四川电信知识图谱平台
一、项目名称
中国电信四川省知识图谱平台
二、项目建设背景
业务数据运营现状存在“业务透视度、数据价值性、知识沉淀率”不足的三大痛点，导致业务分析效率低下、数据价值体现不足：
1.传统的报表看数指标数值化方式，缺乏之间的关系逻辑理解和显性化展示。
2.看到问题现状无法快速分析和定位原因，无法做到即时分析决策辅助。
3.数据应用价值和效果不足，缺乏业务可解释性。
4.缺乏快速检索、推荐、问答模式的知识应用能力，导致驱动力不足。
5.传统业务分析经验缺乏有效沉淀，缺乏持续更新手段，业务知识分散、无法复用。
6.以往的预测分析对挖掘模型零散化、专业化，持续性不强，无法普适性理解，导致推广性差。
三、项目建设目标
知识图谱平台实现数据智慧化价值提升，通过对业务对象相关业务逻辑和关联关系进行持续的、即时自动化分析，实现对业务经验的量化积累；实现“业务透视度、数据价值性、知识沉淀率”三大维度能力升级。在知识需求场景化、服务能力组件化、知识管理自动化和知识运营规模化方面得到有效发展，搭建基于多场景的知识服务能力体系。
1.为集团用户所需的各个场景直观建模，运用“图”这种数学工具，隐式关系发现、深层关系推理，并且直观、自然、直接和高效的进行展现；
2.构建通用知识存储计算能力，支撑知识应用生态；
3.实现知识自我学习，提高系统智能性，将知识沉淀在集团内部，降低对经验的依赖；
4.构建集团知识体系，助企业发展赋能。
5.无需人工干预，挖掘指标潜在正负相关性复合度量分析，快速发现规律，识别异常。
四、总体建设方案
基于可动态变化的“概念—实体—属性—关系”数据模型，实现各类数据的统一建模。以渠道标签体系和指标体系为依托，构建用户、运营商、渠道商、店、员之间的控制关系、信息关系和资金关系，构建渠道关系图谱。通过对企业与关键人关系构建，实现动态控制关系的识别、跟踪与分析预测，从而强化对政企客户关系的管控能力。
1、业务流程
助力打造渠道知识和能力体系，推进全流程闭环赋能。通过对渠道运营过程环节数据分析与经验累积，逐步形成渠道运营知识图谱，为两级渠道经营经验共享和迭代更新提供平台支撑。
2.系统设计思路
利旧数据采集、数据挖掘平台
借助大数据采集平台、进行电信内部域数据（O域、B域、M域）、外部互联网数据的采集提供多数据源连接、数据采集、数据过滤、转化的能力、加载能力；利用机器学习平台进行知识图谱的实体、关系提取、不断迭代优化、存入图数据库、对外提供应用的支撑。
容器化部署
采用容器部署方式、实现弹性伸缩、满足系统的稳定性、可靠性。
场景化支撑
行业知识图谱复杂、专业、采用分而治之的方法进行知识图谱的构建、根据业务范围进行图谱的分类建设。
3.平台架构
知识图谱平台的软件架构按照数据的处理流向，从下向上划分为数据源、数据处理、图谱构建、展现层、应用层和生产应用系统。其中数据处理分为接口层和处理层，统一算法调度接口，对采集的大量数据进行分析、清洗和整合。
五、应用效果
系统上线后已在中国电信四川省公司管理人员和数据分析人员中规模使用，已成为集团数据专区经营决策、风险管控的有效支撑工具，指导集团单个业务的整体发展，近一步形成一个个性化的知识图谱体系。得到了四川省分公司及其他分公司的一致好评。其突破传统壁垒，解决了“无法快速定位、模型零散、决策分析不及时、缺乏业务可解释性”等难题。以人工智能、大知识及大数据三大平台为支撑，实现了数据驱动的大规模自动化知识获取，建立数据间的语义连接，用图的方式存储知识的全新运营形式，处理复杂多样的关联分析，满足各种角色关系的分析和管理需要。截至目前，系统使用率达到100%，已在业务指标关联性稽核、公众市场移动业务量收关系分析、电信行业收入分析、行业流失分析、构建代理商渠道商、店、员视图等多种集团业务场景中运用。自该系统运用以来，在数据清洗整合、关系分析、决策判断一系列流程上效率提升了5-6倍，且预测的轨道更加精准，准确性从原来的20%提升至85%以上。该系统帮助政企从问题根源进行问题的发展与相关性数据的挖掘，汇聚多方数据、跨域整合，构建全省、全国政企全量客户、客户全量信息和指标库，为政企市场经营提供综合数据支撑。
六、客户评价
系统得到了集团公司相关部门各级领导的高度赞扬，提高了系统智能性，为集团业务运营经营、风险管控提供了全面、精准的决策参考。
