知识图谱作为一种建模和管理数据的方法,已经在企业数字化过程中发挥了重要作用。然而,随着企业对知识图谱的需求不断增加,传统的知识图谱技术面临着一些挑战。基于对当前知识图谱技术的深入研究和实践经验的总结,蚂蚁集团发现,传统的知识图谱技术在应对复杂的业务场景和大规模数据时存在一些局限性。例如,知识图谱的构建需要统一的工业级知识建模框架,以便适应不同L域的需求;知识图谱的推理能力需要更加G效和可解释;知识图谱的构建和推理过程需要更好的可编程性和跨场景迁移性。
SPG框架以属性图为基础,融合了RDF/OWL的语义性和LPG的结构性,兼具语义简洁和大数据兼容的优势。通过SPG框架,摩登7可以实现知识的动态到静态自动分层、L域内知识的性和知识之间的依赖关系定义。同时,SPG框架还提供了可编程的范式,支持快速构建新的L域图谱和跨场景迁移。其在解决典型问题和场景方面具有广泛的应用价值。在黑产图谱和产业链事理图谱中,SPG框架可以帮助企业更好地识别和应对黑灰产对抗,提G风险防控能力;在知识推理和智能问答中,SPG框架可以提供更加准确和可解释的推理结果,提升用户体验和决策效果。
在本白皮书中,摩登7将详细介绍SPG框架的设计原理、技术模块和应用案例。摩登7希望通过这份白皮书,能够为读者提供一个多面了解SPG框架的机会,并激发更多的讨论和合作。摩登7相信,SPG框架将为企业数字化提供更加强大和灵活的知识图谱技术支持,推动知识图谱技术的发展和应用。
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