知识图谱的概念最早由Google在2012年提出，知识图谱通过构建统一的知识库打破了因数据结构不同而导致的信息孤岛问题，并能够对知识进行有效的推理。知识图谱是语义搜索中的核心技术，因此被广泛应于与搜索引擎与自动问答系统中。T/Q:13823152801/2723379296目前国内外已经对知识图谱进行了深入的研究，最早用于医疗领域和金融领域，随着信息技术的发展，公安工作越来越依赖于大规模信息检索与分析技术。

为了解决当前公安领域的知识图谱构建面临的问题，源中瑞用粒计算的思想构建多粒度的知识图谱实现快速推理，构造适用于知识图谱信息抽取词向量模型，构建面向事件的知识图谱构建，并开发了一套合适公安工作的知识图谱构建模型。

一、知识图谱数据治理

知识图谱数据治理将公安各类数据（结构化数据、半结构化数据、文本数据、音视频图像等非结构化数据）进行识别，将其中的各类数据串连、组织、融合汇总成为人、地、事、物、组织等实体为节点，属性、时空、语义、特征等联系为边的一张关系网中，形成公安知识图谱库，再现真实世界对象之间的错综复杂的关系，利用AI技术让计算机仿照人类的思维方式去“思考”从而精准和推断问题的答案。

知识图谱平台提供长效机制，使公安知识图谱库能伴随着新数据的接入而不断更新、丰富，为上层各类基于知识图谱的人机交互研判应用和智能挖掘模型服务提供数据支撑。

知识图谱数据治理主要包括数据接入平台、数据处理平台、数据治理平台、公安知识图谱数据库等。

二、知识图谱研判工具

知识图谱研判工具提供丰富的可视化展示界面，以及强大的分析功能，可快速将分散的海量多样数据进行智能关联和分析挖掘，并将全量数据归一为业务人员理解熟悉的语言和图形，最大化还原数据的本质。可以在数亿实体和数十亿的关系网中，实时进行关系挖掘、路径推演、全文检索、时空分析等操作，同时辅以强大灵活的交互功能。加速侦查人员获取有效信息的效率，延伸侦查人员的侦查智慧，提高侦查人员对数据的掌控和利用水平。

知识图谱研判工具主要包括知识图谱的检索、关系挖掘、路径推演、时空分析、在线战法等基础研判功能。

源中瑞基于创新的大数据技术组合，利用数据的连接性，挖掘数据间的关系，打造了多维多层关系挖掘的数据分析模式，激发大数据的真正价值，创造一种结合公安业务经验和AI智能的“公安大脑”，发挥两者的各自特长。

运用知识图谱技术，实现人与案、人与人、案与案、人与事、人与车、车与案、车与车等关联关系的分析挖掘，通过显性关系发现隐性关系，突出在特殊群体稳控、系列案件侦查、团伙犯罪打击、治安乱点整治等方面的实战作用。