KW.Insight 行业智能认知平台
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产品介绍
产品特点
应用场景
产品介绍

KW.Insight能够帮助客户打造行业知识图谱,采用分布式服务架构和自研的分布式图计算引擎,实现行业级的知识图谱构建和分析,从可视化的知识建模、多源异构的知识提取和知识融合、万亿级别的高性能图存储计算引擎、复杂的知识推理等角度,快速、精准从知识图谱中提取出有价值的信息,帮助企业快速生成成熟的解决方案。


科技谷知识图谱的构建主要关注如何整合结构化、非结构化的数据,实现用统一的语义数据结构如三元组RDF形式的数据存储?;谥锻计椎挠τ弥饕刈⑷绾未诱庵钟镆迨萁峁怪型诰?、发现、推演出相关的隐藏知识或新知识或者实现更上层的应用如搜索、问答、决策、推荐等。知识图谱作为实现机器人认知智能的底层技术,能够帮助机器更好地理解数据,进行高精度的知识提炼,并且通过知识挖掘、推理、可视化分析等手段,更好地解释现象,辅助人类的决策分析。

·产品架构图
·通用知识图谱VS行业知识图谱
·界面展示
产品特点
1. 异构数据源轻松融合贯通

帮助企业快速搭建异构数据源之间的数据管道,支持将多种数据来源,如结构化、半结构以及非结构化的数据融合,让复杂的数据不再成为项目瓶颈。轻松整合ERP/OA/MES等多业务系统的数据,打破信息孤岛,建立综合可视化分析平台,让决策更清晰。通过科技谷对业务全流程Know-How的认知,运用组件微服务化,模型&数据模式预构建、业务编排等方式形成开箱即用的体系结构,帮助用户提高数据库梳理效率、同时支持自助式构建应用,降低行业知识图谱落地门槛,提高企业数字化转型的效率。

2. 自动化构建知识图谱系统

面向垂直行业,结合专家知识、多源异构的碎片化知识和组织智能,引领从大数据分析到大知识工程进而大智慧系统的研发和落地应用。构建行业知识图谱,实现智能推理与知识服务,推进多机多人多任务的人机协同,开发新一代知识工程的技术体系和系统平台,服务搜索、推荐、规划、对话机器人等领域的情景感知和人机协同,实现人机交互。

3. 知识驱动的商业智能

通过构建行业知识图谱,利用图中的实体之间的语义网络联系,面向特定领域的知识图谱,通过严格而丰富的完备性和准确性的数据模式,深度挖掘实体间复杂的深层关系。支持业务互动,包括不限层次的钻取、多维度的联动分析、轮播时自动联动其他组件等,更好的发现并分析业务问题。以自主创新的基于事件和动作响应的人机交互设计理念,实现人、系统、数据之间的交流,让数据活起来。

4. 智能可视化展示效果

适配丰富的数据源,包含各种数据库、文件、接口等;提供图形化的数据模型构建;提供自定义计算字段,数据统计、表计算和智能分析算法等数据运算处理。支持垂直分层、网格布局、仿真布局等多种可视化布局,同时支持丰富的可视化操作,能够极大的方面用户进行图分析,智能解析PSD自动生成页面、智能图像识别生成页面、智能分析算法集成、智能数据探查等,让分析和展示AI化。

5. 多知识图谱工具智能检索

围绕自然语言处理、自然语言理解、知识图谱工具、智能问答、智能检索等领域进行技术研究与应用。建设基于主动学习与迁移学习的自然语言处理平台,重点投入自然语言理解、非结构化数据的实体与关系提取,半自动化及自动化知识抽取等方向,构建知识图谱工具,提供智能问答、智能检索等上层应用。

6. 强大的计算性能和先进的智能算法

通过强大的计算性能和先进的智能算法,可以轻松解决在各类复杂场景下的应用问题,自由释放数据潜能,结合专家业务知识配置规则引擎,进行业务数据分析,以及引入机器学习引擎进行交互式分析,能够进一步对知识图谱进行挖掘分析,为业务体系提供了统一取数口,保持了内部数据分析的一致性,提高了工作效率,在产能上有了质的飞跃。

7. 智能推理能力内置150+图推理算法

结合用户业务场景需求搭配产品组件,通过多种配适器方便用户将数据快速转换到知识图谱中,实现知识建模、知识获取、知识融合、知识存储、知识计算、知识应用。通过语义理解、知识抽取、融合等技术手段,内置了150

8. 实时的数据查询

提供毫秒级的数据插入、更新和删除功能,利用强大的多层关系查找,能够快速获得3+层的路径遍历结果。同时,能够在千亿级的数据规模下,提供毫秒级的实时点、边查询。

应用场景
电信行业——快速查找异常

通过分析通话记录模式,快速找到异常号码。

金融机构——反诈骗

分析银行账户的交易信息,寻找金融诈骗的蛛丝马迹。

电子商务——营销智能

聚焦智能推理推荐、人机交互优化、消费者认知与决策过程、意图预判与趋势预测。通过用户的好友关系和兴趣话题,提供推荐服务和定向广告推送。

公安部门——提高效率

公安知识图谱平台以科学、合理、高效的方式将大量存在的孤立、异构数据融合到知识图谱中,将碎片化的数据有机地组织到符合人们认知方式的知识网络中,让数据更加容易被人和机器理解与处理,为搜索、分析、挖掘、应用、展现、预测预警等各类应用提供更加高效、更加可靠的支持。

医疗机构——语义搜索智能问答

从新闻、财报、研报各种行业网站等获取大量数据、信息、知识形式的“素材”,通过语义分析构建成知识图谱,并提供高级语义搜索引擎、智能问答、交互式知识管理系统、文档(知识)协作系统,以对医疗知识进行更加有效的管理、搜索、使用。目的是让用户以自然语言形式提出问题,深入进行语义分析,以更好理解用户意图,快速准确获取知识库中的信息。在用户界面上,既可以表现为搜索引擎的形式(语义检索)、也可以为问答机器人的形式(智能问答)

智慧缉毒——挖掘情报

智慧缉毒平台嵌套多种警务模型???,包括鲜活度积分模型、身份判定模型、基础团挖模型等十三种分析挖掘模型算法,基于监督学习挖掘模型,分析涉毒人员的行为特征,并提炼出相关因子,形成涉毒分析知识库,把知识上升为有价值的情报。

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