【目的/意義】構(gòu)建基于知識圖譜的企業(yè)知識服務(wù)模型能夠完善企業(yè)知識服務(wù)和創(chuàng)新發(fā)展服務(wù)體系,推進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展�！痉椒�/過程】結(jié)合企業(yè)的相關(guān)知識服務(wù)需求,分析了企業(yè)知識服務(wù)相關(guān)要素,在此基礎(chǔ)上基于知識抽取技術(shù)、知識推理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)等,構(gòu)建了知識圖譜的企業(yè)知識服務(wù)模型。模型分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、知識融合層、知識發(fā)現(xiàn)層以及知識應(yīng)用層等5個層次�！窘Y(jié)果/結(jié)論】企業(yè)知識服務(wù)平臺中融入了知識圖譜,將知識管理組織形態(tài)可視化,使得企業(yè)知識服務(wù)平臺具有較強的知識關(guān)聯(lián)性,企業(yè)業(yè)務(wù)解決方法更加智能化、個性化。推動企業(yè)知識服務(wù)模型理論的深入性和普適性發(fā)展,為提升企業(yè)知識服務(wù)水平提供實踐參考。 

【文章來源】：情報科學(xué). 2020,38(08)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

基于知識圖譜的企業(yè)知識服務(wù)模型體系框架

在金融領(lǐng)域，利用知識圖譜可以對潛在風(fēng)險行業(yè)進行預(yù)測。在獲取行業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，關(guān)聯(lián)企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，對行業(yè)細分，并建立起行業(yè)信息關(guān)系模型，從而挖掘和展示行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)程度。通過知識圖譜進行關(guān)系的整合與可視化，從而發(fā)現(xiàn)企業(yè)之間的投資關(guān)系，上下游企業(yè)之間的關(guān)系，企業(yè)經(jīng)營者之間的關(guān)系、企業(yè)擔(dān)保關(guān)系，企業(yè)的實際控制關(guān)系等，從而發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)企業(yè)。對于某個行業(yè)發(fā)生風(fēng)險，可以對關(guān)聯(lián)行業(yè)進行風(fēng)險預(yù)測和判斷，幫助用戶規(guī)避風(fēng)險。上市公司公告中存在著大量的公司信息，包括公司高層變動，公司投資動向等�？梢岳弥R抽取、關(guān)聯(lián)挖掘、知識推理等技術(shù)發(fā)現(xiàn)公司公告中的隱藏的信息，并能夠利用公司產(chǎn)品、公司債券、公司供應(yīng)鏈等數(shù)據(jù)構(gòu)建公司知識圖譜，從而預(yù)先判斷公司可能受到的影響，方便投資人進行找到股價變動的原因，從而進行買入或者賣出的決策。通過構(gòu)建金融知識圖譜來進行市場數(shù)據(jù)及基本面分析，通過自然語言處理、關(guān)聯(lián)關(guān)系分析、行業(yè)產(chǎn)業(yè)知識推理等為動態(tài)、多維度的基本面分析做支持，完成實體識別、關(guān)聯(lián)分析、語義消歧等環(huán)節(jié)后，形成了公司關(guān)系知識圖譜，如圖2所示。在投資時，投資者更關(guān)心如果公司出現(xiàn)某一消息，會對該公司及相關(guān)公司產(chǎn)生哪些影響？公司E作為公司B及公司C的供應(yīng)商，如果出現(xiàn)負面消息，會對這些公司以及相關(guān)公司產(chǎn)生影響。間接地，對公司A以及公司A的擔(dān)保銀行產(chǎn)生影響，公司B也有可能出售投資的股票B，對股票B產(chǎn)生一定的影響。

【參考文獻】：
期刊論文
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