Capítulo 10. Gráficos de conocimiento para la detección de patrones
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Gestionar los datos de la empresa como un grafo de conocimiento ofrece muchas ventajas. Los datos están (lógicamente) centralizados, conservados y contextualizados. Un grafo de conocimiento puede ser minado en busca de patrones que se originan a partir de acontecimientos empresariales interesantes. Esos patrones ofrecen una visión histórica de la empresa, pero también pueden utilizarse para mirar hacia el futuro.
Este capítulo se centra en la búsqueda de patrones en los grafos de conocimiento y en el uso de esos patrones para mejorar los resultados futuros. Empezando con enfoques sencillos de coincidencia de patrones, verás cómo los patrones de tu grafo de conocimiento pueden explotarse fácilmente para detener el fraude y crear mejores equipos. En cada uno de los casos de uso, verás también cómo la detección de patrones puede aumentarse mediante la ciencia de datos de grafos para enriquecer el grafo de conocimiento y sacar a la superficie patrones nuevos y valiosos.
Detección del fraude
El fraude en línea es un problema generalizado y pernicioso en la era de los sistemas informáticos omnipresentes. Estos sistemas albergan algunos de los aspectos más críticos de nuestra vida personal y son el alma de las empresas modernas. Son objetivos tentadores para los delincuentes que quieran estafar a particulares ...
Get Construir grafos de conocimiento now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
