事件图谱主要是推理事件之间的关联，在复杂的业务结构或者逻辑结构下有很强的推理能力，在归因和预测可以起到不错的效果
做这件事，很大程度上是因为被业务逼得，有一块交易相关的业务，因为经常有欺诈成分，使用传统的QA系统，或者因子判断系统都相当难解决。QA系统难解决的原因是因为这玩意就不是用一段文本做做匹配就能解决的事情（毕竟交易涉及到钱了，而且还有真假欺诈成分，拿QA处理的话用户不爆粗口就已经求神拜佛了），因子判断系统其实解决能力还可以，但是有一个效率问题的死结，即因子判断系统是线性的，而用户本身的触发条件又是非固定的，分类又是非常多的，意味着会因为每一个场景都需要构建一套很复杂的树状结构。
基于以上现状，我们做了一个假设，用户的触发的问题是可以枚举的，最终的解决方案也是可以枚举的，复杂的是中间网络结构。因此，这个假设就构成了我们处理效率问题的基石，即构建完整切清晰的业务图（提供解决能力的基石），再将原有的树状触发链路转化成网状触发链路（提供解决效率问题的基石）。
我们针对该情况提供了一套标准的事件知识表达架构，构建了一整套事件网络，将这些业务环节整理成了一个又一个的事件，
