2021-03-23 10:50:36

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、生成器、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

公安知识图谱是通过数据采集、数据处理、数据库重构、知识转化和实战应用五个步骤,运用分布式存储、关联算法、语义推理等技术,以及大量的公安专家团队与技术人员配合,来实现技术与业务的深度融合。

介绍

公安知识图谱是警务大数据全栈产品中的核心系统,公安知识图谱通过智能的数据识别和整合组件,根据数据关联、语义关联、算法关联,辅助人工高效的完成数据治理工作,将公安中各类数据,汇总融合成为人、事、地、物、组织、虚拟身份6大类实体,根据其中的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等,建立庞大的关系库,并汇聚了公安业务大量技战法,集成了大量犯罪和预测模型,深度挖掘潜在关联关系,实现了隐形犯罪的智能预警或群体异常关系的智能预测。

背景

对于解决数据关联性问题,建设行业知识图谱成为了公安大数据应用的主流方向。知识图谱是解决数据梳理和组织成知识库的技术,是一种应用语义理解技术实现更高质量、可计算、计算机可理解的大数据结构,用于提高对数据、信息、情报的搜索查询能力。知识图谱与大数据分析和视频结构化分析同属于软件应用类服务,但存在着明显区别,视频结构化分析是通过计算机视觉技术,将非结构化的视频数据进行处理,变为机器可识别的数据集,是知识图谱上游的数据来源之一,可以说,视频结构化分析实现的是人眼及人右脑视觉区域所解决的部分问题,而知识图谱更像是人的左脑,通过对右脑存储信息的分析进行知识构建和调用;大数据分析实现的是数据结构化及关联,知识图谱是在大数据分析的基础上,通过语义理解将“点线面”的数据关联与事物现实中非简单指向性的复杂关系相联结,而形成的实用型认知应用。

发展

公安知识图谱建设起步较晚,2015年有少部分大数据分析公司开始尝试建设,初期以小而具体的工具软件形式出现,数据关联更多是通过人工打标签实现,效率低且价值有限,在全国范围的应用率仅为10%以下。经过技术发展和落地实践,以及企业内部技术标准统一和服务工具自动化迭代,自2017年开始市场认知产生变化,随着2018年公安部出台相关指导意见,各级公安系统对公安知识图谱的认知逐渐清晰、统一,更多基础层平台化的大型项目开始投入建设,已有项目维护和应用持续进行,2018年工具型公安知识图谱应用率为30%,平台型建设率达到10%,艾瑞将持续看好其发展。


计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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