| 推荐机构： | 项目阶段： | 所属领域： |
| 知识产权情况：专利、新技术 | 技术交易方式： | 意向交易额： |
|
|||
| 推荐机构 | 推荐人 | ||
| 委托机构 | 技术经理人 | ||
| 项目名称 | 全球泛目标知识图谱 | 项目持有人 | |
| 知识产权情况 | 专利、新技术 | ||
| 项目所属领域 | |||
| 项目创新点 | |||
| 原理路线 | 全球泛目标知识图谱系统旨在从多来源杂乱数据中提取信息，针对各类型目标形成结构化、精确、全面、广泛关联认知，构建专题图谱多角度透视知识谱系，关联、支持面向行业领域的数据挖掘分析。系统主要包含数据采集模块、泛目标数据管理模块、多源数据融合模块、专题图谱模块，具备数据采集能力、海量目标数据管理能力、异构信息融合能力、复杂数据抽取能力、专题图谱构建能力和领域应用支撑能力。 一、技术特点 数据采集能力：主要指从互联网开源数据的采集，目前具备社交/应用、新闻/门户站点、开源知识库、通用/专用搜索引擎等4大类数据源的采集能力。 数据管理能力：目前系统的管理数据规模达到百亿级别，主要数据包含实体目标数据、社交言论数据、行业数据等。 异构信息融合能力：提供普适存储及语义表达模型，能够描述各类型泛在目标及其各类属性。将爬取、抽取的各类型数据，转化为同一结构、同一语义数据，清除重复、错误数据，形成对单个目标多维度全面刻画。 复杂数据抽取能力：针对行业文件、新闻报道、言论内容等半结构化、非结构化数据，利用自然语言处理技术，提取人物、机构、事件等目标相关联的各类属性信息，目前针对命名实体抽取的准确率在80%以上，召回率在90%以上。 专题图谱构建能力：针对某国家、机构、事件、领域，全面归集关联目标信息，清晰梳理目标谱系及关联，形成可视化、交互式分析报告。 二、应用范围 1.定制数据采集和可视化展示：根据业务单位的要求，结合目前项目具备的数据采集能力，针对性制定所需数据的采集渠道。 2.行业数据分析：不同领域的行业领域的数据进行处理分析，挖掘有效信息，提高数据的转化率。 3.企业数据处理：当前企业拥有大量数据，这些数据往往存储在系统中，结构之间差异性加大，形成了难以进行统一管理的“蜘蛛网”，可以帮助其建立统一的数据管理平台，便于统一维护管理，提供“一站式”的数据访问服务。 三、效益分析 越来越多的行业或者企业积累了规模可观的大数据，但是很多时候这些数据非但没有创造价值，还成为了一笔负资产。这一现象的根本原因在于，当前的机器缺乏诸如知识图谱这样的背景知识，机器理解大数据的手段有限，限制了大数据的精准与精细分析，从而大大降低了大数据的潜在价值。知识图谱的第二个的应用是智慧搜索。下一代智慧搜索对机器认知智能提出了需求。知识图谱的的第三个应用是智能推荐和智能解释。 | ||
| 项目阶段 | |||
| 市场应用与前景 | |||
| 技术交易方式 | |||
| 意向交易额 | |||
| 备注 | |||
如您想进一步了解本项目的详细信息，可以直接拨打大市场服务部了解详情，我们会有专家对您的咨询进行回复。
服务热线
豫公网安备41159302000161号
