知识图谱中的后序推理

18/25知识图谱中的后序推理第一部分知识图谱后序推理原理 2第二部分规则推理与统计推理对比 4第三部分后向链式推理与前向链式推理 6第四部分嵌入式表示在后序推理中的应用 9第五部分知识图谱后序推理的评估指标 11第六部分知识图谱后序推理的应用场景 14第七部分知识图谱后序推理的挑战与展望 16第八部分知识图谱后序推理在自然语言处理中的作用 18

第一部分知识图谱后序推理原理关键词关键要点【知识图谱后序推理原理】：

1.后序推理是指从现有的知识图谱中推演出新的事实或知识的过程，它利用图谱中的实体、关系和属性之间的逻辑语义联系，进行推理扩展。

2.后序推理方法主要包括规则推理、路径推理和嵌入式推理等，这些方法通过规则匹配、图遍历和机器学习技术，从图谱中挖掘潜在的连接和知识。

3.后序推理的应用场景广泛，包括知识发现、智能问答、个性化推荐和医疗诊断等领域，有助于提升知识图谱的实用性和可解释性。

【路径推理】：

知识图谱中的后序推理原理

引言

知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将世界知识表示为实体、关系和属性的三元组。后序推理是知识图谱中的一种重要推理方法，它允许从现有知识中推导出新的知识。

推理原理

知识图谱后序推理的原理基于以下两个主要步骤：

1.知识图谱的符号化：将知识图谱中的实体、关系和属性用符号表示，形成符号化的知识图谱。

2.推理规则的应用：根据预先定义的推理规则，对符号化的知识图谱进行推理，推导出新的三元组或事实。

推理规则

常见的推理规则包括：

*传递性推理：如果三元组(s1,r1,o1)和(o1,r2,o2)存在，则可以推导出三元组(s1,r2,o2)。

*对称性推理：如果三元组(s,r,o)存在，则可以推导出三元组(o,r,s)。

*组合推理：如果三元组(s1,r1,o1)和(s2,r2,o2)存在，则可以推导出三元组(s1,r1+r2,o2)。

*限制推理：如果三元组(s,r,o)存在，并且存在限制条件(s,t,v)，则可以推导出三元组(s,r,o)和(s,t,v)。

推理方法

后序推理可以在不同的推理框架下进行，包括：

*基于规则的推理：使用预先定义的推理规则进行推理。

*基于图的推理：将知识图谱表示为图结构，并使用图论算法进行推理。

*基于统计的推理：利用统计模型和机器学习算法进行推理。

应用

知识图谱后序推理在以下领域有广泛的应用：

*知识发现：自动发现新的知识和模式。

*问答系统：回答复杂的问题。

*推荐系统：根据用户的偏好推荐项目。

*数据集成：集成来自不同来源的数据。

*自然语言处理：理解和生成自然语言文本。

挑战

知识图谱后序推理仍然面临一些挑战，包括：

*知识的不完备性：知识图谱中可能存在未知或缺失的信息，影响推理的准确性。

*推理规则的复杂性：推理规则可能变得复杂，导致推理计算量大。

*推理结果的不确定性：推理结果可能不确定，需要考虑置信度。

结论

知识图谱后序推理是一种强大的推理方法，可以从现有知识中推导出新的知识。通过符号化知识图谱和应用推理规则，可以自动发现新的模式和解决复杂问题。然而，知识的不完备性、推理规则的复杂性和推理结果的不确定性仍然是需要克服的挑战。随着知识图谱和推理技术的不断发展，后序推理在各种应用领域中将发挥越来越重要的作用。第二部分规则推理与统计推理对比规则推理与统计推理对比

概念

*规则推理：基于明确定义的规则和推理机制，从给定的前提中推导出新知识。

*统计推理：利用统计概率模型，从样本数据中推测总体分布的特征。

原则

*规则推理：演绎推理，从已知前提得出确定结论。

*统计推理：归纳推理，从样本数据推断总体分布特征，结论具有不确定性。

推理过程

规则推理：

*根据前提中的规则，应用推理机制（如三段论、反证法）进行推理。

*推理结果是确定且精确的。

统计推理：

*构建统计模型，估计总体分布参数。

*通过样本数据计算统计量，并根据概率分布进行假设检验或参数估计。

*推理结果是概率性的，具有不确定性。

优点和缺点

规则推理：

*优点：

*结论精确且可靠。

*推理过程透明且可解释。

*缺点：

*需要定义明确的规则，可能无法处理不完整或不确定的知识。

*规则的准确性和完整性决定了推理结果的可靠性。

统计推理：

*优点：

*可以处理大量不完整或不确定的数据。

*提供概率性的推理结果，允许考虑不确定性。

*缺点：

*结论不确定，需要指定信心水平。

*统计模型的假设和估计可能会影响推理结果。

应用场景

*规则推理：适合于规则明确、知识完整的领域，如法律推理、医学诊断。

*统计推理：适合于需要估计总体分布特征、处理不确定性或处理大量数据的领域，如社会科学、市场研究。

示例

规则推理：

*已知所有鸟都会飞。麻雀是一种鸟。因此，麻雀会飞。

统计推理：

*从100个样本中，60个样本为健康。估计总体健康率为0.6，置信水平为95%。第三部分后向链式推理与前向链式推理后向链式推理与前向链式推理

在知识图谱推理中，后向链式推理和前向链式推理是两种常用的推理方法。

后向链式推理

后向链式推理是一种自顶向下的推理方法，其过程如下：

1.从目标事实开始：确定需要证明的目标事实。

2.搜索假言：查找与目标事实有关的规则或事实。

3.回溯：对于每个假言，回溯其先决条件，并继续搜索更多的假言。

4.证明假言：如果假言是一个事实，则继续回溯；如果假言是一个规则，则使用该规则将后继事实添加到知识图谱中。

5.重复过程：重复步骤2-4，直到目标事实被证明或证明不可达。

优点：

*适用于目标未知或模糊的情况下。

*具有较高的准确性。

缺点：

*可能陷入无限循环。

*效率较低，特别是在知识图谱规模较大的情况下。

前向链式推理

前向链式推理是一种自底向上的推理方法，其过程如下：

1.维护工作集：初始化一个工作集，其中包含初始事实。

2.应用规则：对于工作集中每个事实，搜索与之匹配的规则。

3.推出后继事实：使用匹配的规则推出新的事实，并将其添加到工作集中。

4.重复过程：重复步骤2-3，直到工作集为空或达到最大推理深度。

优点：

*适用于目标明确的情况下。

*效率较高，特别是在知识图谱规模较大的情况下。

缺点：

*可能产生不相关的推论。

*准确性较低，容易产生冗余推论。

综合比较

|特征|后向链式推理|前向链式推理|

||||

|推理方向|自顶向下|自底向上|

|目标明确性|不明确|明确|

|准确性|高|低|

|效率|低|高|

|适用性|模糊目标|明确目标|

选择标准

在实践中，选择后向链式推理还是前向链式推理取决于具体问题和知识图谱的特性。一般来说：

*后向链式推理适用于目标未知或模糊、需要高准确性的情况。

*前向链式推理适用于目标明确、需要高效率的情况。

优化技术

为了提高推理效率，可以采用以下优化技术：

*索引化知识图谱：通过索引技术快速查找相关事实和规则。

*并行推理：利用多核处理器或分布式系统进行并行推理。

*剪枝策略：使用剪枝策略避免不必要的推论。

*启发式方法：根据知识图谱的特性，采用启发式方法指导推理方向。

通过优化技术，可以显著提高知识图谱推理的性能，为复杂问题提供高效且准确的推理结果。第四部分嵌入式表示在后序推理中的应用关键词关键要点【嵌入式表示的类型】

1.词嵌入：将单词映射到稠密向量，保留其语义和语法信息。

2.实体嵌入：将实体（如人物、地点、组织）映射到向量，反映其属性和特征。

3.知识嵌入：将三元组（实体、关系、实体）映射到向量，编码实体之间的交互和关系。

【文本嵌入学习方法】

嵌入式表示在后序推理中的应用

简介

嵌入式表示是一种通过将实体映射到低维向量空间来捕获实体语义信息的强大技术。在知识图谱后序推理中，嵌入式表示已成为关键工具，用于解决各种挑战，包括：

*链接预测：预测知识图谱中缺失的链接。

*实体分类：确定实体属于哪个类别。

*相似性搜索：查找具有相似语义表示的实体。

*多跳推理：在知识图谱中跨多步执行推理得出新的事实。

嵌入式表示的类型

用于知识图谱后序推理的嵌入式表示主要有两种类型：

*TransE：将实体和关系表示为向量，并通过求取实体向量之和减去关系向量来建模三元组。

*RESCAL：将实体建模为一个向量，关系建模为一个矩阵，通过将实体向量与关系矩阵相乘来建模三元组。

使用嵌入式表示进行后序推理

嵌入式表示可用于执行以下后序推理任务：

链接预测：

通过计算候选关系嵌入与实体嵌入之间的相似度对知识图谱中的缺失链接进行评分和排名，可以预测缺失的链接。经常使用的相似度度量包括余弦相似度和点积。

实体分类：

可以通过将实体嵌入聚类到不同的类别来对实体进行分类。常见的聚类算法包括k均值和谱聚类。

相似性搜索：

可以通过计算实体嵌入之间的相似度对知识图谱中的实体进行相似性搜索。可以通过近邻搜索算法（例如近似最近邻搜索）来执行这一操作。

多跳推理：

多跳推理涉及在知识图谱中跨多步执行推理得出新的事实。嵌入式表示可以通过以下两种方式用于多跳推理：

*复合操作：将嵌入式表示与关系嵌入式相结合来模拟多步推理路径。

*图神经网络：使用图神经网络在知识图谱上执行多步推理，其中实体和关系作为节点和边表示。

评估嵌入式表示

嵌入式表示的质量可以通过以下指标来评估：

*命中率：预测正确链接或实体的比例。

*平均倒数排名：预测正确链接或实体的平均排名。

*平均对数损失：模型预测分数与真实标签之间的平均损失。

结论

嵌入式表示在知识图谱后序推理中发挥着至关重要的作用。它们提供了捕获实体语义信息并执行各种推理任务的能力，例如链接预测、实体分类、相似性搜索和多跳推理。随着嵌入式表示和推理技术的持续发展，它们在知识图谱的应用预计将变得更加广泛和复杂。第五部分知识图谱后序推理的评估指标关键词关键要点主题名称：知识图谱后序推理评估中的一致性指标

1.精确率（Precision）：指示推理结果中正确三元组的比例。

2.召回率（Recall）：表示知识图谱中已知三元组被推理出来的比例。

3.F1-Score：综合考虑精确率和召回率，衡量推理结果的整体准确性。

主题名称：知识图谱后序推理评估中的覆盖率指标

知识图谱后序推理的评估指标

在评估知识图谱后序推理模型的性能时，需要使用一系列指标来衡量其推理能力和准确性。这些指标包括：

1.MeanReciprocalRank(MRR)

MRR衡量推理结果与正确答案的平均排名。它计算为所有查询的倒数排名的平均值，其中排名是正确答案在推理结果列表中的位置。MRR的范围从0到1，其中1表示推理结果始终将正确答案排在第一位。

2.Hits@k

Hits@k测量推理结果前k个结果中包含正确答案的查询比例。它计算为所有查询的正确答案在前k个结果中出现的次数除以查询总数。Hits@k的范围从0到1，其中1表示所有查询都得到了正确答案。

3.MeanAveragePrecision(MAP)

MAP衡量推理结果中所有正确答案的平均精度。它计算为所有查询的平均精度，其中精度是正确答案在推理结果列表中的排名与列表长度之比。MAP的范围从0到1，其中1表示所有查询的所有正确答案都排在第一位。

4.NormalizedDiscountedCumulativeGain(NDCG)

NDCG考虑了推理结果中正确答案的排名和相关性。它计算为所有查询的平均DCG，其中DCG是所有正确答案的累积增益，按其排名加权，减去理想排名的DCG。NDCG的范围从0到1，其中1表示所有查询的所有正确答案都排在第一位。

5.LinkPredictionAccuracy

链接预测准确性衡量推理模型预测新链接的能力。它计算为所有查询的正确预测除以查询总数。链接预测准确性的范围从0到1，其中1表示所有查询都得到了正确预测。

6.Explainability

可解释性是指推理模型提供其推理过程的解释的能力。可解释性对于理解推理结果并提高对模型的信任至关重要。可解释性可以以各种方式衡量，例如推理路径的长度、推理规则的清晰度以及提供对推理结果的置信度估计。

7.Efficiency

效率是指推理模型执行推理任务所需的时间和资源。效率对于大规模知识图谱应用非常重要。效率可以根据推理时间、内存使用情况和推理吞吐量来衡量。

8.Robustness

鲁棒性是指推理模型在处理不完整或有噪声的数据时的稳定性。鲁棒性对于知识图谱应用至关重要，因为知识图谱通常包含不完整和有噪声的数据。鲁棒性可以通过测量模型对数据扰动的敏感性来衡量。

9.Scalability

可扩展性是指推理模型处理大规模知识图谱的能力。可扩展性对于在实际应用中采用推理模型至关重要。可扩展性可以通过测量模型在大型知识图谱上的性能来衡量。

10.Generalizability

泛化性是指推理模型在处理新数据集或领域时的有效性。泛化性对于知识图谱应用至关重要，因为知识图谱的结构和内容可能会因领域而异。泛化性可以通过测量模型在不同数据集或领域上的性能来衡量。第六部分知识图谱后序推理的应用场景知识图谱后序推理的应用场景

知识图谱后序推理在各行业中拥有广泛的应用，包括但不限于以下领域：

#医疗健康

*疾病诊断：基于患者症状和病史，利用知识图谱进行后序推理，辅助医生诊断疾病。

*药物推荐：根据患者病历和药物信息，推断出最适合的药物组合。

*医疗决策支持：为医生提供实时的患者信息和临床决策建议。

#金融服务

*欺诈检测：利用知识图谱关联交易记录和个人信息，识别异常行为和欺诈交易。

*客户洞察：通过对客户交易数据的后序推理，了解客户需求和行为模式。

*风险评估：基于知识图谱中企业信息和财务数据的推理，评估企业金融风险。

#零售和电子商务

*产品推荐：利用用户购买历史和产品知识，通过后序推理向用户推荐个性化产品。

*客户服务：通过知识图谱中的产品信息和用户反馈，自动回答客户查询。

*供应链优化：基于供应商关系和物流数据的推理，优化供应链流程。

#制造业

*故障诊断：基于设备历史数据和维护知识，进行后序推理，识别潜在故障。

*预测性维护：通过对传感器数据的推理，预测设备故障并提前采取维护措施。

*产品设计优化：利用知识图谱中的设计规范和市场需求，辅助产品设计过程。

#物联网

*设备管理：通过对物联网设备数据的推理，监控设备状态并识别异常情况。

*事件关联：将多个物联网设备事件关联起来，识别潜在的事件链条和根源。

*情境感知：基于知识图谱中的环境信息，为物联网设备提供情境感知能力。

#其他领域

*社交媒体分析：对社交媒体数据进行推理，提取用户兴趣和关系。

*科学研究：辅助科学研究人员进行知识发现和假设验证。

*自然语言处理：通过知识图谱作为背景知识，增强自然语言理解和问答系统。第七部分知识图谱后序推理的挑战与展望知识图谱中的后序推理的挑战与展望

#挑战

数据稀疏性和噪声：

知识图谱通常存在数据稀疏性和噪声，这会给后序推理带来挑战。缺失值和错误信息的存在会导致推理结果不准确或不完整。

知识的不完整性和不一致性：

知识图谱中的知识往往存在不完整性和不一致性。这可能是由于不同的数据源、数据收集和整理中的错误，或者知识本身的动态变化造成的。不完整和不一致的信息会阻碍推理，因为推理依赖于完整且一致的知识基础。

推理复杂度：

后序推理涉及在大型知识图谱上进行复杂的推理操作。推理的复杂度随着知识图谱规模和推理深度而增加。对于大型知识图谱，推理过程可能会变得非常耗时和计算密集。

本体异构性：

知识图谱中的实体和关系可能来自不同的本体和模式。本体异构性会导致推理困难，因为需要将不同本体中的知识映射到一个统一的框架中，以进行推理。

推理可解释性：

后序推理需要提供可解释性，以帮助用户了解推理过程和做出可信赖的决策。缺乏可解释性会阻碍推理结果的理解和验证。

#展望

数据增强和质量保证：

提高知识图谱数据质量对于改善后序推理至关重要。可以通过数据清洗、实体链接和知识融合等技术来增强数据，并通过建立完善的数据质量保证机制来确保数据的准确性和完整性。

知识表示改进：

探索新的知识表示方法可以加强知识图谱的表达能力。逻辑规则、本体表示和概率模型等技术可以帮助解决知识的不完整性和不一致性。

推理算法优化：

开发高效的推理算法对于处理大型知识图谱至关重要。符号推理、统计推理和深度学习推理等技术的整合可以提高推理效率和准确性。

异构知识融合：

处理知识图谱中的本体异构性对于后序推理至关重要。本体匹配、映射和融合技术可以帮助将不同本体中的知识集成到统一的框架中，以进行推理。

推理可解释性增强：

研究人员正在探索通过引入可解释性方法来增强推理过程。反事实推理、解释图和可解释模型技术可以帮助理解和验证推理结果。

应用扩展：

知识图谱的后序推理在各种应用领域具有广阔的应用前景。例如，它可以用于问答系统、推荐系统、医疗诊断和金融预测。随着推理技术的发展，这些应用的潜力将继续得到扩展。第八部分知识图谱后序推理在自然语言处理中的作用关键词关键要点自然语言理解中的知识图谱后序推理

1.通过从知识图谱中提取相关信息，后序推理可以增强自然语言理解模型对文本的理解深度，推断隐含关系和补全缺失信息。

2.后序推理有助于解决自然语言处理中的歧义和语义模糊问题，通过结合知识图谱中的背景知识，推理出文本中不同表达式的潜在含义和内在联系。

3.知识图谱后序推理在问答系统、机器翻译和文本摘要等自然语言处理任务中发挥着至关重要的作用，因为它可以提供更全面和准确的语义表示，从而提升任务性能。

文本生成中的知识图谱后序推理

1.后序推理能够利用知识图谱中的知识，丰富文本生成模型的输出，使其更加符合现实世界的逻辑和常识。

2.通过推理知识图谱中的因果关系和事件序列，后序推理可以生成连贯、有意义的文本，避免产生语义错误或不一致的情况。

3.在对话生成、故事写作和摘要生成等文本生成任务中，知识图谱后序推理正成为一种有前景的技术，因为它可以帮助模型生成高质量、信息丰富的文本。知识图谱后序推理在自然语言处理中的作用

导读

知识图谱后序推理是在已知知识图谱基础上，推导出新的三元组关系或事实的过程。它在自然语言处理中扮演着至关重要的角色，为各种语言理解和生成任务提供了语义知识支持。

知识抽取

知识图谱后序推理可用于从文本中抽取结构化知识。通过遍历知识图谱并匹配文本中的实体和关系，推理引擎可以识别新的事实并将其添加到知识图谱中。这增强了知识图谱的全面性和准确性，为后续的自然语言处理任务提供了更丰富的语义信息。

关系分类

后序推理可以协助关系分类任务，即识别文本中实体之间的特定关系类型。推理引擎从知识图谱中检索相关事实，并利用它们推断出文本中表达的关系类型。这提高了关系分类的准确性和效率，尤其是在面对复杂或模棱两可的文本时。

问答系统

知识图谱后序推理在问答系统中发挥着关键作用。当用户提出问题时，推理引擎会遍历知识图谱并应用规则来推断可能的答案。这允许问答系统处理复杂的问题，即使这些问题涉及知识图谱中未明确表示的事实。

文本摘要

后序推理可用于生成文本摘要，即识别文本中的关键信息并将其浓缩成更简洁的形式。推理引擎利用知识图谱来理解文本中的语义关系，识别重要的实体和事件，并根据这些信息生成连贯且信息丰富的摘要。

文本理解

知识图谱后序推理有助于文本理解，使计算机能够深入理解文本的含义。推理引擎将文本映射到知识图谱，识别实体、关系和事件，并基于这些语义知识建立对文本的全面理解。这对于自然语言推理、情感分析和机器翻译等文本理解任务至关重要。

具体应用

知识图谱后序推理在自然语言处理中具体应用包括：

*信息抽取：在文本中识别实体和关系，并将它们添加到知识图谱中。

*关系分类：识别文本中实体之间的特定关系类型。

*问答系统：回答复杂问题，即使答案不在知识图谱中明确表示。

*文本摘要：生成连贯且信息丰富的文本摘要。

*文本理解：映射文本到知识图谱，建立对文本含义的全面理解。

*自然语言推理：评估文本中的推理有效性。

*情感分析：分析文本中的情感极性。

*机器翻译：提高机器翻译的准确性和流畅性。

评价指标

知识图谱后序推理的评价指标包括：

*准确性：推理结果的正确性。

*覆盖率：知识图谱中推理出的三元组数量的比例。

*效率：推理过程的时延。

*可解释性：推理结果可解释的程度。

挑战

知识图谱后序推理还面临着一些挑战：

*知识不完整：知识图谱可能不包含所有相关信息，导致推理不准确。

*推理复杂度：后序推理过程可能很复杂，尤其是在知识图谱规模较大时。

*推理偏差：推理规则和知识图谱中的偏见会影响推理结果的准确性。

结论

知识图谱后序推理在自然语言处理中发挥着至关重要的作用，为各种语言理解和生成任务提供语义知识支持。通过利用知识图谱中的语义关系，推理引擎可以推导出新的事实，增强知识抽取、关系分类、问答系统和文本理解等任务的性能。随着知识图谱和推理技术的发展，知识图谱后序推理将在自然语言处理领域继续发挥愈发重要的作用。关键词关键要点主题名称：规则推理

关键要点：

1.利用明确定义的规则来推断新知识。

2.具有很强的可解释性和可靠性，因为规则是经过人工设计的。

3.在封闭的领域或约束明确的情况下最有效，规则可以充分涵盖。

主题名称：统计推理

关键要点：

1.基于概率模型和统计数据，通过观察和分析推断新知识。

2.具有不确定性和可概性，因为它是基于数据分布的。

3.适用于开放的领域或数据量大的情况，规则难以全面制定。

主题名称：推理能力比较

关键要点：

1.规则推理在准确性和可解释性方面具有优势。

2.统计推理在泛化性和处理不确定性方面更胜一筹。

3.两种方法可以互补，结合使用以提高知识图谱的推理能力。

主题名称：知识表示形式

关键要点：

1.规则推理和统计推理对知识表示形式有不同的要求。

2.规则推理通常使用逻辑表达式或符号规则，而统计推理使用概率分布和统计模型。

3.知识图谱需要支持多种表示形式，以适应不同的推理方法。

主题名称：推理效率

关键要点：

1.规则推理通常比基于大量数据的统计推理更高效。

2.随着知识图谱规模的增加，统计推理的效率可能成为一个挑战。

3.需要探索新的技术和优化策略来提高推理效率。

主题名称：推理演化趋势

关键要点：

1.规则推理和统计推理正在融合，形成更强大的推理方法。

2.知识图谱正在利用机器学习技术增强推理能力，实现自动化和自适应推理。

3.知识图谱推理正在转向大规模分布式计算，以处理不断增长的数据量。关键词关键要点后向链式推理与前向链式推理

后向链式推理

关键要点：

1.以目标事实为起点，通过推理链向后推导，直到找到已知的事实或规则。

2.采用深度优先搜索算法，沿推理链逐层向后推导，发现矛盾或无法推导时回溯。

3.适用于解决目标导向的问题，如故障诊断、因果关系分析。

前向链式推理

关键要点：

1.从已知事实或规则出发，逐层向前推导，生成新的事实或规则。

2.采用广度优先搜索算法，同时沿多条推理链并行推导，节省回溯时间。

3.适用于解决数据驱动的问题，如数据挖掘、知识发现。关键词关键要点主题名称：医学诊断

关键要点：

1.后序推理可用于识别疾病症状之间的关系，帮助医生做出更准确的诊断。

2.知识图谱的结构化表示使推理过程更加高效，节省时间和资源。

3.随着医疗知识的不断更新，知识图谱的持续维护和更新确保了推理结果的准确性。

主题名称：药物发现

关键要点：

1.后序推理可用于预测新药的潜在靶点和效果，加快药物研发的进程。

2.知识图谱整合了丰富的化学和生物学数据，为推理提供了全面的信息支持。

3.后续推理可以识别药物之间的相互作用，帮助医生制定更有效的治疗方案。

主题名称：金融欺诈检测

关键要点：

1.后序推理可用于分析交易数据，识别可疑的欺诈活动。

2.知识图谱记录了金融实体之间的关系，帮助构建欺诈网络，并追踪欺诈行为。

3.实时推理可实现对交易的即时监测，最大限度地减少欺诈造成的损失。

主题名称：推荐系统

关键要点：