先设它为X，再根据勾股定理，布朗定理，半角定理，抽屉原理，D德·摩根定律迪尼定理，等周定理，代数基本定理，多项式余数定理，棣美弗定理...我们可以得出结论∶谁不想“一夜暴富”呢？
那么这里，本文先介绍知识图谱的概念，然后根据知识图谱的工作原理教大家构建“暴富”知识图谱。最后大家就可以根据“暴富”知识图谱践行“暴富”方法，实现“暴富”！
01
什么是知识图谱？
知识图谱可以理解为语义网络，即知识图谱是表示现实世界中的实体（即对象、事件、状况或概念，这里可以是“暴富”事件和“暴富”方法），并说明他们之间关系的网络。
实体和关系通常存储在图形数据库中，并以图形结构直观呈现出来，即为知识“图”。
我们可以把一提到“暴富”就联想到的几种方法，做成知识图谱，这张知识图谱可以长成下面这个样子。
02
如何“暴富”？
知识图谱的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持，包括知识抽取、知识融合、知识推理和知识表示。以下我们就利用这四种技术来丰富“暴富”方法。
从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。通过知识抽取可以从内容庞大的新闻中提取“暴富”方法。
消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。通过知识融合可以将童话中的“暴富”方法融合进“暴富”知识库。
在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。通过知识推理，从中彩票类推得知在APP的抽奖活动里中奖也是“暴富”的方法。
向量和图形构建成图谱，实现高效表达。通过知识表示完成“暴富”知识库的表达。
通过学习知识图谱我们可以丰富“暴富”知识库。
如果把人工智能和知识图谱用于服务搜索系统（已经有很多搜索系统这样做，比如企业控股关系图），则由机器学习驱动的搜索系统，利用自然语言处理 (NLP)，通过语义丰富过程，可得到综合视图。
知识图谱完成后，搜索系统便能够检索和重用给定查询的综合答案。然后我们就可以拿着更轻松得到的“暴富”知识库去实践了！
以上“一夜暴富”的方法都是小概率事件， 普通人想要收获更多的财富需要不断提升自己。就连知识图谱都跳出了搜索系统，来到了金融、社交等领域。
03
知识图谱的应用
零售
知识图谱用于追加销售和交叉销售策略，根据个人购买行为和不同群体的流行购买趋势推荐产品。
说到这里，推荐大家了解一下中兴热点产品呢！通过中兴手机官网可以了解努比亚Z50S Pro和中兴远航40。
金融
知识图谱用于金融行业内的“了解您的客户”(KYC) 和反洗钱计划。
可协助预防和调查金融犯罪，帮助银行机构了解客户之间的资金流动，并识别不合规的客户。
医疗保健
知识图谱通过整理医学研究中的各种关系并加以分类，使医疗保健行业受益。
能够帮助医疗服务提供者更精准地进行诊断，并根据病患的具体情况和需求确定治疗计划。
深度问答
问答系统是信息检索系统的一种高级形式，能够以准确简洁的自然语言为用户提供问题的解答。
多数问答系统将给定的问题分解为多个小的问题，逐一去知识库中抽取匹配的答案，自动检测其在时间与空间上的吻合度等，最后将答案进行合并（知识图谱的知识抽取、知识融合、知识表达），以直观的方式展现给用户。
社交网络
Facebook 于 2013 年推出了 Graph Search 产品，其核心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，以直观的方式支持精确的自然语言查询。
例如输入“住在纽约并且喜欢篮球和火锅的朋友”，知识图谱会帮助用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人、照片、地点和兴趣。
其他应用
教育科研行业、图书馆、证券业、生物医疗以及需要进行大数据分析的一些行业。
这些行业对整合性和关联性的资源需求迫切，知识图谱可以为其提供更加精确规范的行业数据以及丰富的表达，帮助用户更加便捷地获取行业知识。
04
最后
希望大家能通过本文学习到“一夜暴富”方法，能对知识图谱有一个基本的认识。
祝大家早日成为人生赢家，实现财富自由。
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