知识图谱（以⾦融知识图谱为例）
无子嗣【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., … & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databas and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.
【2】Ur Behavior Tutorial
【3】刘知远 知识图谱——机器⼤脑中的知识库 第⼆章 知识图谱——机器⼤脑中的知识库
【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.
职责英文
【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge ba completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).dead什么意思
【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).
【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 3167-3175).
我们具体再来看⾦融知识图谱，这是我们今天在中国市场上看到主要的各种类型的⾦融知识图谱。这是⼀个很粗的分类，每⼀个分类下⾯，都会有很多更细分的分类。⽐如像前⾯的创投类数据库，滕放
腾总，⽂飞翔⽂总，还有郭颖哲郭总，他们接下来会分别向⼤家介绍⾃⼰的经验。另外在很多其他类型的市场上，包括⼀级市场、⼆级市场，我们都看到各种不同的知识图谱、数据库陆陆续续出现。⽐如做A股、新三板的公司，其实还有做港股、美股的公司，各种基本⾯的数据，⾏情的数据，现在都在陆陆续续地知识图谱化。以前⼤家只看 F10，现在⼀种智能的“F10”出现了，还有公告数据、研报数据的提取、公告研报的检索等等。泛舆情数据、泛企业数据和各种⼯商数据，都是我们今天看到的⾦融知识图谱的不同分⽀。
1.智能⾦融的本质：其本质是⾦融信息处理的部分环节中间件化，⾦融⼤⼯业不是超出市场收益率的投资决策，⽽是建⽴⾦融信息处理的协作系统，直奔主题的⾦融智能系统并不⾏得通。bras是什么
的确，在蚂蚁⾦服，他们就有专门的中间件团队，打造了⼤量的⾦融中间件，如果⾦融⼤⼯业是为了找出超出市场收益率的投资决策，那想必这些公司在下⼀刻就不会存在了，因为⼤家都忙着躺赚了。
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这个系统的强化学习算法同时⽤到了 Sarsa（On-Policy TD Control）和 Q-learning（Off-Policy Temporal Difference Control Algorithm）
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2.1 开放链接知识库 在LOD项⽬的云图中，Freeba、Wikidata、
DBpedia、YAGO这4个⼤规模知识库处于绝对核⼼ 的地位，它们中不仅包含⼤量的半结构化、⾮结构 化数据，是知识图谱数据的重要来源。⽽且具有较 ⾼的领域覆盖⾯，与领域知识库存在⼤量的链接关 系。
enjoyable1. Freeba
Freeba知识库[15]早期由Metaweb公司创建，后 来被Google收购，成为Google知识图谱的重要组成 部分。Freeba中的数据主要是由⼈⼯构建，另外⼀ 部分数据则主要来源于维基百科、IMDB、Flickr等 ⽹站或语料库。截⽌到2014年年底，Freeba已经包 含了6 800万个实体，10亿条关系信息，超过24亿条 事实三元组信息，在2015年6⽉，Freeba整体移⼊ ⾄WikiData。
thule2. Wikidata
Wikidata[16]是维基媒体基⾦会主持的⼀个⾃由 的协作式多语⾔辅助知识库，旨在为维基百科、维 基共享资源以及其他的维基媒体项⽬提供⽀持。它 是Wikipedia、Wikivoyage、Wikisource中结构化数据
的中央存储器，并⽀持免费使⽤[17]。Wikidata中的 数据主要以⽂档的形式进⾏存储，⽬前已包含了超 过1 700万个⽂档。其中的每个⽂档都有⼀个主题或 ⼀个管理页⾯，且被唯⼀的数字标识。
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3. DBpedia
DBpedia[18]是由德国莱⽐锡⼤学和曼海姆⼤学 的科研⼈员创建的多语⾔综合型知识库，在LOD项 ⽬中处于最核⼼的地位。
DBpedia是从多种语⾔的维 基百科中抽取结构化信息，并且将其以关联数据的 形式发布到互联⽹上，提供给在线⽹络应⽤、社交 ⽹站以及其他在线知识库。由于DBpedia的直接数据 来源覆盖范围⼴阔，所以它包含了众多领域的实体 信息。截⽌⾄2014年年底，DBpedia中的事实三元组 数量已经超过了30亿条。除上述优点外，DBpedia 还能够⾃动与维基百科保持同步，覆盖多种语⾔。mingmen
4. YAGO
YAGO[19]是由德国马普所(max planck institute， MPI)的科研⼈员构建的综合型知识库。YAGO整合
了维基百科、WordNet[20]以及GeoNames等数据源， 特别是将维基百科中的分类体系与WordNet的分类 体系进⾏了融合，构建了⼀个复杂的类别层次结构 体系。第⼀个版本包含了超过100万的实体以及超过 500万的事实。2012年，发布了它的第⼆个版本，在 YAGO的基础上进⾏了⼤规模的扩展，引⼊了⼀个 新的数据源GeoNames[21]，被称为YAG02s。包含了 超过1 000万的实体以及超过1.2亿的事实。
