先設它為X，再根據勾股定理，布朗定理，半角定理，抽屜原理，D德·摩根定律迪尼定理，等周定理，代數基本定理，多項式余數定理，棣美弗定理...我們可以得出結論∶誰不想“一夜暴富”呢？

那么這里，本文先介紹知識圖譜的概念，然后根據知識圖譜的工作原理教大家構建“暴富”知識圖譜。最后大家就可以根據“暴富”知識圖譜踐行“暴富”方法，實現“暴富”！

01什么是知識圖譜？

知識圖譜可以理解為語義網絡，即知識圖譜是表示現實世界中的實體（即對象、事件、狀況或概念，這里可以是“暴富”事件和“暴富”方法），并說明他們之間關系的網絡。 

實體和關系通常存儲在圖形數據庫中，并以圖形結構直觀呈現出來，即為知識“圖”。

我們可以把一提到“暴富”就聯想到的幾種方法，做成知識圖譜，這張知識圖譜可以長成下面這個樣子。

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02如何“暴富”？

知識圖譜的構建與應用需要多種智能信息處理技術的支持，包括知識抽取、知識融合、知識推理和知識表示。以下我們就利用這四種技術來豐富“暴富”方法。

• 知識抽取

從一些公開的半結構化、非結構化的數據中提取出實體、關系、屬性等知識要素。通過知識抽取可以從內容龐大的新聞中提取“暴富”方法。

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• 知識融合

消除實體、關系、屬性等指稱項與事實對象之間的歧義，形成高質量的知識庫。通過知識融合可以將童話中的“暴富”方法融合進“暴富”知識庫。

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• 知識推理

在已有的知識庫基礎上進一步挖掘隱含的知識，從而豐富、擴展知識庫。通過知識推理，從中彩票類推得知在APP的抽獎活動里中獎也是“暴富”的方法。

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• 知識表示

向量和圖形構建成圖譜，實現高效表達。通過知識表示完成“暴富”知識庫的表達。

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通過學習知識圖譜我們可以豐富“暴富”知識庫。

如果把人工智能和知識圖譜用于服務搜索系統（已經有很多搜索系統這樣做，比如企業控股關系圖），則由機器學習驅動的搜索系統，利用自然語言處理 (NLP)，通過語義豐富過程，可得到綜合視圖。

知識圖譜完成后，搜索系統便能夠檢索和重用給定查詢的綜合答案。然后我們就可以拿著更輕松得到的“暴富”知識庫去實踐了！

"但是以上“一夜暴富”的方法都是小概率事件， 普通人想要收獲更多的財富需要不斷提升自己。就連知識圖譜都跳出了搜索系統，來到了金融、社交等領域。"

03知識圖譜的應用

 零售

知識圖譜用于追加銷售和交叉銷售策略，根據個人購買行為和不同群體的流行購買趨勢推薦產品。

說到這里，推薦大家了解一下中興熱點產品呢！通過中興手機官網可以了解努比亞Z50S Pro和中興遠航40。

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 金融

知識圖譜用于金融行業內的“了解您的客戶”(KYC) 和反洗錢計劃。

可協助預防和調查金融犯罪，幫助銀行機構了解客戶之間的資金流動，并識別不合規的客戶。

 醫療保健

知識圖譜通過整理醫學研究中的各種關系并加以分類，使醫療保健行業受益。

能夠幫助醫療服務提供者更精準地進行診斷，并根據病患的具體情況和需求確定治療計劃。

 深度問答

問答系統是信息檢索系統的一種高級形式，能夠以準確簡潔的自然語言為用戶提供問題的解答。

多數問答系統將給定的問題分解為多個小的問題，逐一去知識庫中抽取匹配的答案，自動檢測其在時間與空間上的吻合度等，最后將答案進行合并（知識圖譜的知識抽取、知識融合、知識表達），以直觀的方式展現給用戶。

 社交網絡

Facebook 于 2013 年推出了 Graph Search 產品，其核心技術就是通過知識圖譜將人、地點、事情等聯系在一起，以直觀的方式支持精確的自然語言查詢。

例如輸入“住在紐約并且喜歡籃球和火鍋的朋友”，知識圖譜會幫助用戶在龐大的社交網絡中找到與自己最具相關性的人、照片、地點和興趣。

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 其他應用

教育科研行業、圖書館、證券業、生物醫療以及需要進行大數據分析的一些行業。

這些行業對整合性和關聯性的資源需求迫切，知識圖譜可以為其提供更加精確規范的行業數據以及豐富的表達，幫助用戶更加便捷地獲取行業知識。

04最后

希望大家能通過本文學習到“一夜暴富”方法，能對知識圖譜有一個基本的認識。

祝大家早日成為人生贏家，實現財富自由。