互联网金融，如何用知识图谱识别欺诈行为-低调大师

互联网金融，如何用知识图谱识别欺诈行为

2017-05-01 659

导读

知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？

目录

1. 什么是知识图谱？

2. 知识图谱的表示

3. 知识图谱的存储

4. 应用

5. 挑战

6. 结语

1. 什么是知识图谱？

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图

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《MATLAB图像处理375例》——1.2 数字图像处理的研究内容

本节书摘来自异步社区《MATLAB图像处理375例》一书中的第1章，第1.2节，作者：MATLAB技术联盟著，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.2 数字图像处理的研究内容 MATLAB图像处理375例数字图像处理主要研究的内容有以下几方面。 1.2.1　图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大，因此往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不但可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅里叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，在图像处理中也有着广泛而有效的应用。对添加噪声的图像进行DCT处理效果，如图1-5所示。 1.2.2　图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声、提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分：如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般应根据降质...

2017-05-02

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本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章，第1.2节，作者山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）丹尼亚尔·哈夫纳（Danijar Hafner）[美]　埃里克·厄威特（Erik Erwitt）阿里尔·斯卡尔皮内里（Ariel Scarpinelli），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2　深度学习 “深度学习”已成为用于描述使用多层神经网络的过程的标准术语，多层神经网络是一类极为灵活的可利用种类繁多的数学方法以及不同数学方法组合的模型。这类模型极为强大，但直到最近几年，人们才有能力卓有成效地利用神经网络，其背后原因主要有两点，一是获取足够数量的数据成为现实；二是得益于通用GPU的快速发展，多层神经网络拥有了超越其他机器学习方法所必需的计算能力。深度学习的强大之处在于

2017-05-02

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