业务实战-如何搭建知识图谱？

原文作者：白白的一团团

原文链接 ：https://blog.csdn.net/baidu_39413110/article/details/123142066

目  录

一、如何构建知识图谱

    1、搭建知识图谱需要哪些数据

    2、如何设计知识图谱结构

        2.1 隐性申请节点结构

        2.2 显性申请节点结构

        2.3 两种知识图谱结构的特点对比

二、知识图谱的优势

    1、提高聚集变量计算效率

    2、实现异常团簇的敏捷识别

    3、为关联关系的深度挖掘提供平台

三、知识图谱如何应用及常见问题

    1、图谱应用方式

    2、知识图谱回溯问题

    3、知识图谱防范团伙欺诈的及时性问题

脱胎于搜索引擎优化的知识图谱技术，本质上是一种揭示实体关系的信息网络，如今已广泛应用于各个领域。在信贷领域，知识图谱也经常被各家机构标榜为一种先进的大数据应用技术。在流量红利时代成为过去式后，信贷领域会越来越强调对客户的精细化运营，即对客户要做到千人千面的定制化服务和策略，这就要求信贷机构对客户要有360度全景式的把握，不仅要掌握客户的基本信息、行为偏好、金融特征，更要掌握客户间的关联关系和信贷申请行为的聚集性特征，而知识图谱在识别客户关系和聚集性特征方面就有着不可替代的优势。

所以今天我们就简单聊一聊关于知识图谱的几个问题，一，如何构建一个契合信贷业务的知识图谱；二，知识图谱在信贷业务中的应用优势有哪些；三，如何应用这项技术去赋能信贷业务；以及四，知识图谱应用中需要注意的一些问题。如果想深入的挖掘，可以参考下我的课程：万物皆网络-风控中的网络挖掘方法

一、如何构建知识图谱？

1、搭建知识图谱需要哪些数据

搭建知识图谱的目的之一在于完全挖掘出客户间各种错综复杂的关联关系，所以原则上就需要把各种有关联可能的数据都纳入进来。另一方面，我们同样需要把客户的身份标识数据、重要属性特征也纳入进来，便于后续我们对客户关系的分析、回溯及关联变量的加工。所以我们从关联数据、重要属性两个维度展开来讲。

关联数据主要包括这几个维度：

手机号码：包括客户的注册手机号、用款手机号、紧急联系人手机号、配偶手机号、亲属手机号、公司电话、家庭电话、人行报告中近期曾使用电话，以及现在变得异常敏感的通讯录�