知識圖譜作為一種建模和管理數據的方法,已經在企業(yè)數字化過程中發(fā)揮了重要作用。然而,隨著企業(yè)對知識圖譜的需求不斷增加,傳統(tǒng)的知識圖譜技術面臨著一些挑戰(zhàn);趯Ξ斍爸R圖譜技術的深入研究和實踐經驗的總結,螞蟻集團發(fā)現,傳統(tǒng)的知識圖譜技術在應對復雜的業(yè)務場景和大規(guī)模數據時存在一些局限性。例如,知識圖譜的構建需要統(tǒng)一的工業(yè)級知識建?蚣,以便適應不同領域的需求;知識圖譜的推理能力需要更加高效和可解釋;知識圖譜的構建和推理過程需要更好的可編程性和跨場景遷移性。
SPG框架以屬性圖為基礎,融合了RDF/OWL的語義性和LPG的結構性,兼具語義簡潔和大數據兼容的優(yōu)勢。通過SPG框架,我們可以實現知識的動態(tài)到靜態(tài)自動分層、領域內知識的唯一性和知識之間的依賴關系定義。同時,SPG框架還提供了可編程的范式,支持快速構建新的領域圖譜和跨場景遷移。其在解決典型問題和場景方面具有廣泛的應用價值。在黑產圖譜和產業(yè)鏈事理圖譜中,SPG框架可以幫助企業(yè)更好地識別和應對黑灰產對抗,提高風險防控能力;在知識推理和智能問答中,SPG框架可以提供更加準確和可解釋的推理結果,提升用戶體驗和決策效果。
在本白皮書中,我們將詳細介紹SPG框架的設計原理、技術模塊和應用案例。我們希望通過這份白皮書,能夠為讀者提供一個全面了解SPG框架的機會,并激發(fā)更多的討論和合作。我們相信,SPG框架將為企業(yè)數字化提供更加強大和靈活的知識圖譜技術支持,推動知識圖譜技術的發(fā)展和應用。
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