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原文作者Jz，首发于公众号“SAS建模”（ID：SASmodeling），大数据公众号获作者授权后发表。转载请联系原作者授权，谢绝二次转载。 微信情人节红包大数据2 月 14... 原作者Jz首发于公众号“SAS Modeling”（ID：SASmodeling）。大数据公众号经作者授权发布。转载请联系原作者获得授权。禁止二次转载。
微信情人节红包大数据
2月14日，微信团队发布了情人节表白红包大数据161025。数据显示，所有情人节表白红包中，59.3%是男性发给女性的，20.4%是女性发给男性的。最受欢迎的是5.2元红包，共发送了4589万个，最大金额为960万个520元红包。发告白红包最多的城市前三名是深圳、北京、上海。
值得一提的是，海口市一女子收到413个告白红包，成为情人节“最大赢家”161025！
我只想说，怎么没人给我扔红包呢？
微信情人节红包大数据报告
微信情人节红包报道摘自：每日经济新闻
当然，微信情人节红包背后隐藏的信息还不止于此。如果将红包数据与知识图谱结合起来，可以定位到很多特殊的群体关系。这些关系数据可以在金融风险管理、精准营销等领域产生巨大的价值！
知识图谱
知识图谱本质上是一种关系网络，是一种由节点（Point）和边（Edge）组成的基于图的数据结构。在知识图谱中，每个节点代表现实世界中存在的一个“实体”，每条边是实体之间的“关系”。知识图谱是关系最有效的表示。通俗地说，知识图谱就是连接所有不同类型信息（异构信息）的关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度分析问题的能力。
事实上，通过情人节红包数据，可以建立一个非常强大的“情侣”关系图！通过规则，我们可以从大量的关系联系中找到一些具有特殊关系的人，比如：
1. 传统情侣
情人节那天，情侣们会单程或双向送红包。通过知识图谱得到如下的展示形式。
2.三角恋
我对这个人表示最深切的同情2。
这是配乐：可惜不是你。
3.渣男
还好我还能在城里玩。
4、绿茶
我掰着手指头一算，发现我一天赚的钱比我打工挣的钱多多了。
5.同性好友
这里我默认称他们为闺蜜，但当然还有其他可能性。
你觉得161025怎么样？
以上就是知识图谱的静态关系分析。所谓静态分析是指给定一个图结构和某个时间点，找出一些异常点。通过根据上述人群特征建立规则，可以对人群中的每个个体进行相应的标记。
此外，还可以通过知识图谱进行动态分析。所谓动态分析是指对其结构随时间变化的趋势进行分析。我们的假设是知识图谱的结构在短时间内不会发生太大变化。如果变化较大，则说明可能存在异常情况，需要进一步关注。例如，可以通过连续两个情人节的红包数据来识别关系的稳定性。
知识图谱的应用
1、财务风险管理
近年来，知识图谱已成为金融应用反欺诈和流失客户管理中流行的工具。其中，通过对申请人相关知识图谱的分析，可以有效识别单方欺诈和三方欺诈。此外，还可以通过关系网络修复丢失客户的信息，提高收集效率。此外，角色“情侣”关系的性质也可能成为信用评分的潜在变量。
2、精准营销
通过知识图谱对社交关系的精准把握也可以应用于营销场景。通过关系图谱、客户画像、客户基础信息的结合应用，可以对产品营销产生强大的推广效果。例如，我们通过知识图谱了解到，男A和女B是情侣关系，而女B的顾客画像带有运动标签，那么我们可以在女B生日前两周向男A推送女性体育用品的营销。
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