知识图谱技术

知识图谱（Knowledge Graph）是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化技术来描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识以及它们之间的相互联系。知识图谱可以通过对错综复杂的文档数据（结构化数据、半结构化数据、非结构化数据）进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体、关系、实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。

知识图谱网络具备以下3种特性：

（1）由节点（point）和边（edge）组成；(https://www.daowen.com)

（2）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”；

（3）知识图谱是关系的最有效表示方式。

与知识图谱的知识建模、知识获取、知识融合、知识存储和知识应用等技术相结合后，RPA机器人可以不断地进行知识推理和知识更新，让自身做出判断的精确度越来越高。目前应用此技术的行业很多，包括电商、金融、实体行业等等，此技术也可以应用到医疗行业，例如建立医院的国考数据知识图谱，首先，通过获取“国考”的监测指标数据建立每个指标间的关系；其次，进行指标间计算的推理；再次，进行融合和存储；最后，通过RPA机器人对医院数据中的国考指标数据进行实时监测，如发现异常则及时给予反馈。