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股票知识图谱
国内首款应用大数据引擎技术智能分析股市行情热点的股票APP，独家提供的“智能选股”服务，基于百度每日实时抓取的数百万新闻资讯和数亿次的股票、政经相关搜索大数据，通过技术建模、人工智能，帮助用户快速获知全网关注的投资热点，并掌握这些热点背后的驱动事件及相关个股。
中国传媒大学数据挖掘研发中心主任、调查统计研究所所长沈浩教授表示，利用大数据资源和技术推出的“股市知识图谱”，在国内是首创，股票市场的“信息不对称”问题将得到有效解决，将给股民的炒股方式带来新的冲击。
沈浩介绍说，有数据显示国际上51%的量化投资，如股票、外汇等的交易，都是机器交易。这是因为：一、在速度上人解决不了秒级甚至是秒级以下的响应;二、人解决不了“大”和“小”的数据，如汇率万分之一的变化，在交易量足够大时也能引发变化;三、人无法24小时交易，而随着交易全球化，进行24小时响应成为必然。而百度股市通使用的“知识图谱”正是大规模的机器运算，也具备了这种24小时深度响应、敏锐发觉的优势。
知识图谱，也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。沈浩教授指出，知识图谱需要深度学习技术，关注语义分析、关注文本、关注图片及语音分析，实现定分类归集及升级，具有很高的“门槛”。
首先，要有海量信息。这点百度在中文领域具有绝对领先的优势，百度日均数十亿次的搜索响应，以及来自百科、知道和贴吧这些自有产品的用户UGC内容等，使之拥有了绝对的大数据库;其次，要有将这些数据进行建模、自动归类的大规模运算能力，包括信息、图片、语音等;再次，需要有大数据模型自动更新、演化、自学习的能力——从而形成结构，辅助人们解决实际的问题。在这里，顶尖大数据来源、演算能力、自动化技术、人才等都是很高的门槛。在国内各大互联网公司中，对公众信息的聚合、对社会知识的分析，作为搜索引擎的百度做“知识图谱”具有天生的优势，而用在互联网金融中，则是传统金融机构无法比拟的。
沈浩教授认为，“股市知识图谱”的出现，将降低股民搜集信息的难度——通过大数据的归集功能，相关股票对应的信息、热点事件引发的板块影响等都可以快速获取。这也将降低网民变身股民的门槛，有利于证券市场的繁荣。
