GRAPH ANALYSIS AND INFERENCE
概述
圖譜是一種圖數據的知識庫，透過點跟邊的連結進行多元資料的融合及資訊萃取，較傳統資料庫能更大量、完整且快速呈現資訊間的關聯。Gartner 趨勢分析指出，2025年圖譜分析在企業應用的佔比將從2021年的10%上升到80%。 透過圖譜可強化AI與機器學習的關聯分析與推導能力，適合需大量複雜關聯運算的應用，如推薦、搜尋、客戶管理、社群分析、醫療疾病追蹤、科技執法、金融詐欺偵測、供應鏈追溯管理等領域。GRAPH ANALYSIS AND INFERENCE
核心技術
- 圖譜特徵萃取與知識融合
- 圖譜結構算法
- 圖譜神經網路學習
圖譜建置與應用流程
GRAPH ANALYSIS AND INFERENCE
應用現況
- 本院聚焦圖譜相關技術研發，包含圖譜建置、質化／量化指標建立與管理、特徵萃取及融合、依特定應用的圖分析與推論技術等，能協助企業快速建立相關應用和方案。
- 已建置影視圖譜並導入於本公司Hami video和 MOD影視搜尋與推薦應用，推薦影片技術幫助每月平均點擊量提升47%、觀看影片數量提升3.75倍，顯示圖譜更適合應用於商品推薦，且多元化關聯特性幫助各商品提升曝光率。
- 在用戶行為分析方面，透過行為圖譜分析可提供360度的用戶輪廓剖析，圖譜社群算法可獲取更精準的用戶分群，據以打造個人化服務或行銷方案，助益於客戶管理、行銷及廣告媒合。
- 對於特定領域應用，透過圖譜分析與推論可洞悉異常資訊或行為，並挖掘潛在異常樣態或未揭露的風險事件，利於風險管控和預測，如詐欺偵測應用。