圖數據管理技術：圖立方新一代知識圖譜管理系統（簡體書）

現實中的大數據具有時序多頻、尖峰厚尾等特點，導致構建億級時序圖譜分析與應用平臺時，存在圖譜構建質量低、查詢分析代價高及推理挖掘解釋難等問題。為此，本書將介紹一種新一代知識圖譜管理系統一一圖立方，以及基於圖立方的金融風險防控綜合技術解決方案。本書共分為10章，其中，第1章為緒論，主要介紹圖立方的提出背景、基本概念和基本功能；第2章介紹圖立方的表達、圖立方的數據劃分算法和圖立方的多版本存儲技術；第3章介紹圖立方的抽取與融合，主要包含基於語義增強的超關係抽取模型、基於多任務的時序關係抽取技術、基於實體消歧的圖立方知識增量更新方法以及基於圖神經網絡的知識圖譜融合技術；第4章介紹圖立方的查詢處理，主要包含面向原生超圖的查詢系統、面向時序超圖的查詢系統以及面向圖立方的查詢優化、匹配查詢和概要查詢；第5章介紹圖立方的分析引擎，主要包含面向圖立方的分析引擎設計、面向圖立方分析引擎的軟硬件協同優化和動態負載均衡技術；第6章介紹圖立方的規則挖掘，主要包含時序環規則挖掘、頻繁子圖模式挖掘以及週期子模式挖掘；第7章介紹圖立方的推理歸納，主要包含圖立方表示學習、圖立方超關係預測以及圖立方子圖表示學習：第8章介紹基於圖立方的金融輿情分析，主要包含基於圖立方的金融輿情主題檢測、輿情情感分析以及輿情傳播路徑預測；第9章介紹基於圖立方的金融風險預測，主要包含基於圖立方的金融風險辨識、基於數據的金融風險預警方法和可解釋的金融風險預警方法；第10章介紹圖立方的金融風險防控案例，主要包含金融風控大腦關鍵技術和金融風控大腦應用驗證案例。圖立方是基於時序多元關係的知識表達模型，代表著知識圖譜領域的系統性技術創新。與傳統的二元語義關係表達模型相比，圖立方整合了多種異質模態知識，使得其對時序多元語義關係的表達更為直觀和全面。在金融數據的應用場景中，圖立方能夠更準確地捕捉和表現持股、擔保、交易等活動之間的關係。基於圖立方構建金融風險防控綜合技術解決方案，為金融數據管理、風險預測和防範提供了全新的視角和工具，對金融行業的發展和穩健運行帶來了積極而深遠的影響。本書適合初次接觸時序超圖知識圖譜內容的讀者閱讀，也可供具有相關方