（1） 熟悉描述逻辑的基本语法，并掌握利用描述逻辑进行知识表示的方法。 （2） 了解描述逻辑的简单推理。

DataFunSummit 2021年第一届知识图谱在线峰会+2022年第二届知识图谱在线峰会完整PPT（共25+47个） 1-1DataFun知识增强语义图理解技术-黄正杰.pdf 1-2DataFun知识图谱分享-脱敏版_44.pdf 1-3DataFunSummit-实体对齐算法在电商领域当中的实践和应用-final.pdf 1-5电商知识表示与应用Datafuntalk.pdf 1-6小米在知识表示学习方向的探索与实践.pdf 等 1-1 自动化知识图谱表示学习：从三元组到子图.pdf 1-2 知识图谱多步推理.pdf 1-3 基于时序知识图谱的问答系统.pdf 1-4 知识推理在金融场景的应用与尝试.pdf 1-5 基于美团大脑的商品理解.pdf 2-1 电信知识图谱建设与应用实践.pdf 2-2 低资源信息抽取鲁棒性问题发现与提升.pdf 2-3 低资源情境下的知识图谱构建.pdf 2-4 不同领域的“多模态”研究进展与思考.pdf 3-1 图数据库选型方法：问题，方法与工具.pdf 3-2 攻克 36TB LDBC：TigerGraph可扩展图数据和分析平台.pdf 等

近年来，在各大商业银行竞相开展小微企业信贷业务的同时，贷款欺诈风险也随之产生。针对小微企业信贷业务的特点，提出了一种基于全方位企业画像与企业关联图谱的贷前反欺诈模型。通过整合多源信息，形成完整的企业属性特征，并结合从图谱中提取的关系网络结构特征，把特征共同输入模型，以定量评估小微企业客户的欺诈风险。实验表明，使用隐含在关系图谱中的信息比单纯使用企业自身特征建模在测试集上的AUC提高了5%，有助于银行机构准确地对企业申贷欺诈行为进行评估。

《知识图谱-概念与技术》脑图整理

知识工程是利用人工智能、计算智能和商务智能技术来建造高性能的知识系统，是智能技术中的最实用的部分。智能技术重在原理，知识工程重在实践，二者相辅相成。人工智能的特点是符号推理，专家系统是典型代表。计算智能的特点是对仿生物的数学模型进行计算推理，神经网络是典型代表。商务智能的特点是从数据中获取知识，应对商务活动中随机出现的问题，基于数据仓库的决策支持系统是典型代表。

CCKS 2019 举办了 一个包含 6 个任务的评测竞赛，覆盖了实体、关系、事件及问答等多类知识图谱关键技术，吸引了 1600 余支队伍参 加。本报告系统整理了参赛队伍使用的技术、资源和策略，可以为评估当前知识图谱技术水平，提供构建知识图谱系 统的技术参考，揭示未来的发展方向提供一份有价值的参考。

领域知识图谱概述，包括领域图谱简介，领域知识图谱的应用及挑战，以及领域知识图谱生命周期管理。 领域知识图谱关键技术，包括领域知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 领域知识图谱应用实战，以金融证券领域应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到领域应用的全过程。

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