供应链/物流知识图谱

通过整合内部外部的大量非结构化数据与公共知识、搭建以企业、人、地、物为主体的大规模语义网络,帮助物流行业\企业供应链管理在供应链上下游管理、供应链知识推理、智能物流等场景享受数据红利

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供应链上下游实体监控——
关联关系挖掘&实时舆情监控

通过构建以企业、法人、董监高、自然人为主体,股权债券、任职法人、供应链上下游、竞争合作、生产采购等为关系的企业关系链图,挖掘出监控主体的关联族谱、隐式关系、实际控制人、一致行动人等
在构建了企业关系链图后,对于供应链中的监控实体及其关联企业进行实时风险异常监控,第一时间掌握供应链上下游情况,及时作出响应,规避风险,减少损失

知识推理

上下位与等价推理指对于图谱中的物或者企业主体,可以依据父子关系与等价关系,增加信息的使用范围。例如供应商A的货物出现质量问题,可以对同地域、同上游供应商、同行业、其下游供应商等主体进行关注,提前应对减少损失。
一致性推理的目的是确保信息的确定性,对企业与物的各项参数与实际情况进行一致性鉴定。例如下游经销商B削减了订单,但是根据其经营数据可判断其反而扩大了渠道,由此可以判断有其他竞品介入,可以让商务人员第一时间处理,抓住机遇。

语义网络搭建

通过将企业内部书与开放数据、开放知识与外部媒体内容进行整合,并且引入开元技术与工具,使用结构化方法、统计方法和深度学习整合多源异构数据,从而构建一个定义了企业之间、企业与产品之间、产品和科技、科技和科技、企业内部人与人之间关系的企业内部语义网,帮助企业在供应链关系和市场调研领域更好地利用数据

  • 全面的企业数据
  • 可靠的应用数据
  • 多维的风险数据
  • 可视的关联关系
  • 多维的视图展示
  • 多元的平台应用
  • 精准的查找方式
  • 便捷的检索方式
  • 专业的解决方案
  • 数据清洗

    数据采集、预处理;知识结构化与数据融合

  • 图谱构建

    实体构建、实体属性挖掘、实体关系识别与链接、知识推理

  • 场景应用

    多种展现形式、智能信息挖掘模块、关系挖掘