在知识图谱的实际应用中，我们常聚焦于显性数据记录，例如人员就职、用户转账和用户浏览商品记录，这些数据虽然能提供直接关联关系，却不能快速发现这些关联数据背后可推导的“隐性关系”。
而关系推理正是破解这一困境的核心工具。简单来说，只需先告诉系统“我需要生成什么新关系”，系统就会按照你设定的规则，从现有数据中自动找出这些隐藏的关联。在这个过程中，系统自动完成“旧关系→新关系”的推导，实现数据从“被动存储”到“主动创造价值”的转变。以下用蜀天梦图的知识图谱平台，带大家深入理解关系推理。
一、关系推理的核心逻辑
关系推理的本质，是基于业务需求先行定义新关系，在知识图谱平台中，不需要复杂的代码，只需掌握三个关键步骤：
1. 用户自定义需要生成的“新关系”；
2. 通过“预设子图模板+明确前置条件”匹配现有数据；
3. 动态计算生成新关系的属性值。
就像“搭积木”一样，先明确“要什么新关系”，再搭建“实体-旧关系”的子图模板、补充触发条件，最后配置属性值的计算规则。
我们可以从几个简单的例子入手，了解如何使用关系推理，以及关系推理能用到哪些场景上（以下场景仅作为关系推理的理解示例，不代表实际业务的完整复杂度）。
1. 发现隐藏关系，构建精准社交网络
当我们用知识图谱平台构建了一张“企业关系网络图谱”：里面有企业、人员两类实体和“任职”关系，任职关系记录了每个人的入职时间、离职时间、入职部门属性。凭借已有的关联关系，虽然能看到多个人员任职了多家企业，人员A、B、C都是同事关系，但是每个人在职的时间周期和部门不一样，导致无法精准判断他们是否真正共事过。
图1 - 原始关系示意图
推理规则设计：假如人员A与人员B入职同一家企业，并且入职部门相同，人员A离职时间大于人员B入职时间，人员A的入职时间小于人员B的离职时间。在匹配到符合条件的子图及规则后，系统就会自动生成“社交同事”这条新的隐藏关系。
通过关系推理，能够识别真实的同事关系，后续分析也可直接基于该关系展开，显著提升分析效率。
图2 - 关系推理子图模板示意图
图3 - 人员新关系图谱示意图
2. 合并复杂关系，实现数据轻量化
在金融领域，企业可能通过多个子公司进行成百上千笔关联交易，每笔交易都对应一条关系，直接查询分析会导致计算变得异常复杂。
图4 - 原始关系示意图
这时，就可以使用关系推理的合并功能。
推理规则设计：开启合并推理设置，将与同一公司的所有交易金额相加，生成一条新的合并转账关系，合并转账关系的总转账金额等于旧的转账金额求和。
图5 - 关系推理子图模板示意图
图6 - 企业交易新关系图谱示意图
原本需要反复计算的多层关系，瞬间简化为一条清晰的总览数据。这一处理不仅减轻了系统的计算压力，还保留了原始数据，实现了快速分析全局资金流和溯源单笔交易细节的双重目标。
3. 识别交易网络，提升风控拦截效率
在银行反洗钱场景中，诈骗团伙常采用“A账户【转账】B账户【转账】C账户（20小时内完成流转）”的快转模式掩盖资金流向。传统人工核查不仅耗时且容易漏判。利用关系推理，可以自动从“转账记录、设备关联、账户属性”等旧关系中，快速推导“过桥账户关联”新关系。
关系推理设计：
（1）明确新推理关系：“过桥账户关联”；
（2）前置条件：转账间隔时间≤20小时；转账IP相同或IMEI相同；转账金额差额≤1%；
（3）新关系属性值：可根据转账金额、次数、同设备相似度等来生成风险度和活跃度；
（4）子图设计。
图7 - 关系推理子图模板示意图
这种方法，能有效破解过桥账户伪装，将零散的旧关系，转化为可量化、可验证的新关系，让风控从“被动核查”变为“主动拦截”，精准打击通过资金快转规避管控的违法行为。
后续还可将关联的高风险过桥账户在进一步进行社群关联识别，并将分析结果同步至反洗钱监测分析系统，协助排查是否存在“跑分团伙”进行跨银行的资金流转。
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二、实现精准推导的三大核心能力
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要实现“精准推导自定义新关系”，需依托知识图谱平台的三大核心能力，这些能力也是关系推理区别于“单纯数值计算”的关键：
1、新关系先定义，推导有目标
所有推理均始于“人工自定义新关系”，避免无意义的关联生成。例如人员社交场景先定义“社交同事”，风控场景先定义“团伙关联”，确保推导的新关系直接匹配业务需求（如合规审核、风险拦截），而非“为了推理而推理”。
2、一种新关系，适配多种子图结构
无需为同一新关系重复创建规则：例如“社交同事”的推理，可同时适配“人员【任职】企业【任职】人员”、“人员【董事】企业【董事】人员”等多组子图。一次配置、多处适用，减少规则维护成本。
3、新关系属性值支持固定值和动态计算，关联更立体
新关系不但可以赋值固定值，也可以生成多维度属性值，例如，”社交同事“属性值可以包含“同事周期、同事部门”，“团伙关联”属性值可以包含“关联度、风险等级”，为业务决策提供更多指引。
三、关系规则推理vs知识图谱大模型推理
在图谱数据分析实际应用中，除人工自定义关系规则进行推理外，还有通过模型进行语义推理。
若业务需求明确、追求可解释性，首选关系规则推理；若想探索未知隐性关联，可搭配知识图谱大模型推理。
总结：关系推理驱动业务决策
关系推理的核心价值在于使用户能锁定精准需求关联，提升决策效率与准确性。借助蜀天梦图可视化的知识图谱平台，即使用户没有代码编程基础，也能完成“新关系定义→规则配置→推导赋值”的全流程操作，真正实现让数据按业务需求自主构建关联。
未来，当面对零散而复杂的数据时，不妨尝试关系推理，或许这些自定义的新关系，正是驱动业务突破的关键。
