图技术前沿应用及发展趋势(2)

很多领先的科技公司和金融解决方案提供商都已积极使用图技术来构建知识图谱，用以增强语义搜索，知识发现和推荐引擎。比如，通过构建并查询图2所示的电影知识图谱，我们可以了解到尔冬升导演最喜欢用的配角演员是秦沛，最喜欢拍的电影类型是剧情片和动作片。结合AI算法，并加上票房、影评等信息，我们可以推理出哪些演员是高票房、高口碑的影视CP。知识图谱也常用在推荐引擎中解决冷启动问题。例如：基于图2这张电影图谱，无需大量数据，我们就能为看过《烈火战车》和《中华战士》的用户推荐《癫佬正传》这部电影。

图2 电影知识图谱
02智慧医疗
医疗是典型以多源异构数据为主的行业，数据融合在医疗应用场景中十分复杂。以新冠疫情为例，高效防疫极大的考验着政府及医疗机构在调度、配置、优化资源等方面的能力，这些能力意味着对大量多源数据进行高速有效的分析、处理和应用，并涉及到海量多源异构数据的结构梳理、关系梳理、关系融合。这给复杂的疫情分析和快速配置防控方案带来了巨大挑战，也催生了基于图分析技术的智慧医疗应用。
在疫情防控中，图技术可以起到至关重要的作用[3]。不同于传统的数据分析只关注独立的个体信号，图技术可以通过关联医院、患者身份、治疗要求、实验设备、治疗结果、医疗设备供应商等信息，发现各种活动流之间隐藏的依赖关系，给出最佳防疫政策。此外，图技术还能通过将社区、家庭以及不同社交/职业群体的人构建成各种直接/间接的人群关联图谱，分析疫情的蔓延情况以及基础设施、服务和支持系统的响应水平，为实时医疗系统指挥、危机/紧急事态管理、个人行迹及人流分析、快速定位与感染者接触过的人群、医疗资源管理等应用提供必要的技术支持。