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Palantir产品技术解读

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大数据

作者:鲍捷

发布于2016年3月15日

此篇文章根据陈利人在文因互联主办的“语义对话金融——人工智能与价值判断”研讨会上所做的主题发言整理而成。

Palantir Technologies是硅谷一家十分神秘的大数据公司,其软件允许客户对大量的敏感数据进行分析,以防止欺诈,确保数据安全等。

AlphaGo并不可怕,股票市场要复杂得多

首先,他提到AlphaGo并不可怕,它始终是在一个具有完备信息的状况下的一个游戏机制,同时也是一种完美信息博弈,在有限的棋盘领域内找到最好的方法。然而对于人类的金融市场,信息的完备性就是一个很大的问题。完美信息游戏与股票不同,股票既不是完全信息博弈也不是完美信息博弈,其中无法确定的变量太多,除了涉及到一系列外部投资人的信息之外,还包括重大环境的变化,国家政策的调整等因素。而完全信息博弈是在一定的搜索空间内进行的。

Palantir产品的定义和概念

然后陈利人开始介绍Palantir产品的定义和概念。他提到这个产品实际上是一种人和机器的高效结合的平台,它是一个数据分析平台,通过图(graphs)、地图(maps)、统计(statistics)、集合(set theory)论分析结构或非结构化数据;从个人理解的角度,它是用于知识图谱创建、管理、搜索、发现、挖掘、积累的可扩展的大数据分析平台。它的优势是将人的洞察和逻辑与高效的机器辅助手段相结合起来。在这里陈利人举出了一系列例子来说明其具体应用场景以及其一些特点。之后,他分析了Palantir的五大支柱,主要有:数据集成:集成不同源数据,基于语义网本体(Ontology)来创建实体;搜索和发现:围绕Ontology来搜索发现结果和关系;知识管理:所有的知识是有权限控制的 ;协作:知识可以在不同的用户之间共享,协同工作;算法引擎:对于通用领域问题,提供了通用算法来发现趋势。

Palantir与知识图谱

之后,他介绍了Palantir中的知识图谱。知识图谱中的每一条信息都必须要有信息来源,所以说知识图谱的基础结构都是一样的,只是在其上做不同的开发工具。他在PPT中讲解了知识图谱编辑的一些操作,数据集成,实例关系的编辑,搜索与浏览,图视角以及SnapShot、协作、编辑扩展等一系列丰富的功能。在其中,每个分析师的思考分析结果都可以直接分享给另一个分析师。

同时他举了一个例子来说明时间序列分析对人的价值:比如从银行转钱的数据,我们直接去看可能无法发现一些可疑的地方,但是从时间序列的角度分析,就很容易发现可疑操作。所以,利用人的洞察(价值判断)把人的思想跟机器结合起来,能够使人通过视图的方式看到事物之间的联系。

由此可见,知识图谱技术是有很大价值的,我们也期待看到知识图谱技术在金融领域的发展。

陈利人

前360移动搜索技术负责人,前盘古搜索CTO。曾任Google技术负责人及软件工程师、Hubat联合创始人兼CTO、Vivisimo公司工程总监。卡耐基梅隆大学计算机硕士、清华大学计算机硕士。

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作者:36大数据
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