知识图谱构建技术综述

各种系统架构图与详细说明

各种系统架构图与详细说明 2012.07.30

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现

采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计

如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。

科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]

（2011届） 本科毕业论文（设计） 开题报告 题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 开题日期：

一、选题的背景、意义 1.该选题的历史背景及国内外现状 科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。 (1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。 (2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。 (3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。 总体来讲，无论是企业还是科研领域，我国对知识图谱的关注滞后于国外。相比国外知识图谱的研究状况，我国起步稍晚，但是也取得了一些成绩。国内在知识图谱的应用方面缺少理论上的实证分析，主要是将知识图谱作为一个工具，应用于各个领域，而且相对于国外，应用研究还比较薄弱。目前而言，国内知识图谱研究中存在主要困难和问题如下： (1)研究手段和方法的严重滞后 国内近几年有关知识图谱的研究也有一些，如大连理工大学的刘则渊教授带领的团队进行了科学计量学、管理学人机工程学学科以及国内所有工程领域研究前沿的知识图谱构建；武汉大学的马费成、刘青林、社科院的蒋颖等也对国内外知识管理、数字资源管理、战略管理、文献计量学等领域进行了共词图谱的绘制；南京大学的邓三鸿、浙江大学的潘有能等初步建立了图书情报学科的学科知识地图；金莹以CSSCI 数据粗略构建了我国社会科学的学

各种系统框架图简介

各种系统框架图简介 以下文字和架构图均在本人相关系统设计和架构方案中有所应用。 原文出处：https://www.360docs.net/doc/9e15022598.html,/6517/viewspace-609654 1.Spring 架构图 Spring 是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为J2EE 应用程序开发提供集成的框架。Spring 框架的功能可以用在任何 J2EE 服务器中，大多数功能也适用于不受管理的环境。Spring 的核心要点是：支持不绑定到特定J2EE 服务的可重用业务和数据访问对象。这样的对象可以在不同J2EE 环境（Web或EJB ）、独立应用程序、测试环境之间重用。 组成Spring 框架的每个模块（或组件）都可以单独存在，或者与其他一个或多个模块联合实现。每个模块的功能如下： 核心容器：核心容器提供Spring 框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory ，它是工厂模式的实现。BeanFactory 使用控制反转 （IOC ）模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。

?Spring 上下文：Spring 上下文是一个配置文件，向Spring 框架提供上下文信息。Spring 上下文包括企业服务，例如JNDI 、EJB 、电子邮件、国际化、校验和调度功能。 ?Spring AOP ：通过配置管理特性，Spring AOP 模块直接将面向方面的编程功能集成到了Spring 框架中。所以，可以很容易地使Spring 框架管理的任何对象支持AOP 。Spring AOP 模块为基于Spring 的应用程序 中的对象提供了事务管理服务。通过使用Spring AOP ，不用依赖EJB 组件，就可以将声明性事务管理集成到应用程序中。 ?Spring DAO ：JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构 简化了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打 开和关闭连接）。Spring DAO 的面向JDBC 的异常遵从通用的DAO 异常 层次结构。 ?Spring ORM ：Spring 框架插入了若干个ORM 框架，从而提供了ORM 的对象关系工具，其中包括JDO 、Hibernate 和iBatis SQL Map 。所有这些都遵从Spring 的通用事务和DAO 异常层次结构。 2.ibatis 架构图 ibatis 是一个基于Java的持久层框架。 iBATIS 提供的持久层框架包括SQL Maps 和Data Access Objects （ DAO ），同时还提供一个利用这个框架开发的 JPetStore 实例。

很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。

综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

态势感知-知识图谱

态势感知-知识图谱

一、态势感知（SA） 定义 SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。 对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知 Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域） Level 3 - 未来状况的投影

一级：环境中元素的感知 实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。 二级SA:现状的理解 实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。 军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定

成这些预测。通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。 二、知识图谱 1.知识图谱的概念 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。 实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。 语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。

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。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

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

知识图谱概述及应用

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内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，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。

很详细的系统架构图-强烈推荐汇总

很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1. 共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA 面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用

最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相 关架构进行描述。 1.2. 技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3. 整体架构设计

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

美国国防部架构框架DoDAF介绍

美国国防部架构框架 D o D A F介绍 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

美国国防部架构框架（DoDAF）介绍 摘要： DoDAF是由美国国防部的US Undersecretary of Defense for Business Transformation工作小组所制定的系统体系结构框架(Architecture Framework,简称AF)。 关键词： DODAF，C4ISR，美国国防部，架构框架 DoDAF是由美国国防部的US Undersecretary of Defense for Business Transformation工作小组所制定的系统体系结构框架(Architecture Framework,简称AF)。其前身是C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance )体系结构框架。近年来，基于DoDAF而发展出来的有：英国国防部提出的MODAF和NAF (NATO Architecture Framework)。 美国国防部（DoD）于2004年2月颁布了《体系结构框架》的1.0版本用于指导国防指挥 1.DoDAF的演进 C4ISR AF 1.0 ----于1996年6月推出。 C4ISR AF 2.0 ----于1997年12月推出。 DoDAF 1.0 ----于2003年8月推出，增加其运用范围，不局限 C4ISR里，可以应用到所有的任务领域（Mission Area）；同时也推出CADM v1.01。

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

第14章 知识图谱的落地与实践

《知识图谱: 概念与技术》 第14 讲 知识图谱落地与实践 肖仰华 复旦大学 shawyh@https://www.360docs.net/doc/9e15022598.html,

概述

知识图谱产业概览 产业化概览 KW 构建大规模通用知识图谱和领域图谱， 为机器认知提供背景知识 百科图谱 商情图谱 垂直图谱 知识图谱数据与服务 提供领域知识图谱构建与应用咨询 服务或落地解决方案，给华为、电 信、移动、阿里巴巴、滴滴等数十 家应用单位提供了知识图谱解决方 案。 知识图谱咨询与方案 1）支撑知识图谱运作的混合型系 统，提供高效稳定的查询； 2）领域知识图谱构建的工具集成 系统，提供知识图谱构建能力 智能数据获取系统 图数据库系统 知识库构建工具集 底层支撑系统与产品

系统 技术体系 智能信息获取 图数据管理 数据 商情图谱 工商、产品、投融资、诉讼、专利软著、商标 百科图谱 人物、字词、地理、经济、军事、科学、社会 其他图谱 影视、音乐法律、食物 服务 百科问答 知识库验证码 实体链接 信息抽取 智能水军

支构建 应用 知识图谱能力体系 文本理解 工商百度百科 中文维基音乐图管图嵌入 图划分查询分发关联查询 图缓存 社团查询 基于mongo 数据的管理 分布式爬虫 智能爬虫 移动端支持优先级调度 多语言支 持 屏蔽检测验证码智能枚举抽取 概念识别概念抽取 实体链接 中文OpenIE 纯文本事实抽取 关系分类体系构建 关系抽取 实体识别融合 冲突消解属性值归一化 属性融合 属性值分割标注 众包 样本优化远程监督 实体理解 文本相似性文本提问 文档标签化 文档摘要搜索推荐 AVP 检索Type 检索描述检索 领域数据标注 关系标注 概念标注 垂直领域 开放领域 半结构化数据抽取 清洗 补全 类别补全属性补全 三元组补全 纠错 众包反馈版本更迭 错误检测外链 DBpedia 类别链接中英文跨语言链接 SameAs 外链 更新 主动更新基于日志的更新 周期更新 局点同步意图理解 对答 知识库对话 知识库问答 实体同义词 同义实体识别 图片实体化 文本实体化推理 众包反馈版本更迭 传递性推理

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

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1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相

关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

2020-2021年中国知识图谱行业研究报告

中国知识图谱行业研究报告 2019-2020年

场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。 摘要 人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP 和知识图谱是发展认知智能的基础。 原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合， 通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合， 最终形成完整形态上的知识图谱。 在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。 2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP 应用的大数据智能市场规模约为 106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市 随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。 4 5 1 3 2

1知识图谱技术概述 中国知识图谱市场概述2中国知识图谱细分市场分析3中国数据智能代表企业案例展示4

人工智能技术分类和趋势 三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步 人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的 符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分 别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着 应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下， 人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共 同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合 市场期待的方向。 人工智能三大流派分类与融合趋势 机器学习 控制论 知识图谱 智能机器人系统 信息理论 控制理论 知识工程 深度学习 神经系统 智 能 语 音计算机视觉 自然语言理解 …… 专家系统 控制逻辑 计算机 智能控制系统 生物控制论 启发式算法 自组织系统 工程 控制论 行为主义 符号主义 连接主义

施工组织架构框架图

施工组织架构图

说明： 领导层的岗位职责 项目负责人 1、代表我公司履行对业主合约的责任，并受业主委托行使对分包单位的管理权。 2、对工程进度、质量、安全、文明施工、环境保护向业主全面负责； 3、审批总进度计划及修订与调整； 4、审批工程项目总质量保证计划； 5、审批总材料供应计划； 6、审批工程分包计划； 7、负责组织工程成本的分析、预测及控制，对项目财政运作负责； 8、与业主、监理保持经常接触，了解业主需求，解决随机出现的问题，替业主排忧解难，确保业主的利益； 9、执行公司制定的质量政策及安全政策、环保政策。 项目副经理 1、代表我公司履行对业主合约的责任，并受业主委托行使对分包单位的管理权。 2、对工程进度、质量、安全、文明施工、环境保护向业主全面负责； 3、审批总进度计划及修订与调整； 4、审批工程项目总质量保证计划； 5、审批总材料供应计划； 6、审批工程分包计划； 7、负责组织工程成本的分析、预测及控制，对项目财政运作负责； 8、与业主、监理保持经常接触，了解业主需求，解决随机出现的问题，替业主排忧解难，确保业主的利益； 9、执行公司制定的质量政策及安全政策、环保政策。 技术负责人 1、主管技术部和质保部工作，并指导项目全体员工严格执行公司的质量政策；

2、审核各分包商的重大施工方案，确保方案安全可行； 3、协助组织设计深化，优化并组织专业图纸的补充，协调工作； 4、统筹策划项目总体施工组织安排，组织编制总进度计划及总质量保证计划； 5、策划土建、机电及其他专业的协调方案； 6、组织工程技术资料的收集、汇总、管理，负责竣工技术资料的汇编工作； 7、按工程需要组织坐标高程网布点测量成果的复核交接及日常管理工作； 8、确保项目全面执行质量保证计划，参与、指导质量管理工作。 9、建立项目质量、环境保证体系，负责编制项目“质量保证计划”，报 批后执行，并使之有效运作，符合公司营运及业主要求； 10、负责对各部门的质量管理情况定期进行部审核，并提出审报告； 11、同业主授权代表保持联络，并按要求提交报告； 12、审核分包质量管理文件； 13、配合业主监理公司实施工程质量监控，签署定期质检报告。 14、配合业主监理，进行物料、设备的检验检测，并推行报审批准制度。 15、组织原有坐标，高程的复测验收、管理，负责日常维护； 16、负责项目计量管理工作。 安全负责人 1、负责整个工程的安全生产、文明施工管理工作，主管安全部 2、主持每周安全例会及安全大检查，全面对工地巡查、检查，制止及处罚不安全行为； 3、负责整个工程的文明施工、环境卫生、环境保护等工作； 4、负责整个施工现场、物资设备及生活区的保卫工作。 5、制定全场安全管理制度并敦促执行； 6、参与项目经理部施工方法、施工工艺的制定，研究项目部潜伏性危险及预防方法，预计所需安全措施费用； 7、制定员工安全培训计划，并负责组织实施； 8、与政府有关部门、机构联络，陪同有关人员巡视项目部安全，并执行政府机构的指示；