本文轉(zhuǎn)載自公眾號：中國聯(lián)通大數(shù)據(jù)。

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聯(lián)通大數(shù)據(jù)技術(shù)專家閆龍將從“本體論”說起，為大家介紹聯(lián)通大數(shù)據(jù)關(guān)系圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用。

一．本體論

萬維網(wǎng)之父Tim Berners-Lee教授在1998年將語義網(wǎng)絡(luò)（Semantic web）帶入人類的視線。目的是賦予網(wǎng)絡(luò)理解詞語、概念以及它們之間邏輯關(guān)系的能力，使人機(jī)交互變得更有效率。本體論（Ontology）做為語義網(wǎng)的核心，是研究實體存在及其本質(zhì)的通用理論。1993年Thomas Gruber教授提出了本體論最廣為認(rèn)同的定義：共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明。這里面實際說了四個概念，即：“概念模型”(Conceptualization)指通過客觀世界中一些現(xiàn)象的相關(guān)概念而得到的模型；“明確”(Explicit)指所使用的概念及其約束都有明確的定義；“形式化”(Formal)指Ontology是計算機(jī)可讀的；“共享(Share)”指本體論中體現(xiàn)的是共同認(rèn)可的知識，反映的是相關(guān)領(lǐng)域中公認(rèn)的概念集。

本體論最初是形而上學(xué)的一個分支。對于形而上學(xué)的理解這里給出一個例子（如：圖1）

（圖1）

圖中中文的“貓”與“貓咪”，英文的“cat”，“貓的圖片”都可以用來描述“貓”這個實物。那么在哲學(xué)層面，“貓”這樣一個實物就是亞里士多德口中的“實體”，巴門尼德口中的“存在”，以及本體論中所說的“本體”。而上圖這些描述均指的是“貓”這個“本體”的符號。

從這里，我們能看出“本體”這個概念在哲學(xué)層面上是形而上的，是只可意會不可言傳的。因此，對于一個實體，所有的描述都是這個“本體”的外在符號，我們感受到的，聽到的，看到的，都成為符號到本體的某種映射。

解釋完本體哲學(xué)層面的意思，我們是否對語義層面的本體有更好的理解呢？其實，其主要目的就是要建立這樣一種映射，例如：{“貓”，“貓咪”，“喵咪”，“cat”}這個符號集都映射到“貓”這個“本體”上來。當(dāng)我們建立了本體的集合，本體間的邏輯關(guān)系就是存在的（如：IF A?B and B?C，THEN A?C）。本體的邏輯層提供了公理和推理規(guī)則，進(jìn)而實現(xiàn)相應(yīng)的邏輯推理，有可能是“屬性-本體”的關(guān)系，有可能是“子類-本體”的關(guān)系，也有可能是“本體-本體”的對立或者是近似關(guān)系。本體論最終的目的是去實現(xiàn)知識表達(dá)，構(gòu)建知識庫，實現(xiàn)知識推理，即借由本體論中的基本元素：實體與實體間的關(guān)聯(lián)，作為描述真實世界的知識模型。

二．知識圖譜

這種知識模型究竟有什么用呢？Google在2012年提出Knowledge Graph，就是為了將傳統(tǒng)的keyword-based搜索向基于語義的搜索升級。知識圖譜可以用來更好的查詢復(fù)雜的關(guān)聯(lián)信息，從語義層面理解用戶意圖，改進(jìn)搜索質(zhì)量。這里借用本體的概念給出我個人對知識圖譜的理解：知識圖譜就是用來描述真實世界中存在的各種實體，以及他們之間的關(guān)系，而實體本身會有多樣實例，屬性。就像之前“貓的例子”（如下圖2），當(dāng)我們查詢“喵喵喵喵喵”時，返回的不會是抖音上很紅的《學(xué)貓叫》，而是“貓”這個實體。同時，在其他知識的補(bǔ)充下我們可以知道“貓”有一個實例是“茄子”，而“茄子”的主人是我，我和小胡都就職于聯(lián)通大數(shù)據(jù)，并且通話關(guān)系很密切。當(dāng)我們知識庫中的實體、關(guān)系、屬性、實例等的量級非常大時就能繪制成一個巨型的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系拓?fù)鋱D。有了這樣的知識庫，搜索引擎就能洞察用戶查詢背后的語義信息，返回更為精準(zhǔn)的信息。換言之，知識圖譜引入了更多的含義，對事物進(jìn)行搜索，像人類一樣去思考、聯(lián)想、關(guān)聯(lián)。這也印證了Google knowledge graph的初衷：“The world is not made of strings , but is made of things.”

（圖2）

另外，如果我們把各種語言的“貓”都映射到“貓”這個本體上，再基于與名詞主體、動詞主體構(gòu)建的邏輯關(guān)系或動賓短語等，通過反映射就可以實現(xiàn)簡易的機(jī)器翻譯。

三．圖數(shù)據(jù)庫

2018年9月，我們有一篇題為《專家課堂|NoSQL還是SQL》的公眾號提到圖數(shù)據(jù)庫，文中給出了NoSQL or SQL, Why NoSQL之類的話題。其中的基于場景選擇也有相應(yīng)的介紹，這里就不做贅述了。從上一節(jié)的圖中，我們可以清晰地看出，通話記錄就能以實體及關(guān)系的方式存儲。這是運(yùn)營商數(shù)據(jù)的固有優(yōu)勢，在我們的場景里不用花太多時間去做基于nlp技術(shù)的實體抽取、關(guān)系抽取。我們關(guān)注的重點則是通話關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，如何保證海量的動態(tài)更新的通話節(jié)點及關(guān)系載入圖中、哪些人有哪些通話行為特征、這些圖中挖掘出的特征如何貢獻(xiàn)在現(xiàn)有的場景模型中等等。比如在風(fēng)控領(lǐng)域，我們正在應(yīng)用圖發(fā)現(xiàn)相關(guān)方法探索樣本號碼或ID是否在一個詐騙社區(qū)，是否有穩(wěn)定的通話社交圈，與黑產(chǎn)號碼存在幾度的關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)系數(shù)是怎樣的，是否有多個電話組內(nèi)關(guān)聯(lián)等。這些都將是風(fēng)控、反欺詐類模型的新特征。

測試數(shù)據(jù)集選用三個月全網(wǎng)用戶的通話記錄，節(jié)點屬性包括是否聯(lián)通號、手機(jī)號碼對應(yīng)職住經(jīng)緯度等；邊屬性包括號碼間三個月的主被叫通話次數(shù)、主被叫次數(shù)，天數(shù)，時長等。數(shù)據(jù)集大小約為750G，載入圖數(shù)據(jù)庫結(jié)果如圖3。

（圖3）

載入后根據(jù)每臺機(jī)器VertexCount和EdgeCount可以看到圖數(shù)據(jù)庫共加載了約17億節(jié)點（號碼），340億邊（通話關(guān)系）。其中NumOfSkippedVertices表達(dá)了一個去重的過程，即：每個節(jié)點只加載一遍。因此，partition size的總和只有590G左右，實際上是對數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮。

做一個簡單的號碼關(guān)系查詢（如圖4），在百億級邊的圖數(shù)據(jù)庫里可以實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)。值得注意的有兩點：1. 查詢返回為json格式；2. 查詢語言為類sql語言。

（圖4）

我們可以將查詢語言以文件形式存儲，通過install/run query進(jìn)行查詢。同時，在后臺install一個查詢還會生成一個REST端點，這樣就可以通過http來調(diào)用參數(shù)化查詢。如圖5，通過查詢語言進(jìn)行圖遍歷，尋找兩個號碼間的最短距離。這樣就能實現(xiàn)我們熟悉的六度空間理論（小世界理論），即：世界上任何兩個人最多只需通過6個關(guān)系就能找到對方。

（圖5）

如果我們定義號碼與號碼間的通話頻次為關(guān)系權(quán)重，每個人的通話人數(shù)為通話活躍度。試想，一個人和你沒有通話記錄，但是和你的好朋友通話比較頻繁，你是不是也有可能認(rèn)識這個人呢？這個查詢就是從圖中挖掘你可能認(rèn)識的人。查詢輸入是待查號碼與最可能認(rèn)識的k個手機(jī)號，返回是查詢號碼和輸入號碼的距離（如圖6）。

（圖6）

最后，給出一個真實的場景案例，是否能夠通過企業(yè)少數(shù)員工號碼、imei或其他ID，尋找企業(yè)員工群體，并對該群體進(jìn)行分析，來反應(yīng)企業(yè)實際經(jīng)營地址、活躍度等情況呢？這里給出【2步鄰居子圖】的概念（以手機(jī)號做節(jié)點為例），即：輸入號碼聯(lián)系人及聯(lián)系人的聯(lián)系人（如圖7，這里使用可視化交互界面展示通話關(guān)系）。

（圖7）

在模型搭建過程中，我們對通話時間段、時長、頻次進(jìn)行分析，評估可能存在的同事關(guān)系，并基于現(xiàn)有職住模型以及柵格技術(shù)挖掘企業(yè)真實經(jīng)營地址。以我自己手機(jī)號為例（如圖8），可以看到返回企業(yè)員工主要聚集的工作地（數(shù)字表示工作地在相應(yīng)柵格內(nèi)的人數(shù)），即：聯(lián)通大數(shù)據(jù)公司兩個辦公區(qū)（職住數(shù)據(jù)取自2018年12月）、聯(lián)通集團(tuán)。

（圖8）

基于對人群行為的洞察，該模型能夠幫助工商部門動態(tài)的、客觀的對企業(yè)真實位置、企業(yè)活躍情況進(jìn)行評估與判斷，為相關(guān)監(jiān)察監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支撐。

值得一提的是，基于聯(lián)通大數(shù)據(jù)關(guān)系圖譜，在十億級節(jié)點、百億級邊的大型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，查詢6步鄰居子圖也只需要不到1秒（如圖9）。可視化交互界面如圖10（中間白色點為我的手機(jī)號）。

（圖9）

（圖10）

為了更細(xì)節(jié)的洞察網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系，將展示閾值縮小（如圖11）。經(jīng)查驗，中間環(huán)形結(jié)構(gòu)上的每個點相互間都是同事關(guān)系。社交網(wǎng)絡(luò)中環(huán)形結(jié)構(gòu)上的點往往存在某種隱含關(guān)聯(lián)，同事關(guān)系、親疏關(guān)系、團(tuán)伙關(guān)系、資金流向等等。基于不同樣本、不同場景的應(yīng)用，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫類型，圖數(shù)據(jù)庫可以最大程度挖掘樣本間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（圖11）

另外，大量經(jīng)典的圖挖掘算法，如：社區(qū)發(fā)現(xiàn)，Pagerank，LPA等也已ready，為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型入模特征增加更多的圖特征。

總之，本體、知識圖譜、圖數(shù)據(jù)庫都是用節(jié)點和關(guān)系為真實世界的各個場景直觀地建模，運(yùn)用“圖”這種基礎(chǔ)性、通用性的“語言”，“高保真”地表達(dá)這個多姿多彩世界的各種關(guān)系，并且非常直觀、自然、直接和高效。聯(lián)通數(shù)據(jù)擁有得天獨厚的“節(jié)點”、“關(guān)系”優(yōu)勢，我們正堅定不移的走在圖發(fā)現(xiàn)的道路上！

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總結(jié)

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