本文主要是介绍知识图谱的应用---智慧政务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 智慧政务
- 典型应用
智慧政务
智慧政务即通过“互联网+政务服务”构建智慧型政府，利用云计算、移动物联网、人工智能、数据挖掘、知识管理等技术，提高政府在办公、监管、服务、决策中的智能水平，形成高效、敏捷、公开、便民的新型政府，实现由“电子政务”向“智慧政务”的转变。智慧政务生态中包含政府部门、企业、非营利组织、企业、公民、监管方、协调方、独立第三方和平台运营公司等角色，其中政府部门、公共部门、非营利组织、企业和公民既是数据的提供者，又是数据和知识服务的需求者；政府大数据主管部门通过授权平台公司运营政务数据共享开放平台、契约式开放平台等数据中台，为各类数据需求者提供数据服务和知识服务，同时大数据主管部门对平台公司具有指导、监督职能；为确保平台公司高效、合规运营，需要协同方对政务大数局参与者进行协调，同时授权独立第三方机构或权威组织对各政务部门进行绩效考核。
在政务生态链中，知识图谱的意义在于将大规模、碎片化的多源异构政务数据进行关联，以实体为基本单位对政务数据进行挖掘分析，揭示各实体间的复杂关系，实现知识层面的数据融合与集成，更大程度释放政务数据价值，为政府部门、企业、非营利组织、企业、公民提供知识服务。
典型应用
知识图谱有助于实现事前事中事后全流程综合市场监管，提高监管效率和效能。在政府市场监管由单一行业监管向新技术引领下综合市场监管转变的大趋势下，基于国家到地方市场监管部门的市场监管事项建立监管目录，通过政府数据共享交换平台完成数据采集汇聚，以企业为对象构建综合市场监管知识图谱，实现食药品安全监管、生态环境监管、企业信用监管等监管事项的集成和优化。
基于知识图谱的政策公文智能应用基于全国海量政策数据建设的政策知识图谱构建了机构、政策、公文、法律法规、解读等实体相互关联的复杂网络,实现了知识层面的数据融合与集成,并以知识图谱为核心搜索引擎完成了政策大数据知识服务平台的建设。以知识图谱为核心搜索引擎,打破了原有基于关键词的政策获取单一模式,转型升级到多维度立体知识检索发现服务模式，并为政府机构、企业、政策研究院所、普通民众等聚焦国家党政政策的客户提供精准知识服务，支撑政府用户、企业用户从政策的研究视角,深度探索政策的关系等。
由于我国庞大的机构与人口构成，审计部门由于人力限制，只能牺牲时效性与覆盖广度，采取事后抽查的形式进行审计。为解决这些问题，依托知识图谱技术将医保数据、民生数据等结合关联，通过建立人、医院、药品等实体的关联关系，构建医保审计知识图谱，改变以往抽样审计形式，利用全数据进行审计。通过知识图谱，数据的相互关联充分解决了医保数据分散，精度低的问题，同时通过利用关联各种来源数据的方法可以进一步挖掘数据价值，极大拓展了可审计内容的范围。
行政服务中心是集信息与咨询、审批与收费、管理与协调、投诉与监督于一体的综合性行政服务机构。目前，对于行政服务中心综合窗口而言，存在问题包括：办件量大，工作人员业务负荷重；工作人员审批事项多，工作人员学习成本高；审批过程仍存在大量重复性作，人员效率得不到充分利用等。通过业务材料、审批规则、法规等建立知识图谱，发生审批业务时扫描的材料通过人工智能识别，提取材料信息，并进行合规审核。最终，辅助工作人员收件与审批，为整体审批提速提效，在提高办事效率的同时降低退件率。实际业务与辅助审批系统运行过程如下图所示。
此外，知识图谱在社会管理方面的应用还包括智慧应急、智慧交通、智慧扶贫、智慧安全生产等。以智慧防汛抗旱为例，通过对水库、河道、湖泊、闸站等关键节点水位数据及雨情、气象、工情等防汛信息的智能提取与综合分析，构建防汛抗旱知识图谱，建立防汛抗旱各类实体间的链接关系、空间关系、时间关系及扩展关系等，实现灾害历史相似分析、灾害影响关联分析，为应急联动指挥提供智慧化辅助支撑和决策支持。
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