随着移动互联网的发展，万物互联带来了爆炸性的数据增长，这些数据可以作为分析实体之间关系的有效原料。过去，智能分析专注于每个人。在移动互联网时代，个人之间的关系已成为我们深入分析的重要部分。在实际应用场景中，只要需要进行关系分析，知识图就是“并且可以”使用它。

知识地图将通过探索实体之间的关联，帮助我们理解数据，解释现象和知识推理来整合半结构化和非结构化数据，从而探索深层关系，实现智能搜索和智能交互。

文思海辉·基于知识地图技术的财务，在语义搜索，智能问答，视觉理解，数据分析等方面做了深入探索。基于知识地图，机器不再是不相关的信息，而是可以将这些信息映射到各种实体和概念，以建立机器自身的认知世界。在探索知识地图的过程中，我们将逐步解决数据结构，数据质量和核心算法的问题。

知识地图的实施

其中，我们主要探索的核心地图包括：

引文分析：在分析论文引文和引文的基础上，可以进一步扩展分析作者，机构，期刊和与论文相关的其他相关对象。

词频分析：利用可以代表某一领域文献核心内容的主题词的频率，确定该领域的研究热点和发展趋势。

共词分析：在统计文档中一起出现的关键词对，然后分析这些词所代表的主语和主题的结构变化。

多变量统计分析：分析几个可能相关的随机变量的观察结果。

社交网络分析：一种社会学研究方法，通过分析网络中的关系来探索网络的结构和属性

多重共现分析：对于多种不同类型的信息（字段），通过它们之间的共现来检查关联。

新数据和新算法为大规模知识地图的构建提供了新的技术基础和发展条件，使知识地图建设的来源，方法和技术手段发生了很大变化。知识地图作为一种知识形式，特别是在金融领域，数据可视化，风险评估，反欺诈，风险预测，用户洞察等业务场景中，知识地图作为底层基础技术支撑作用越来越显着。基于知识绘图技术，文思海辉&Middot;金融在客户关系网络和担保网络中得到了很好的应用，也为商业银行提供了强有力的决策支持。

随着应用场景和技术生态的变化，整个知识地图的应用也面临着新的挑战。

从技术角度来看，通过一系列实践，简单优于强大，太复杂，如OWL无法使用，但相对简单如RDF和最近使用的JSON-LD越来越多使用更多，遵循 - 温思海辉·财务将在更多项目中继续改进。

从应用的角度来看，知识地图的应用趋势正日益从一般领域向行业领域发展。

未来，文思海辉·财务部门将在智能风险控制，反欺诈，智能营销，智能收集，智能投资等方面进行更深入的知识探索。