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知识图谱在产业分析领域的应用 - 李春华
文化传媒
2022-03-21
DataFunSummit 2022 :第二届知识图谱在线峰会PPT汇总
福肺尖
核心探讨问题
如何利用基于知识图谱的智能工具进行产业分析。
什么是产业原子,如何利用产业原子构建产业知识图谱。
产业原子的表示、特点、提取算法。
基于产业原子的知识图谱系统整体架构。
产业分析引擎
核心逻辑是产业脉络,利用人工智能技术挖掘产业上下游关系,评估创新要素,进行要素间的动态匹配和推荐。
目标客户包括万因(VentureSights)智能分析工具、咨询公司、知识产权服务公司、投融资服务公司、产业投资基金、政府/园区、金融机构、企业等。
产品核心功能
自定义产业链构建。
企业清单生成。
分析图表生成/下载。
产业分析商机挖掘。
融资分析。
并购分析。
产品使用流程
系统预装产业链,支持用户自定义产业链结构。
所有预装产业链内企业已梳理好,支持保存清单中的企业。
提供产业分析框架和相应图表,所有图表支持下载。
检索式编写界面,支持按企业名称、描述、注册资本等字段检索。
自定义产业链设计工具,形成链内每个产业节点的企业清单及数据统计。
企业清单创建,支持按维度条件筛选优质企业。
生成定制化报表,支持下载企业清单和图表。
产业链构建
目的:满足“千人千面”的产业链分析视角,用户可依据自身逻辑构建更符合认知的产业链结构。
步骤:
绘制产业链树形结构。
编写检索式,支持企业名称、描述、注册资本等字段。
系统按检索式自动找出符合条件的企业。
企业清单创建与分析
目的:形成针对链内每个产业节点的企业清单及数据统计。
步骤:
系统预装热门产业链企业清单。
用户可按字段对企业进行增删改查,提高清单准确性。
按各种维度条件筛选优质企业。
生成各维度数据图表,支持分析师分析和解读。
企业评估
提供企业评估功能,支持多维度数据分析。
专利评估
按技术节点查询相应专利,通过计算“相似专利”得到可对比专利范围。
商机挖掘
上下游合作分析:
以风电装备产业为例,关联度最高的节点为“数控机床”“数控磨床”“抛光机”。
以碳纤维为例,关联度最高的节点为“碳纤维复合材料”。
融资分析
根据产业方向推荐投资基金,以贝特瑞为例,推荐并购方向包括“电池材料”“电池回收”“湿法冶金”“搅拌设备”。
并购分析
针对上市公司,推荐潜在并购方向,以贝特瑞为例,推荐并购方向包括“电池材料”“电池回收”“湿法冶金”“搅拌设备”。
产业原子介绍
定义:描述一个细分产业的最细粒度的概念,可以是产品、服务、原材料、零部件、生产工具等。
特点:
产业原子不能再细分。
产业原子之间描述的概念可以有交集。
任何两个产业原子之间都可以存在关系,关系有多种类型,可通过距离描述远近。
产业原子数量庞大(约2800万),能充分表述整个产业。
产业原子可组合成产业节点,描述范围更大、更准确的细分产业。
产业原子可关联其他实体,如企业、投资机构、园区、知识产权、产业政策等。
产业节点可与其关联的任何实体计算空间距离。
产业原子的表示
每个产业原子采用256维向量表示。
向量距离表示产业原子之间的相似度,距离越近越相似。
向量基于“Graph Embedding”方式构建,可用于推荐算法的召回、排序过程。
核心算法
产业原子名称NER过程:
采用多维规则引擎提取短语,生成短语训练语料。
基于多种规则提取产业原子名称词汇,生成原始词表。
基于词表对词语合法性判断模型、规则进行更新。
采用词表对语料进行自动化标注,生成训练样本。
使用BERT+TRANSFORMER+CRF模型训练NER模型。
使用NER模型进行实体识别,生成新词列表。
基于模型和规则过滤新词,生成新词列表。
合并新词和老词,重复上述步骤,直到足量级词表产生。
Semantic DeepWalk Based on Heterogeneous Network:
改进Deep Walk算法,解决多类型节点、复杂关系网络的向量化难点。
产品技术架构图
数据存储与管理平台:分布式文件系统、分布式数据仓库、分布式列数据库。
知识图谱挖掘与管理平台:上市公司年报、产业分析报告、公司业务描述、专利文本等。
分布式计算系统(Lambda架构):批量计算、流式计算、内存计算。
通用机器学习系统:分类、聚类、社区发现、关联分析、命名实体识别、实体关系抽取、上下位词识别。
面向不同用户(基金用户、知识产权服务机构、政府、产业园区)的子系统和组件管理平台。
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