知識圖譜和網路安全哪個好

1. 百分點的動態知識圖譜有什麼優勢

易用性，基於本體理論基礎， 聚合後的知識(圖譜)讓業務人員直觀理解和使用。擁有擴展性，運行中的知識圖譜亦可更改結構，自適應新增數據源需求，降低使用、維護成本。高性能，分布式地構建客戶大規模知識圖譜，縮短構建知識圖譜時間。可視化，配置化構建動態知識圖譜、構建過程進度可視，降低構建知識圖譜成本和風險。

2. 圖計算軟體NetworkX和Graphscope有什麼差別

近年來，全球大數據進入加速發展時期，數據量呈現指數級爆發式增長，而這些大量數據中不同個體間交互產生的數據以圖的形式表現，如何高效地處理這些圖數據成為了業界及其關心的問題。很過用普通關系數據無法跑出來的結果，用圖數據進行關聯分析會顯得異常高效。

提到處理圖數據，我們首先想到NetworkX，這是網路計算上常用的Python包，可提供靈活的圖構建、分析功能。但是我們使用NetworkX跑大規模圖數據時，不僅經常碰到內存不足的問題，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持單機運行。通過網上搜索，新發現了一個名為GraphScope的系統不僅號稱兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署運行，性能更優。針對GraphScope和NetworkX的處理能力，我們參考圖計算中常用的測試框架LDBC，通過一組實驗來對比下二者的性能。

一、實驗介紹

為了比較兩者的計算效率，先用阿里雲拉起了配置為8核CPU，32GB內存的四台ECS，設計了三組比較實驗，分別是NetworkX單機下的計算性能，GraphScope單機多worker的計算性能以及GraphScope分布式多機多worer的計算性能。

數據上，我們選取了SNAP開源的圖數據集twitter，來自 LDBC數據集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作為實驗數據，以下是數據集的基本信息：

· Twitter: 81,307個頂點，1,768,135條邊

· Datagen-7_5-fb： 633,432個頂點，34,185,747條邊，稠密圖

· Datagen-7_7-zf： 13,180,508個頂點，32,791,267條邊，稀疏圖

· Datagen-8_0-fb： 1,706,561個頂點，107,507,376條邊，這個數據集主要測試兩個系統可處理的圖規模能力

實驗設計上我選擇常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC演算法，以及較高復雜度的All Pair shortest Path length演算法，以載圖時間，內存佔用和計算時間這三個指標為依據，對兩個系統進行計算性能的比較。

NetworkX是一個單機系統，在實驗中只考慮NetworkX在單機環境下的運行時間；GraphScope支持分布式運行，故進行兩個配置，一個是單機4worker，另外一個配置是4台機器，每台機器4個worker。

二、實驗結果

首先，GraphScope的載圖速度比NetworkX顯著提升。

在前三個圖數據集中，無論是GraphScope的單機多worker模式，還是GraphScope的分布式模式，載圖速度都比NetworkX快：

GraphScope單機模式載圖速度平均比NetworkX快5倍，最高紀錄——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。

分布式模式下GraphScope的載圖時間比NetworkX平均快了27倍，最高紀錄——在datagen-7_7-zf數據集上比NetworkX快了63倍。

在datagen-8_0-fb數據集上，NetworkX因內存溢出無法載圖，GraphScope單機多worker和GraphScope分布式載圖時間分別為142秒和13.6秒。
————————————————
版權聲明：本文為CSDN博主「6979阿強」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/tanekf6979/article/details/120067176

3. 知識圖譜有什麼用處

知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？

目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語

1. 什麼是知識圖譜？

知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

知識推理

推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。

大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵

雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。

在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。

6. 結語

知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。

參考文獻

【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.

【2】User Behavior Tutorial

【3】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫

【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.

【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).

【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).

4. 網路安全就業薪資大約多少

網路安全就業面挺廣的，可以去互聯網公司、政府機關、銀行等單位負責網路安全，以前各單位對網路安全不是很重視，近來網路被攻擊的事件頻頻發生，網路安全也隨之受到大家的關注，網路安全的畢業生就業前景也越來也好，工資至少7、8千吧，如果你的能力強，月入2萬也沒問題
通過網路安全培訓機構完成學習之後的薪資水平主要受以下幾個方面所影響，第一個主要的點是培訓完就業所在城市的薪資水平，第二點是培訓之後對知識的掌握情況是如何的。
第一點所說的城市薪資水平則是指，你所選城市網路安全的薪資水平大概在什麼范圍，初級中級甚至是高級的網路安全人員薪資在什麼范圍，一線城市學完找到一個8k左右的就比較容易，但是如果去二線城市，肯定是拿不到這些錢的，可能就在5-6k這個水準，如果去三四線城市，薪資水平就會變得更低，並且工作的機會也是會隨之變少的，這些也需要我們在選擇是否學習網路安全的時候選擇的。
第二點也是找工作比較重要的一點，就是我們對培訓所學知識的掌握程度，技術面試的時候回答肯定也是直接能夠影響我們的薪資水平的，如果回答得比較好，肯定就會有一些薪資上的上浮的，而如果都是答非所問，那麼薪資肯定也是會相應下降的。並且面試禮儀等其它方面也都是會有影響，所以我們在學習過程中需要將知識完全理解，並在面試前有充足的准備。
所以說，要根據自己所選城市的實際情況去選擇學習那些技術，要是確定學習網路安全技術，就必須要將知識點完全理解通透。

5. 知識圖譜主要是做什麼的

知識圖譜是以框圖的形式按一定的邏輯關系把相關知識點聯系起來，一方面看現有知識圖譜，更好復習知識內容，另一方面自己畫知識圖譜，整理自己的知識。

6. 知識圖譜是什麼有哪些應用價值

知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融， 知識圖譜可以有哪方面的應用呢？

目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語

1. 什麼是知識圖譜？

知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

知識推理

推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識， 一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic） 的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。

大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵

雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。

在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。

6. 結語

知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。

參考文獻

【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.

【2】User Behavior Tutorial

【3】劉知遠 知識圖譜——機器大腦中的知識庫 第二章 知識圖譜——機器大腦中的知識庫

【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.

【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).

【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).

7. 圖計算應用場景有哪些

圖計算模型在大數據公司，尤其是IT公司運用十分廣泛。近幾年，以深度學習和圖計算結合的大規模圖表徵為代表的系列演算法發揮著越來越重要的作用。圖計算的發展和應用有井噴之勢，各大公司也相應推出圖計算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、騰訊星圖、華為GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴達摩院實驗室研發的一站式圖計算平台。GraphScope 提供 Python 客戶端，能十分方便的對接上下游工作流。它具有高效的跨引擎內存管理，在業界首次支持 Gremlin 分布式編譯優化，同時支持演算法的自動並行化和支持自動增量化處理動態圖更新，提供了企業級場景的極致性能。GraphScope 已經證明在多個關鍵互聯網領域（如風控，電商推薦，廣告，網路安全，知識圖譜等）實現重要的業務新價值，其代碼當前已在github/alibaba/graphscope 上開源，以供更多開發者使用。

8. 知識網路圖的知識網路圖和概念圖

知識網路圖和概念圖的概念上有相似的地方，所以對於概念圖的理解可以加深對於知識網路圖的認識。概念圖最早是作為教育界的一種教學工具，後來被廣泛應用於各個領域。從知識表示的能力看，概念圖能夠構造一個清晰的知識網路，便於學習者對整個知識架構的掌握，有利於直覺思維的形成，促進知識的遷移。從這個角度來說，概念圖就是由節點、連線組成的知識網路圖，而知識網路圖就是概念圖在企業知識管理中的應用。對於企業來說，知識網路圖就是根據知識間的邏輯結構和人的思維結構來建立企業知識點和知識點之間的關系圖。

9. 知識圖譜在公安領域的應用有哪些呢

從上述表格中我們發現，「換湯不換葯」，我國公安知識圖譜目前正以平台或者解決方案的形式出現，而單一的工具類型已成為平台建設的某一關鍵環節。隨著技術的創新和發展，公安知識圖譜平台將更好的賦能智慧公安乃至社會公共安全建設。

公安知識圖譜技術的出現，很好的打破了公安行業的數據孤島難題，並在將數據進行連接之後，挖掘出數據背後更多有價值的信息，科技挖掘公安數據背後的故事。當下，基於知識圖譜技術為基礎的各類公安平台已經出現，並逐步進入了落地應用階段。

多維數據融合、數據中台已經成為各行業的發展趨勢之一，公安行業也不例外。而不管是多維數據融合還是數據中台，對數據對極高的要，公安知識圖譜作為多維數據融合和數據中台最核心的技術，通過「圖」的方式，可整理多源異構數據之間的關系，並且加快中台數據的響應速度。

目前公安部門將 「知識圖譜技術」 納入公安機關發展規劃，已開始嘗試引入 「知識圖譜」 解決業務系統預測預警的問題。

10. 知識圖譜好入門嗎同盾科技知識圖譜水平如何

很多人覺得知識圖譜難入門，其實主要是因為知識圖譜的技術棧比較長,如果要掌握所有技術,入門時間就會很長,而且也抓不住重點。其實不要把知識圖譜構建想得太復雜，掌握學習技巧，可以在幾個月內具備構建知識圖譜的能力。
同盾知識圖譜又名「雲圖」，結合NLP、圖計算、深度學習、知識推理和可視化等技術，面向反欺詐、風控、營銷以及公共安全等場景，圍繞行業知識圖譜、知識圖譜構建平台和知識圖譜分析套件三大核心模塊，提供一整套高效、靈活打造的一體化知識圖譜構建與應用解決方案。同盾知識圖譜具有靈活的產品架構、強大的知識計算引擎、場景化解決方案或模型、智能的可視化交互，相對技術還是挺強的，前段時間發布的《2020愛分析·知識圖譜廠商全景報告》中，金融領域的四大主流應用場景，銀行對公、銀行零售、保險、泛金融領域知識庫中，同盾知識圖譜技術都榜上有名，杠杠的。