基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/586756297.html,

作者：马卉王晓春张功云

来源：《中国教育技术装备》2016年第18期

摘要学习分析，作为一个新兴的交叉研究领域，受到国内外教育研究者的广泛关注，成为当前教育技术领域的研究热点。为探究国内学习分析技术的研究热点和发展趋势，基于科学知识图谱的基本理论与方法，利用可视化网络分析软件CiteSpace对中国期刊全文数据库中收录的144篇国内学习分析文献样本的关键词进行分析。

关键词学习分析；知识图谱；可视化分析；CiteSpace；关键词分析

中图分类号：G652 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2016）18-0001-04

Abstract Learning analytics， as a new intersectant research field， has attracted wide attention among educational researchers and is becoming a current research focus in educational technology field. To explore the research hotspots and the development trend on Lear-

ning Analytics in China， based on the basic theory and method of mapping knowledge domain， analyze keywords from 144 pieces sample literatures within Chinese Journal Full-Text Database（CJFD） with a visibility network analysis software， CiteSpace.

Key words learning analytics； mapping knowledge domain； visual analysis； CiteSpace；keywords analysis

1 引言

随着教育大数据的迅猛增长，学习分析（Learning Analytics）[1]作为一种新兴的交叉技术，通过深度挖掘、分析学习者学习行为和学习过程数据背后所隐藏的含义，得出有效的结论来指导和干预教学、优化学习和学习环境，更好地为教育决策和学生学习提供服务[2]。由于

学习分析技术的这种实际应用价值，使其受到国内外教育研究者的广泛关注，成为教育信息化领域研究的热点问题之一。

2010年，加拿大阿塞巴斯卡大学G.Siemens教授[3]在博客中宣布将于2011年2月举办第一届学习分析国际会议并解释何为学习分析，由此拉开学习分析技术领域形成的序幕。2011年，美国新媒体联盟公布的地平线报告[4]把学习分析技术列为未来4～5年被广泛应用的技术。2012年，Educational Technology & Society[5]出版了10篇关于学习与知识分析的系列专题

6个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种

知识图谱构建方法研究

基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。文中利用某地区的医院医疗保健数据、空气污染监测数据和环境监测数据，构建了多数据融合的知识图谱。 1 知识图谱构建过程知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立，同时还需要很好地组织和存储抽取的实体与关系信息，使其能够被迅速的访问和操作[8]。知识图谱构建过程通常可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习[5]。本体层构建通常包含术语抽取、同义词抽取、概念抽取、分类关系抽取、公理和规则学习；实体层学习则包含实体学习、实体数据填充、实体对齐和实体链接等。知识图谱的构建方法通常有自顶向下和自底向上两种[2]。所谓自顶向下的方法是指先构建知识图谱的本体，即从行业领域、百科类网站及其它等高质量的数据源中，提取本体和模式信息，添加到知识库中；而自底向上的方法是指从实体层开始，借助于一定的技术手段，对实体进行归纳组织、实体对齐和实体链接等，并提取出具有较高置信度的新模式，经人工审核后，加入到知识图谱中。然而，在实际的构建过程中，并不是两种方法孤立单独进行着，而是两种方法交替结合的过程。本文在构建多数据源的知识图谱时采用两种方法的结合，首先采用自顶向下的方式来构建本体库，然后采用自底向上的方式进行提取知识来扩展知识图谱。

对照课程标准、考纲,如何把握复习中各知识点的深度和广度.

对照课程标准、考纲，如何把握复习中各知识点的深度和广度必修3部分 1、P5对内稳态中pH的调节的处理：需结合实例展开讲解，建议此部分可结合原教材复习。 2、P16反射的种类及其比较：增加反射的种类及其区别：非条件反射、条件反射，从建立时间（先天、后天）、参与的神经中枢（大脑皮层及其以下区域、大脑皮层）、刺激种类（直接刺激、信号刺激）等加以区别。 3、P19神经递质的种类和作用（兴奋、抑制）: 建议介绍教材P19相关信息，并就兴奋性递质和抑制性递质做适当补充。兴奋性递质：乙酰胆碱（对心肌是抑制性递质），谷氨酸，多巴胺，肾上腺素，去甲肾上腺素，ATP；抑制性递质：5-羟色胺，甘氨酸，γ-氨基丁酸。 4、P20人脑的功能：适当介绍各种功能区（躯体感觉中枢、躯体运动中枢、各种语言中枢），让学生了解感觉、运动、语言、思维、记忆各功能是如何与结构相适应的。 5、P25血糖调节、P32水盐调节、体温调节的处理：降低平衡的要求（简单介绍来源去路作为铺垫），侧重调节。其中血糖调节需重新整理调节网络，将胰岛素、胰高血糖素、肾上腺素对血糖浓度的作用都显示上，同时显示拮抗作用和协同作用，具体的可借鉴选修全一册教材。 6、P23动物激素的调节和动物激素在生产中的应用部分的处理：此部分应该在教材的通过激素的调节部分体现，但此部分教材过于简单，因此需要补充。动物激素的调节部分应有：各种内分泌腺分泌激素的种类和作用、激素的调节、内分泌异常引起的病症及其治疗方法；动物激素在生产中的应用：催肥、促进产卵等的介绍及对人类生产生活的影响。 7、P35人体免疫系统在维持稳态中的作用的处理：应从免疫系统的组成、免疫系统的功能两大方面展开。免疫系统的功能从防卫、监控、清除几方面加以展开，其中防卫功能又分为正常防卫（教材中介绍的非特异性免疫和重点介绍的两种特异性免疫）和异常防卫（防卫过当——自身免疫病和防卫不足——免疫缺陷病），此部分建议按照原教材进行整理。在免疫缺陷病部分，详细介绍艾滋病的发病机理、症状、传播途径及预防措施,并结合所学的知识引导周围的人远离艾滋病。 8、P50生长素的生理作用的处理：教材对此部分的介绍过于简单，此处需要补充：促进果实发育（无子果实的产生）（可按照原必修第一册教材补充介绍）。

学习党知识心得体会3篇

学习党知识心得体会3篇正确理解和认识非分子的统战性,是做好非分子统战工作的必要前提。下面是带来的学习党知识的心得体会，欢迎欣赏。学习党知识心得体会一：我非常荣幸的能够参加我院与于四月十七号至四月二十七号举办的入党积极分子学习班。在短短的几次培训中，我始终抱着认真的态度参加每一天的学习，我听取了院领导及老师的精彩报告，学习了新党章、让我受益非浅，使我系统的学习了党的性质、党的路线、方针、政策、奋斗目标以及党员的义务、权利和怎样争取早日加入中国共产党等。经过党校培训，我在思想上对中国共产党有了比较全面系统地认识，并在内心更坚定了共产主义信念，能够积极地向党组织靠近，它让我受益非浅，使我对中国共产党有了更进一步的了解，更加坚定了我申请加入党组织的信心和决心。以下是我对这次学习的心得体会：首先，通过学习，我进一步提高了对党指导思想的认识，深刻的领会了将科学发展观作为指导思想的重要意义。科学发展观，是对党的三代中央领导集体关于发展的重要思想的继承和发展，是马克思主义关于发展的世界观和方法论的集中体现，是同马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和"三个代表"重要思想既一脉相承又与时俱进的科学理论，是我国经济社会发展的重要指导方针，是发展中国特色社会主义必须坚持和贯彻的重大战略思想。其次，我进一步明确了入党的基本条件和树立正确的入党动机的重要性。通过步步深入的学习，我对入党要求的认识渐渐从朦胧走向清晰，明白了不仅要在学习中创造入党条件，更要在实践中不断总结，不断进步，理论联系实际，才能成为一名合格的党员发展对象。只有树立了正确的入党动机，才能具有持久的动力;才能更加自觉地贯彻执行党的基本路线;才能把对共产主义事业的忠诚同执行党的基本路线统一起来，在改革开放和现代化建设中积极作出贡献;才能够在日常工作、学习和生活的各个方面，更加严格地要求自己。只有这样，才能真正认识到：全心全意为人民服务，为共产主义事业奋斗终身是入党的唯一动机最后，我深深的感到，作为新时期的护理人员我们的工作中不仅要有很强的学习能力，良好的工作能力，而且还要有好的创新能力和自律能力。学会用全

探究知识图谱

探究知识图谱我思故我在。人的思维活动主要有感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等10大类。没有了这些思维活动，人自然就是死人了。模仿人的思维活动，用计算机解决现实问题，就是人工智能的目标。人工智能其实就是对现实问题的求解，其方法主要是应用逻辑推理，而面向现实的逻辑推理能否实现的关键，在于知识表示方法。确实，知识是很难用逻辑和数学表示清楚的。人们为此探索出了各种各样的知识表示方法。现在比较常用的知识表示方法主要有：状态空间法、问题规约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法、框架法、脚本法等。没错，在浏览器中经常看到的脚本一词，就是一种知识表示方法。但是目前看来，语义网络法风头强劲。知识，究其本质，就是信息的联接。在网络空间，通过链接很容易实现知识的联接。互联网搜索领域的老大，谷歌公司使用了一种能够提供智能搜索服务的技术，这个技术就是知识图谱。知识图谱其实就是一个知识库，这个知识库从从语义角度组织网络数据。计算机领域的库这个概念，借用了现实生活中仓库这个概念。计算机的库，首先是描述信息，组织信息，存储信息，有点象是图书馆给书分类，贴标签，按标签上架。这些工作的目的，是为了方便检索，查找。知识库，

就是把知识贴上标签，放在一个计算机的库里。那么，问题来了，知识在这个库里，怎么表示呢？显然，这个问题已经超越了计算机应用，进入了哲学领域，需要回答什么知识？或者说知识的本质是什么？好在哲学上有一关于本体论的研究，给我们解决这个问题带来了曙光。本体论探究的是客观事物的本质及其组成，本体就是事物的本质和它的组织。本体论主要探究两个问题，一个问题是“事物的本质是什么？”，另一个问题是“事物的一般特征是什么？”。由这些探究逐步可以构建一个分类体系，比如植物学，其实就是一个门、纲、目、科、属、种的分类体系。由一个一般特征，可以再往下找到几个一般特征予以分类。分类是很不容易的，可以说，迄今为止，人类的知识体系，就是一个分类体系。归根到底，知识就是分类加关联。有了对知识本质的理解，就有了知识表示的方法。其中的一种方法就是语义网络。语义网络其实就是一种网络图，先有一个节点，让后通过节点的关系，指向另一个节点。比如，老王是个节点，然后通过儿子关系指向小王，小王通过儿子关系指向小小王等，老王通过媳妇关系指向麻子，麻子通过儿子关系指向小王等。这样老王家就构成了一个网络图，这个网络图还可以成为老王家这样一个大节点，老王家通过同事关系指向老李家，老王家、老李家通过邻居关系指向小

深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握

深度剖析——学习中如何进行基础知识深度掌握但凡成绩优异者，问其经验，都会说：狠抓基础。但是对基础一词，如何去理解？大多数学生对于基础的认知仅仅停留在课本上或者辅材上的黑体加重部分。确实这一部分的知识是重点不假，但是对于这些重点如何掌握，也是判定基础是否扎实的标准。有的学生认为记住了，就说明掌握了；有的学生认为会用了，就说明掌握了。正是因为这种对基础模棱两可的判断标准，就导致了学生对于基础掌握无法做出科学理性的判定。现象分析我们来分析这样一种现象：基础知识自己能够记住，基础知识自己也能够理解，但是一旦将基础进行到了实际应用中做题）的时候，就会发现用不起来、用起来很别扭、用起来特别容易出错。很多学生认为：这是做题少的缘故。确实，练习能够有效的缓解难用的现象，但是仅仅靠练习，是不能让自己有信心从容地面对所涉及知识点的应用的。究其根本，学生需要对基础知识是否有深度的理解。举个例子：在初中和高中都会讲到立体几何，随便问问周边的10 个同学，就有那么三两个同学明确的告诉你，立体几

何很简单。但是还是有大部分同学对此感觉非常吃力。眼光重点关注在什么地方，就决定了学生对于此知识的理解深度。一维的线关注点；二维的面关注线；三维的体关注面。所以对点线面的重点观察，则是学好立体几何的关键。基于这样的思想，在立体几何中，三视图和直观图，以及点线面的位置关系，就变成了极其简单的知识点。直观图T三视图或者三视图T直观图无非就是关注核心的点，关键的线，重要的面。基于点知道了大概结构；基于线知道了它的具体形状；基于面知道了它的特殊性具体的就语音讲吧，“福聿学习之道辅导”平台里有，喜马拉雅里也有，写还不知道也写多少字。其实举这样一个例子,无非就是告诉大家, 在学基础的时候, 不仅仅是做表面文章，还需要对知识进行深度理解。由概念衍生出知识点，这是学习的过程; 将知识点融入概念，这是一个掌握过程; 根据知识点总结应用方向这是熟练过程; 由知识点衍生掌握和应用技巧，这是创新的过程。而这一系列的过程都属于基础知识的范畴。举例过程，还是得借助录音，要不然文字阐述就过于啰嗦了。所以但凡老师都是将基础看得特别重，因为老师的成长经历和教学经验让老师都有这样的感悟：没有基础，没有高分。学生对于基础的轻视，在于学生对“什么是基础”的理解不够透彻。老师

知识图谱构建方法研究

知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

科学知识图谱研究综述

?新技术应用? 科学知识图谱研究综述梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院　湖南湘潭411105) 文　摘　随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。关键词　引文分析　可视化　科学知识图谱 Rev i ew of M app i n g Knowledge D o ma i n s L i a ng X i ujuan (Public Manage ment School of Xiang Tan University,XiangTan HuNan,411105) Abstract:W ith the devel opment of visual technol ogy which co mbined with citati on analysis technol2 ogy,it can reveal the link bet w een subjects intuitively and vividly.I n this paper,combined with the latest research on citati on analysis and visualizati on,we make a detailed intr oducti on in the areas of mapp ing knowledge domains fr om the origin,concep ts,techniques,app licati ons and the latest p r o2 gress. Key words:Citati on analysis,V isualizati on,Mapp ing knowledge domains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(Mapp ing Knowledge Domains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1　科学知识图谱的起源科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金?加菲尔德(Eugene Garfield)创立引文数据库S C I(Science Citati on I ndex,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。S C I不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在《应用引文数据撰写科学历史》(The use of citati on data in writing the hist ory of science)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作———《巴比伦以来的科学》《小科学,大科学》《科学文献的网络》中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用“知识图谱”这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的“知识图谱”理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入S C I,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

知识图谱概述与应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年 Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，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。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“ ，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

知识图谱研究方法心得

体育政策研究现状、前沿热点与演化分析 ——基于科学知识图谱的可视化分析心得一、主要内容作者基于科学知识图谱可视化分析，通过Web of Science TM 文献资料数据库检索体育政策研究论文，以“体育政策”的标题、摘要、关键词和收录全文为研究对象，运用引文分析、共被引分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析等基本方法，对体育政策研究的现状、前沿热点和演化路径进行分析，采用Cite SpaceⅢ可视化软件绘制科学知识图谱，将数据以图像形式呈现出来。通过运用Cite SpaceⅢ可视化软件，一是通过选择“country”（国家）和“institution”（机构），时区分割设置为2（Time Slice Length=2）,绘制了体育政策发文高产国家分布图；二是通过选择参数“Author”（作者），绘制了体育政策发文高产作者知识图谱；三是通过选择参数“Category”（学科），绘制了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱；四是通过导入文献，在主题词资源（Term Source）中选择标题（Title）、摘要（Abstract）,节点类型（Node Types）选择关键词（Keyword）,绘制出了体育政策研究领域的学科贡献网络图谱。

分别对以上四个图谱进行分析得到以下结论：1.美国是体育政策研究的中心，无论从发文量还是文章的中心性都高居第一，高校是体育政策研究发文量的高产机构；2.体育政策领域研究者形成一小部分核心作者群，但数量较少，研究作者总体成离散性分布；3.体育政策研究需要多学科的支持，社会科学学科和公共科学学科是体育政策发文量的高产学科，形成以这两个学科为主流的研究领域；4.体育政策的关注点在不断的发展和变化，正在由对儿童的关注过渡到整体的公共健康，由体育活动过渡到发挥体育的教育功能，由对体育行为的控制过渡到形成终身体育的锻炼意识。二、当前体育领域知识图谱研究方法应用现状在中国知网通过以体育、知识图谱为主题和关键词进行搜索，根据关联度选取了104篇期刊、论文，进行分类发现当前体育领域应用知识图谱研究方法主要呈现在以下内容：一、单项运动。主要包括英文期刊中马拉松研究、、我国龙舟科研成果、国内外体育舞蹈研究、国外滑雪运动风险研究、太极拳运动研究、舞龙舞狮研究、攀岩运动研究、我国速度滑冰研究、国外篮球运动研究、国内外排球领域研究、羽毛球运动研究、我国乒乓球研究、我国体育舞蹈、国内外健美操、国内外啦啦操、网球研究、电子竞技现状、竞技游泳、国际有氧运动科学研究等项目的研究分析；二、学校体育教育。主要包括我国冰雪教学研究、我国体育教师教育研究

深度学习基础地的知识整理

深度学习基础知识整理 Without deviation from the norm，progress is not possible（不偏离常规，就无法取得进步-Frank Zappa）

第一课：数学分析与概率论 Taylor展式及其应用、凸函数、jensen不等式、常见分布与共轭分布第二课：数理统计与参数估计 Chebyshev不等式、大数定理、小数定理、中心极值定理、矩阵计算、最大似然估计第三课:矩阵和线性代数从马尔克夫模型看矩阵、特征向量、对称矩阵、线性方程第四课:凸优化凸函数、共轭函数、凸优化、Lagrange对偶函数第五课：回归高斯分布、Logistic回归、梯度下降、特征选择与过拟合欠拟合关系应用方向：线性回归、Logistic回归实现和分析第六课：梯度下降与拟牛顿法

梯度下降算法、自适应学习率、拟牛顿、LBFGS 应用方向：自适应学习率代码实现和参数调试分析第七课：最大熵模型熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、Softmax回归应用方向：独立成分分析ICA求解盲源分离BBS问题第八课：决策树和随机森林（蒙特卡罗）ID3、C4.5、CART、Bagging 研究方向:使用随机森林进行数据分类（蒙特卡洛）第九课：SVM 线性可分支持向量机、软间隔、核函数、SMO 研究方向：使用SVM进行数据分类第十课：聚类 K-means/K-Medoids、密度聚类、谱聚类、应用方向：K-means、谱聚类代码实现和参数调试分析

第十一课：推荐系统相似度量方案、协同过滤（User-based/ltem-based）、PCA/SVD、随机游走应用方向：协同过滤用于商品推荐、SVD隐变量的推荐第十二课：提升梯度提升决策树GBDT、Adaboost、前向分步算法应用方向：Adaboost与随机森林（蒙特卡洛）结合、用于数据分类第十三课：EM算法和GMM EMM算法、GMM、主题模型pLSA 应用方向：分解部分观测数据的男女身高、图像分解第十四课：普斯贝叶斯和贝叶斯网络初步有向分离、（隐）马尔科夫模型HMM 第十五课：主题模型用EM算法计算pLSA、Dirichiet分布、LDA、Gibbs采样

知识的深度与广度

你感兴趣的东西越多，你能够深入的就越少。你钻研的越深入，你有发现感兴趣的东西越多。有点绕，不过有感而发。我想到这句话的时候其核心仍然是想表达知识的深度和广度直接的关系问题，或者说其学习的先后关系和顺序问题。首先任何一个知识广度的扩展都需要有一个专业性方向的深度的积累，而且这个积累经过了自我的实践，通过实践转化为了知识的经验和方法。如果我们感兴趣的东西太多，而这些方面的内容我们都没有办法进行实践性领悟，那么所有你感兴趣的知识领域你都无法深入去理解和领悟。还是这句话，理论不通过实践很难转化为自我的经验并指导后续的行动。你会发现很多领域你都知道，就是不清楚具体为何得出某些结论？你想深入学习又很难，很多东西你没有实践机会。人的精力有限，感兴趣的东西越多，每个知识域上分到的时间自然很少，同时由于很多知识由于没有实践的机会，很多时候学完后很快就会忘记，不会带来太大的机制。只有真正实践后的经验是最不容易遗忘的。根据我原来谈到过的，知识的广度往往并不会产生直接的自我增值，知识广度本身是附着在某一个专业深度上的。所以刚工作的时候，还是以某个专业领域的发展为主，很多东西可以关注，但是不用花太多的时间，一定要将时间用到专业技能的提高上面。工作前面2-3年的学习力最旺盛，只要有足够的兴趣，就有精力刨根究底深入学习，而且这个学习过程是和实践和工作完全结合的，那么学习后就很容易转化我自我经验。如果刚开始工作的时间就挑三拣四或者说换岗太快，沉迷到各种新鲜的工具，语言和技术上面，那么很可能将基础打深入的时间就荒废了。前面几年过了后，你会发现你钻研的越深入，你有发现感兴趣的东西越多。这是完全正常的情况，任何知识领域在深入到一定的阶段后，必须要有更加广度的知识来支撑。知识本身无边界，很多时候专业性的工作也需要更加复合型的知识结构。这个时候你再去拓展知识的广度就属于完全合理的，这个时候一方面是有知识深入做积累，一方面是在拓展深度过程中遇到的问题来目标驱动广度知识的学习，更加有针对性。在广度知识学习中，你会发现很多内容跟你原来的实践总结很容易触类旁通，容易把原有疑惑的多个离散知识点融合起来。个人认为到了这个阶段最大的成果就是你会发现学习任何新知识都相当容易，基本不会遇到太多太大的困难和障碍。在学校更偏知识广度，刚工作阶段则需要在某个专业领域深度上扩展，后续则从深度积累上转到广度的拓展和知识的融合，这是我考虑的一个学习顺序和思路。一开始就感兴趣东西太多，往往错过了自我核心专业技能，也丧失了后续专业深入的机会；后续如果在专业深入遇到瓶颈的时候，又不能想到拓展知识面和视野，往往又在自我能力上举步不前，这是我思考该问题的一个大原因。

基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现

基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现领域知识图谱通常是从特定领域资源中抽取实体和实体之间的语义关系而构建的语义网络,它包含的知识体系具有很强的领域针对性和专业性。领域知识图谱构建平台则是为领域专家提供的,基于海量数据构建领域针对性强、准确度高的知识体系的简单易用的半自动化工具,应具备如下三个特点:构建流程定义完备;能够涵盖领域知识图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程;引入大数据处理能力;海量数据处理加工成为知识的过程离不开大数据平台的支持,因此平台需要具备大数据处理能力; 简单易用,可操作性强;由于领域知识图谱具有很强的领域针对性和专业性,使用门槛过高不利于领域专家在构建过程中进行监督与干预。但是在当前大多公开的领域知识图谱构建平台中,还存在知识图谱构建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于领域专家来说可操作性差的问题与挑战:当前大多公开的领域知识图谱构建平台对于知识图谱构建流程定义不完善,孤立地强调了知识图谱构建环节的某几个方面,诸如知识图谱中的数据采集、知识表示、图谱可视化等,不足以支撑全生命周期知识图谱构建工作;当前大多公开的领域知识图谱构建平台鲜少提及知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技术的支持,缺乏对知识图谱实际构建过程的指导价值。在基于平台构建领域知识图谱的过程中,为保证精确度,往往需要领域专家的监督与干预,但是自然语言处理技术和大数据处理流程对于领域专家来说理解难度大,技术实现门槛高,可操作性差,对领域知识图谱的普及和

应用产生了一定的限制。针对以上问题与挑战,本文重点围绕领域知识图谱的构建技术和流程进行研究与分析,完成了基于Web的领域知识图谱构建平台的设计与实现,主要研究内容有以下三项:1)设计并实现了基于Web的领域知识图谱构建平台,为领域专家提供构建流程定义完备、具备大数据处理能力且简单易用的知识图谱构建服务。在开发过程中为实现知识图谱构建流程的自定义编排,提出并实现了一种可视化Web服务组合编排技术。此外,还提出并实现了 DSACC(Dynamics Scheduling Algorithm for Concurrent Connections)算法,解决了知识图谱可视化过程中大数据量渲染的前端性能优化问题。2)提出并实现了一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法,在完成第一项研究内容后,本文对知识图谱构建流程进一步总结,旨在研究在知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技术的支持,为知识图谱的实际构建过程提供一定的参考价值。3)以基于Web的领域知识图谱构建平台为工具,以一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法为指导,完成人工智能产业知识图谱的构建。图谱涵盖3458家人工智能企业,1087个人工智能领域技术标签,16324条专利数据,69866条相关新闻,全面展示人工智能产业发展现状,进一步证明平台与方法的有效性和完整性。

思想的深度,知识的广度,能力的高度

思想的深度，知识的广度，能力的高度 2012-01-05 14:12:54| 分类：默认分类| 标签：|字号大中小订阅我与“课内比教学”征文思想的深度，知识的广度，能力的高度西流河一中吴中华经过学校多次开会宣传，本学期由省教育厅发起，在全省范围开展的“课内比教学，课外访万家”的活动于十月份在我校拉开了序幕，进入了实施阶段。“课内比教学”分为三个阶段，分别是宣传、讲课、小结阶段。作为学校中年老师，我既参加了教学练兵的讲课，也参加了教学比武阶段的讲课。这次讲课又让自己经历了一次历练，收获了一些心得。一、挖掘资源，准备充分。在教学练兵中，我讲的课文是：人民教育出版社出版的八年级语文上册第二单元第七课朱自清写的《背影》，这是一篇写父子亲情的散文；在教学比武中，我讲的课文是：第三单元第十一课茅以升写的《中国石拱桥》，这是一篇介绍中国石拱桥知识的事物说明文。为了上好课，我每次都认真的钻研教材，教案，教师教学用书，真正把课文的教学目标熟练地掌握在自己的心中。还要搞清楚课文的内容、结构、作者的写作思想、情感，课文的重点难点，教学时的切

入点，如何导入，如何设置问题，以及课堂上可能出现的哪些问题我都进行了预设。甚至还上网查找同类文章教学的课件。这样经过精心的准备后，再去给学生上课，一则心中有数一些了，二则能很好的掌控课堂。除此以外，我还在下课的间隙时间里和同学们一起聊天，从而了解他们的一些思想特点，从和他们交流的过程中掌握一些信息，好在课堂上随时作为引用的材料。根据我收集到的资源和材料，我分别把这两课制作成了可以教学的课件，这样就已经为说课和讲课作好了准备。二、说课精练，注重过程。在说课阶段，我从四个方面进行了说明。第一、说教材。主要是说说这一篇课文在本册书中所占的地位和在这个单元中讲这一课要注意的一些问题。至于教学的目标、重难点、突破点等，那也是在说课的范围之内的了。第二、说教法。也就是我在讲这一课时的构想，以及如何引导学生学习的方法，这个过程要说得详细点。第三、说学情。学生学这篇课文的基础、学生个人情感、经历等，老师都要事先了解一些，正所谓“知己知彼”吧！这样上起课来会更游刃有余一些。第四、说学法。即如何引导学生学习这一课，在课堂教学过程中要运用哪些方法。课说完了以后，老师们分别提出了一些修改意见，我再进一步的进行完善，这样就可以进入下一个环节——讲课了。

科学知识图谱研究综述

#新技术应用# 科学知识图谱研究综述梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105) 文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。关键词引文分析可视化科学知识图谱 R evie w of M apping Know ledge Dom ains L iang X i u j uan (Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105) Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress. K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1科学知识图谱的起源科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

个方面分析知识图谱的价值和应用

以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程