161025(161025今日净值基金)

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　　微信情人节红包大数据

2 月 14 日，微信团队公布了情人节表白红包大数据。数据显示，情人节所有的表白红包中，59.3% 是由男性发给女性，20.4% 是由女性发给男性，最受欢迎的红包金额为 5.2 元，共发送了 4589 万个，而最大金额的 520 元红包发送了 960 万个。发送表白红包最多的前三个城市为深圳、北京、上海。

　　值得一提的是，海口市的一位女性收到了413 个表白红包，成为了情人节的 "最大赢家"！！

　　我只想说，怎么没人用红包砸我呢。。。

　　微信情人节红包大数据报告

微信情人节红包报告摘自：每日经济新闻

　　当然，微信情人节红包背后隐藏的信息不止于此。如果将红包数据结合知识图谱就可以定位很多特殊人群关系，这些关系数据在金融风险管理以及精准营销等领域中都可以产生巨大的价值！

　　知识图谱

　　知识图谱本质上是关系网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

　　事实上，通过情人节的红包数据，可以建立起十分强大的“情侣”关系图谱！！通过规则我们可以从海量的关系连接中找到一些特殊关系的人群，比如：

　　1. 传统情侣

　　情侣在情人节当天会单向或者双向发红包，通过知识图谱就得到了以下的展现形式。

　　2. 三角恋

　　对男2深表同情啊。。。

　　此处有配乐：可惜不是161025你。。。

　　3. 渣男

　　恩，还是城里会玩。。。

　　4. 绿茶

　　我掐指一算，这一天赚的可比我打工多多了

　　5. 同性闺蜜

　　这里我先默认称之为闺蜜，当然也不乏其161025他可能。。。

161025你想到什么了？

　　以上为知识图谱的静态关系解析，所谓的静态分析指的是，给定一个图形结构和某个时间点，从中去发现一些异常点。通过上述人群特征建立规则，即可给人群中的每个个体打上相应标签。

　　另外，通过知识图谱还可以进行动态分析，所谓的动态分析指的是分析其结构随时间变化的趋势。我们的假设是，在短时间内知识图谱结构的变化不会太大，如果它的变化很大，就说明可能存在异常，需要进一步的关注。比如，可以通过连续两年情人节的红包数据识别感情的稳定性等。

　　知识图谱的应用

　　1. 金融风险管理

　　知识图谱在近几年已经成为金融申请反欺诈和失联客户管理的热门工具。其中，通过对申请人相关知识图谱的解析可以对一方欺诈以及三方欺诈进行有效识别。另外，通过关系网络也可以对失联客户的信息进行修复，提高催收效率。除此之外，人物的“情侣”关系性质也有可能成为信用评分中的的潜在变量。

　　2. 精准营销

　　通过知识图谱对社交关系的精准把握同样可以应用于营销场景，通过对关系图谱、客户画像以及客户基本信息的结合应用，可以对产品的营销有强大的促进作用。比如我们通过知识图谱了解到男A和女B是情侣关系，女B的客户画像有体育运动标签，故可以在女B生日前两周对男A进行女性体育用品的推送营销。

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