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一、知识图谱概论
1.1知识图谱始于20世纪50年代，至今大致分为三个发展阶段：
• 第一阶段 （1955年—1977年）是知识图谱的起源阶段，在这一阶段中引文网络分析 开始成为一种研究当代科学发展脉络的常用方法；
• 第二阶段（1977年-2012 年）是知识图谱的发展阶段，语义网得到快速发展，“知识本体”的研究 开始成为计算机科学的一个重要领域，知识图谱吸收了语义网、本体在知识组织和表达方面的理念，使得知识更易于在计算机之间和计算机与人之间交换、流通和加工；
• 第三阶段（2012年—至今）是知识图谱繁荣阶段，2012年谷歌提出Google Knowledge Graph，知识图谱正式得名，谷歌通过知识图谱技术改善了搜索引擎性能。在人工智能的蓬勃发展下，知识图谱涉及到的知识抽取、表示、融合、推理、问答等关键问题得到一定程度的解决和突破，知识图谱成为知识服务领域的一个新热点，受到国内外学者和工业界广泛关注。
知识图谱具体的发展历程如下图所示。
1.2知识图谱的价值
知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理——这种中间过程的转换和处理，往往把问题复杂化，或者遗漏掉很多有价值的信息。
在风控领域中，知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法，提供了新的方法和工具。尽管没有完美的反欺诈措施，但通过超越单个数据点并让多个节点进行联系，仍能发现一些隐藏信息，找到欺诈者的漏洞，通常这些看似正常不过的联系（关系），常常被我们忽视，但又是最有价值的反欺诈线索和风险突破口。
尽管各个风险场景的业务风险不同，其欺诈方式也不同，但都有一个非常重要的共同点——欺诈依赖于信息不对称和间接层，且它们可以通过知识图谱的关联分析被揭示出来，高级欺诈也难以“隐身”。
凡是有关系的地方都可以用到知识图谱，事实上，知识图谱已经成功俘获了大量客户，且客户数量和应用领域还在不断增长中，包括沃尔玛、领英、阿迪达斯、惠普、FT金融时报等知名企业和机构。
目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。在风控领域中，知识图谱类产品主要应用于反欺诈、反洗钱、互联网授信、保险欺诈、银行欺诈、电商欺诈、项目审计作假、企业关系分析、罪犯追踪等场景中。
那相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在哪里呢？
（1）关系的表达能力强
传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。
（2）像人类思考一样去做分析
基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。
（3）知识学习
利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。
（4）高速反馈
图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。
一、知识图谱概论
1.1知识图谱的起源和历史
1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链接数据到知识图谱
1.3知识图谱的本质和价值
1.4知识图谱VS传统知识库VS关系数据库
1.5经典的知识图谱
1.5.1经典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知识库
1.5.2行业知识图谱：
Google知识图谱，微软实体图，阿里知识图谱，医学知识图谱，基因知识图谱等知识图谱项目
二、知识图谱应用
三、知识表示与知识建模
四、知识抽取与挖掘
五、知识融合
六、存储与检索
七、知识推理
八、语义搜索
九、知识问答
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