知识图谱在产业分析领域的应用 - 李春华

知识图谱在智能产业分析领域的应用

1. 产业分析引擎

• 核心逻辑：利用人工智能技术挖掘产业上下游关系，评估创新要素，实现要素间的动态匹配和推荐。
• 目标客户：智能分析工具咨询公司、知识产权服务公司、投融资服务公司、产业投资基金、政府/园区、金融机构。

2. 产品核心功能

• 自定义产业链构建
• 企业清单生成
• 分析图表生成/下载

3. 智能分析工具

• 功能：推荐投资基金、基金详情查询、企业上下游合作分析、上市公司并购分析。
• 使用流程：
  • 系统预装产业链
  • 自定义产业链工具
  • 企业搜索、专利搜索、产业图谱搜索
  • 生成企业清单、更新企业清单
  • 定制化报告图表下载

4. 产业原子

• 定义：描述细分产业的最细粒度概念，具备明确范围和边界。
• 特点：
  • 无法进一步细分
  • 概念间可有交集
  • 可以描述范围更大的细分产业
  • 数量庞大（约2800万）
  • 可关联企业、投资机构、园区等实体
  • 可计算空间距离

5. 产业原子的表示

• 表示方式：256维向量
• 相似度计算：向量距离越近越相似
• 构建方式：基于“Graph Embedding”方式

6. 核心算法

• 产业原子名称NER过程：

  • 多维规则提取短语
  • 基于规则提取原始词表
  • 更新合法词判断模型、规则
  • 自动化标注生成训练样本
  • 使用BERT+TRANSFORMER+CRF模型训练NER模型
  • 实体识别生成新词列表
  • 过滤新词并合并词表

• Semantic DeepWalk算法：

  • 改进传统Deep Walk算法，适用于多类型节点和复杂关系网络的向量化

7. 产品技术架构

• 数据存储与管理平台
• 知识图谱挖掘与管理平台
• 知识图谱行业应用
• 分布式文件系统
• 分布式数据仓库
• 分布式列数据库
• 上市公司年报
• 公司业务描述
• 专利文本
• 其他文本数据
• 企业工商数据
• 企业资质数据
• 企业著作权
• 企业专利数据
• 其他结构化数据
• 企业基本信息
• 专利基本信息
• 产业基本信息
• 分布式计算系统（Lambda架构）
• 通用机器学习系统
• 知识图谱挖掘系统
• 面向基金用户
• 面向知识产权服务机构
• 面向政府、产业园区
• 批量计算
• 流式计算
• 内存计算
• 分类聚类
• 社区发现
• 关联分析
• 命名实体识别
• 实体关系抽取
• 上下位词识别
• 企业画像
• 专利画像
• 实体向量化
• 多维推荐
• 领域语义模型
• 应用管理平台
• 微服务子系统
• 组件管理子系统
• 召回索引子系统
• 安全高可靠性
• 负载均衡
• 用户与权限
• 业务组件管理
• 业务流程管理
• 表单管理
• 局部敏感哈希
• 聚类Annoy算法
• 暴力搜索
• 高效缓存子系统
• 专利画像数据
• 企业基本数据
• 企业画像数据
• 其他投资项目分析
• 产业链分析
• 子基金推荐
• 专利智能检索
• 项目推荐

8. 产业分析案例

• 风电装备产业：
  • 上下游挖掘：数控机床、数控磨床、抛光机等
  • 商机挖掘：碳纤维及其复合材料
  • 融资分析：推荐投资基金
  • 并购分析：贝特瑞并购方向（电池材料、电池回收、湿法冶金、搅拌设备）

以上是基于提供的研报内容的总结。