Big Database

在医疗保健领域，分类模型的可靠性和准确性尤为重要。但鉴于该行业数据的数量、质量和复杂性，这仍然是一个挑战。尽管应用了包括深度学习在内的先进分类方法，但结果并没有显示出比以前的技术足够的优越性。

这在很大程度上归结为传统技术忽视了数据实例之间的相关性。然而，事实证明，知识图谱算法本身就注重相关性，可以显著提高从关联数据中发现知识和见解的能力。


金融
知识图谱及其发掘数据驱动 贝宁手机数据 知识新维度的能力预计将在不久的将来被多达80% 的金融服务公司采用。事实上，商业和技术管理咨询公司Capco的 2020 年报告提供了整个金融服务价值链中知识图谱应用的详细清单。

例如，图表可用于合规、KYC 和欺诈检测，以构建“深度客户洞察”功能，从而将合规从成本转变为收入驱动功能。鉴于当前表格数据结构无法灵活反映现实世界的需求，采用图表数据模型还可以推动产品创新。


制药
使用知识图谱的机器学习方法有可能改变一系列药物发现和开发任务，包括药物再利用、药物毒性预测和靶基因疾病优先级排序。在基于知识图谱的药物发现背景下，在药物发现图中，基因、疾病、药物等被表示为实体，边缘表示关系/相互作用。

因此，疾病和药物实体之间的边缘可能表明临床试验成功。同样，两种药物实体之间的边缘可能表示潜在的有害相互作用或兼容性。制药行业也正在成为利用文本信息来增强知识表示的文本增强知识图谱表示模型的理想目标。


知识图谱和 AI/ML
AI/ML 技术在推动数字企业数据驱动决策方面发挥着越来越重要的作用。知识图谱将通过提供更智能决策所需的背景信息，在维持和发展这一趋势方面发挥重要作用。