钛资本研究院：事理图谱技术及其金融领域创业投资机会探讨(15)_随着阿尔法围棋（AlphaGo）击败人类职

第八，服务或产品的预测性推荐，与精准营销相关。到现在为止的推荐基本上都是基于相关性，比如在搜索引擎或电商看到的推荐，买了一个商品后被推送类似商品，今日头条被诟病的信息茧房——看过信息被推送同类型信息。那有没有可能在用户做了一个动作时，就预测未来还会做哪些动作呢？相应的提供预测性推荐。比如用户说“丽江是个好地方，我想去看看” ，如果基于相关性，推荐的一定是与丽江本身相关，但基于事理图谱就可以从去丽江这个事件节点出发，可以看到可能的操作，比如买去丽江的卧铺票、提供逛昆明的出行指南，类似很多这些事情都可以从这句话开始做推荐。很多相关的金融服务跟产品都可以基于事理图谱做预测性推荐，进一步实现更精准的营销。

总之，现在面向金融行业的事理图谱是所有逻辑类应用场景能落地的一个场景。知识图谱描述的这些知识是一个本质的外围实体，研究对象是彼此之间的属性关系，事理图谱描述的更像是一个逻辑社会，研究的对象更多是这些事件及内在外在的联系。简单来说在应用上知识图谱可以回答When、Who、What、Where等等常识的问题，事理图谱就可以回答Why、How等动态的问题。