知识图谱构建方法研究
信息检索中的知识图谱构建和应用研究
信息检索中的知识图谱构建和应用研究信息检索是当代社会中十分重要的一个研究领域，而知识图谱的构建和应用则是信息检索领域中的一个热门话题。
知识图谱是一种以图形结构来表示和组织知识的方式，它通过连接不同实体之间的关系，将知识表达为一个网络。
本文将探讨知识图谱的构建方法和应用研究。
一、知识图谱的构建方法知识图谱的构建是一个复杂且需要耗费大量时间和资源的过程。
首先，需要从各种不同的数据源中收集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些数据包含了各种各样的实体和关系，如人物、地点、事件等。
其次，需要对收集到的数据进行清理和整合，以确保数据的准确性和一致性。
接着，可以使用不同的算法和工具来进行实体和关系的抽取，并将其表示为图的形式。
最后，可以通过对图进行进一步的优化和增强，使得知识图谱更加完整和精确。
知识图谱的构建方法可以分为手工构建和自动构建两种。
手工构建需要人工参与，通过人工编写规则和定义实体和关系的属性。
这种方法的优点在于可以保证知识的准确性和可靠性，但是缺点是构建过程耗时耗力且难以扩展。
自动构建则是利用机器学习和自然语言处理等技术，通过算法从数据中自动抽取和生成知识。
这种方法的优点是高效便捷，但是由于算法的限制，构建的知识图谱可能存在一定的错误和不准确性。
二、知识图谱的应用研究知识图谱在信息检索领域中有各种各样的应用研究。
首先，知识图谱可以用于改进搜索引擎的准确性和效果。
传统的搜索引擎主要基于关键词匹配，而知识图谱可以通过理解查询的意图和上下文，给出更加精确和相关的搜索结果。
其次，知识图谱可以用于数据挖掘和知识发现。
通过对知识图谱的分析和推理，可以发现实体之间的隐藏关系和模式，从而挖掘出新的知识。
此外，知识图谱还可以应用于推荐系统和智能问答等领域。
通过对用户的个人兴趣和需求进行建模，可以提供更加个性化和准确的推荐。
同时，知识图谱还可以通过对用户问题的理解和知识的实时查询，给出更加精确和详细的答案。
领域知识图谱的构建方法研究
领域知识图谱的构建方法研究随着信息技术的快速发展，人工智能技术也越来越成熟，其中知识图谱的应用越来越多。
知识图谱是一种基于语义关联的信息表示模型，可用于描述领域内实体和概念之间的关系。
本篇文章将探讨领域知识图谱的构建方法研究。
I. 建立领域词汇表首先，建立领域词汇表是构建领域知识图谱的重要步骤。
需要收集并整理领域相关的术语、概念、实体等，通过分类整合和清洗等方式，确定其在知识图谱中的名称、定义、属性以及实体关系标签等。
在这个过程中，可以借助于自然语言处理相关技术，如分词、实体识别、关系抽取等，来快速识别领域内的实体和关系，并进行分类整合。
II. 构建领域关系体系除了词汇表的构建，还需要确定实体与实体之间以及实体与概念之间的关系。
建立一个完整的关系体系有利于对领域知识进行清晰的表示和操作，从而提高知识图谱的质量和效率。
在建立关系体系时，需要在保证相对完整性和一致性的前提下，尽量避免出现冗余、缺漏或不一致的情况。
III. 数据采集和清洗数据采集和清洗是构建高质量领域知识图谱的关键环节。
数据采集可以通过网络爬虫、手工输入等方式完成，需要注意的是，应该确保采集的数据来源可靠，有效性高。
在采集数据的同时，还需要进行数据清洗，包括去重、对标签进行规范化和纠错等，以确保实体和关系的正确表示和统一命名标准。
IV. 知识表示和结构构建在完成数据清洗后，需要将数据以一种特定的数据结构进行表示。
知识表示可以采用RDF， RDFS，OWL，JSON-LD等语言和格式，将实体、属性和关系进行描述。
同时建立一个优秀的知识结构，是保证领域知识图谱正确和完整的重要因素。
V. 知识推理和应用领域知识图谱可以应用于自然语言处理、搜索引擎、推荐系统等方向，并可以通过知识推理进行知识发现和交互操作。
知识推理包括基于规则、逻辑和统计学的方法，可以实现知识的自动化推理和深度挖掘，为知识图谱的应用提供有力支持。
结语：以上简要介绍了领域知识图谱建立的关键步骤和方法，其实，领域知识图谱的构建远远不止我们所讲的这些。
知识图谱构建与维护的方法与工具研究
知识图谱构建与维护的方法与工具研究知识图谱是一种能够把各种信息和知识进行整合和表示的图形化模型，它能够帮助我们更好地理解和利用海量的数据。
在过去的几年中，知识图谱的研究和应用取得了显著进展，不仅在学术界受到广泛关注，也在工业界得到广泛应用。
本文将介绍知识图谱构建与维护的方法与工具的研究进展。
首先，我们来介绍知识图谱的构建方法。
知识图谱的构建过程可以分为三个主要步骤：数据抽取、知识表示和图谱融合。
数据抽取是指从各种数据源中抽取有价值的信息，例如从文本、图像和视频等多媒体数据中提取实体、关系和属性等知识。
知识表示是将这些抽取到的知识转化为计算机可理解的表达形式，例如使用本体语言（如OWL、RDF等）来描述实体、关系和属性等。
图谱融合是将不同数据源得到的知识进行整合，消除冲突和重复，并生成一个一致且完整的知识图谱。
为了实现上述的知识图谱构建方法，研究者们提出了各种各样的工具和技术。
在数据抽取方面，有基于规则和模式匹配的方法，也有基于机器学习和深度学习的方法。
规则和模式匹配方法依赖于人工编写规则和正则表达式来提取实体和关系等知识，但对于复杂和多变的数据往往无法满足需求。
而机器学习和深度学习方法通过训练模型来自动学习抽取知识的规律，能够更好地处理各种复杂场景下的数据抽取问题。
在知识表示方面，本体建模是一种常用的方法。
本体是一种描述领域知识结构的形式化表示方法，通过定义类、属性和关系等概念来描述实体之间的语义关系。
本体建模可以帮助我们将抽取到的知识转化为计算机可理解的形式，进而便于知识的存储、查询和推理。
目前，有许多开源的本体建模工具可供选择，例如Protege、OntoStudio等。
图谱融合是知识图谱构建的重要一环。
不同数据源中的知识具有不同的形式和表示方法，因此在融合过程中需要解决语义一致性和冲突消解等问题。
研究者们提出了各种融合方法，例如基于规则和约束的方法、基于相似度和匹配性的方法以及基于知识推理的方法等。
基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据时代的到来为知识图谱的构建提供了海量的数据源。
知识图谱，作为一种以图结构形式描述现实世界实体间复杂关系的大型语义网络，对于领域的发展具有深远影响。
它不仅有助于实现知识的有效组织、存储和查询，还能为自然语言处理、智能问答、推荐系统等多个领域提供强大的数据支撑。
本文旨在探讨基于多种数据源的中文知识图谱构建方法。
在深入研究现有知识图谱构建技术的基础上，结合中文语言特性和数据特点，提出了一种融合多种数据源的知识图谱构建框架。
该框架涵盖了数据收集、数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合以及知识存储等多个关键环节，并对每个环节的技术实现进行了详细阐述。
本文的研究不仅有助于提升中文知识图谱的构建效率和质量，还能为相关领域的应用提供有力支持。
通过综合运用多种数据源，可以更加全面地反映中文世界的语义信息，为智能化应用提供更加丰富的知识资源。
本文的研究成果也能为其他语言的知识图谱构建提供有益的参考和借鉴。
二、中文知识图谱的构建方法中文知识图谱的构建是一个系统而复杂的过程，涉及数据的收集、处理、融合和存储等多个环节。
基于多种数据源进行中文知识图谱构建，旨在整合不同来源的信息，提高知识图谱的覆盖率和准确性。
数据收集是构建知识图谱的基础。
中文知识图谱的数据来源广泛，包括结构化数据（如数据库、表格等）、半结构化数据（如百科、新闻等）和非结构化数据（如文本、图片等）。
针对这些不同类型的数据，需要设计相应的爬虫和抓取策略，确保数据的全面性和准确性。
数据处理是构建知识图谱的关键环节。
对于收集到的数据，需要进行清洗、去重、格式转换等操作，以提高数据的质量和一致性。
还需要利用自然语言处理（NLP）技术对文本数据进行实体识别、关系抽取等操作，以提取出结构化的知识。
在数据融合方面，中文知识图谱的构建需要解决实体对齐和关系融合等问题。
实体对齐是指将不同数据源中的同名实体进行匹配和合并，以提高知识图谱的一致性。
知识图谱构建算法研究及实践
知识图谱构建算法研究及实践随着信息技术的快速发展，数据越来越丰富，但也越来越难以处理。
知识图谱应运而生，它是一种用于表示知识的模型，可以捕获语义信息和关系，并将其组织成一种结构化的形式。
知识图谱的构建是一个复杂的过程，需要使用算法来处理数据，并将其转换成可视化的图形。
本文将介绍目前常用的知识图谱构建算法，并探讨它们的实践应用。
一、基础算法1. 数据抽取数据抽取是知识图谱构建的第一步，它通过解析文本或网络信息，抽取实体和关系。
目前常用的方法有正则表达式、自然语言处理和机器学习。
其中，机器学习是最常用的方法，它可以通过训练数据集来识别实体和关系，然后使用自动生成模型进行抽取。
2. 实体链接实体链接是将抽取的实体链接到知识库中的实体。
这个过程可以通过基于特征的方法和基于图的方法来处理。
其中基于特征的方法是指通过计算参数特征来匹配实体和知识库实体，然后通过聚类算法将它们连接起来。
而基于图的方法则是将每个实体和知识库实体连接起来形成一个图，然后使用图匹配算法来找到匹配的实体。
3. 实体关系抽取实体关系抽取是将抽取的实体通过关系连接起来，形成知识图谱。
这个过程可以使用语义匹配方法和模式匹配方法。
其中语义匹配方法是通过计算两个实体之间的相似度来判断它们之间的关系，而模式匹配方法则是通过提取文本特征来找到它们之间的关系。
二、高级算法1. 半监督学习算法半监督学习算法是用少量已经标记好的数据来生成算法模型，然后使用未标记的数据来拓展模型。
这个算法的主要优点是可以处理大量未标记的数据，但仍保持较高的准确率。
在知识图谱构建中，这个算法可以被用来预测未知的实体和关系。
2. 灰度推理算法灰度推理算法是一种基于模糊数学的知识表示方法，它能够更好地处理人类语言中的含糊信息。
这个算法可以被用来推测实体之间的关系。
例如，在一个电子商务平台上，用户购买了一件商品，然后声称这件商品有一个问题。
灰度推理算法可以推断该商品和其他商品之间的关系，然后自动建立新的关系图。
知识图谱构建与应用的技术路线研究
知识图谱构建与应用的技术路线研究知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示人类知识的语义模型，可以帮助人们更好地理解和组织各种知识领域中的信息。
它的构建以及在各个领域的应用研究已经引起了广泛的关注和研究。
本文将介绍知识图谱构建与应用的技术路线研究，包括知识图谱构建的方法和工具，以及知识图谱在不同领域中的应用案例。
一、知识图谱构建的方法1. 知识抽取与融合知识抽取是从结构化、半结构化和非结构化数据中提取出关键实体、关系和属性的过程。
常用的方法包括自然语言处理、信息抽取、实体识别和关系抽取等。
融合是将从不同数据源中抽取出的知识进行整合，消除冲突和重复，并统一表示。
常见的融合方法包括同义词消歧、实体链接、关系合并和数据清洗等。
2. 知识表示与建模知识表示是将抽取出的实体、关系和属性表示成计算机可处理的形式。
常用的表示方法包括本体表示、三元组表示和图表示等。
本体表示利用本体语言（如OWL，RDF等）来定义实体、关系和属性的语义；三元组表示使用主谓宾的形式来表示实体、关系和属性之间的关联；图表示则使用节点和边表示实体和关系之间的关系，并利用图算法进行结构化分析。
3. 知识存储与管理知识图谱的存储与管理是在构建阶段将抽取融合后的知识存储到数据库或图数据库中，并提供高效的查询和更新接口。
常用的存储和管理系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和图数据库等。
其中，图数据库由于其天然的图结构存储和查询优势，成为知识图谱存储的首选。
4. 知识推理与推理引擎知识推理是基于已有知识进行推理和推断的过程，可以补全和丰富知识图谱中的缺失信息。
推理引擎是进行知识推理的核心组件，常用的推理引擎包括规则引擎、图数据库查询和机器学习等。
推理可以帮助实现知识图谱的自动化和智能化。
二、知识图谱应用的技术路线研究1. 领域知识图谱构建根据不同领域的需求，构建针对特定领域的知识图谱。
例如，在医疗领域中，可以构建医学知识图谱，整合和分析各类医学知识，辅助医疗决策和临床研究。
在线教育平台中的知识图谱构建研究
在线教育平台中的知识图谱构建研究随着互联网技术的不断发展，以及各种新兴科技的应用，现在的在线教育平台已经不仅是简单的视频播放，而是逐渐向着以知识图谱为核心的智能化教育平台转变。
知识图谱是什么？为什么在线教育平台需要用知识图谱构建呢？一、知识图谱是什么？知识图谱是一种用于描述实体之间关系的图形数据表示方法。
简单来说，在知识图谱中，每个实体都有一个唯一的标识符，并且与其他实体存在着多种属性和关系。
这样，一个庞大的知识库就可以被清晰、系统地组织起来。
知识图谱最早是由谷歌提出的概念，目前已经被广泛应用在了各个领域，如搜索引擎、智能客服、智能推荐等。
在教育领域，知识图谱也被看作是构筑智能化教育系统的理论基础。
二、在线教育平台需要用知识图谱构建的原因从以往的在线教育平台中，我们可以看到，很多平台都注重了教学内容的丰富性和多样性，但是教学内容之间的相关性和联系都不够清晰明了。
这就导致学生在学习时会遇到类似“知道主键和外键的概念后，可以不理解关系型数据库模型吗？”而知识图谱就可以解决这个问题。
依托于知识图谱，教育平台可以将知识点之间的关联性和层次结构清晰呈现，提供更加系统化、精准化的教学内容，而且还可以提供个性化、智能化的推荐服务。
三、知识图谱在在线教育平台中的构建方法知识图谱的构建是一个耗时耗力的工作，通常需要依托于大量的专业领域知识。
在这里，我们简单介绍一下知识图谱的构建步骤。
1.确定知识点知识点是知识图谱的最基本单位，也是知识图谱构建的首要任务。
在进行知识点的确定时，需要考虑以下几点：（1）知识点是否与平台的核心课程内容相关。
（2）知识点的粒度大小是否适宜。
（3）需要考虑到重点与难点知识点的优先度。
2.构建知识点关系构建知识点关系是知识图谱构建的核心步骤，需要采用一系列的自然语言处理和机器学习技术，提取出知识点之间的关联性。
3.知识点实体化知识点实体化是将抽象的知识点转换成具体的实体，以方便系统对其进行处理和理解。
知识图谱构建方法研究
知识图谱构建方法研究知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它用于描述实体、关系和属性之间的语义关系。
知识图谱可以帮助人们更好地理解知识领域内的信息，促进信息共享和应用。
随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在个人化推荐、搜索引擎优化、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。
因此，如何有效地构建知识图谱成为一个热门的研究领域。
一、知识图谱构建的基本流程知识图谱构建的基本流程包括三个步骤：知识抽取、知识融合和知识表示。
1.知识抽取知识抽取是知识图谱构建的第一步，它主要是从非结构化或半结构化的数据源中提取出实体、属性和关系等信息。
知识抽取可以通过机器学习、自然语言处理等技术实现。
2.知识融合知识融合是将来自不同领域或数据源的知识进行整合，并消除重复、矛盾等问题。
知识融合可以通过基于相似性、规则等方法进行，也可以使用图匹配、聚类等技术进行自动融合。
3.知识表示知识表示是将抽取出来的实体、属性和关系等信息表示为计算机可以理解的形式，通常采用图形化表示方式，如本体论、关系模式等。
二、知识图谱构建方法的研究根据知识图谱构建的基本流程，研究者们提出了许多有效的构建方法。
以下是其中几种较为常见的方法：1.基于模式的知识抽取方法该方法主要是基于预定义的模式来从非结构化的文本中提取出实体和关系等信息。
这种方法包括基于规则和基于模板的方法。
这种方法的优点是准确率高，缺点是需要手动编写规则或模板。
2.基于机器学习的知识抽取方法该方法使用机器学习算法来解决非结构化数据的抽取问题。
它主要分为有监督和无监督两种类型。
有监督学习能够利用标注数据来进行模型训练，但需要大量的标注数据；无监督学习没有标签数据来指导模型训练，但其可以自动捕捉潜在的数据规律。
3.基于本体的知识融合方法该方法利用本体论来描述知识，通过实体对齐和概念对齐等方式将来自不同数据源的知识进行融合。
该方法具有高效性和可扩展性，但需要人工参与本体的定义和维护。
三、知识图谱构建的应用知识图谱的应用越来越广泛，目前已经在以下几个领域得到了广泛的应用：1.智能问答知识图谱可以利用其关系和属性等信息来回答自然语言问题。
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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。
图1 多数据融合的知识图谱构建过程Fig.1 Knowledge graph based data fusion model本文基于多种数据源的融合技术，构建相应的知识图谱，具体过程如图1所示。
图1中是从多种不同的数据源，如各个领域中的结构化、半结构化和非结构化数据，构建相应的领域本体库，然后将它们映射为全局本体库，接着对这些领域知识图谱通过知识获取和数据融合构造知识图谱，最后通过搭建相应的应用平台，方便对知识图谱进行查询与更新。
2 多数据源融合的知识图谱构建为了能充分利用不同领域内的知识，实现不同领域内数据快速查询，本文在融合多种数据源的情况下，构建了多数据源的知识图谱。
首先对不同领域内构建不同领域的本体库，然后将不同领域的本体经过映射成全局本体库，接着对各个领域的知识库进行实体对齐和实体链接，丰富和拓展所构造多数据融合的知识图谱。
2.1数据源用于构建知识图谱的本体库数据源可以来源于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及现有的一些通用知识图谱库等。
本文用于构建本体库的数据源如表1所示。
1）结构化数据。
其主要是指关系数据库中的表、excel表以及其它具有结构的数据。
2）半结构化数据。
其主要指介于结构化数据和无结构化数据之间，通常的XML、HTML等相关网页属于半结构化数据。
半结构化数据主要来源于维基百科、百度百科等。
3）无结构化数据。
其主要指纯文本资料、图像和声音等数据。
2.2本体库构建本体（ontology）是对概念进行建模的规范，是描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及其之间的联系给出明确的定义[2]。
本体定义了知识图谱中的数据模式，因而，本体构建研究的成果能在很大程度上辅助知识图谱的构建[5]。
针对不同的应用领域和不同的需求，本体构建的方法也有所不同。
本文利用OWL（Web Ontology Language）从多种数据源中构建相应的领域本体库，然后通过映射成全局本体库。
1）领域本体库构建本文领域本体库构建其主要数据源是来自于环境监测数据库、空气污染检测数据库和医疗健保数据库。
除此之外，也利用相关领域的网站数据等。
下面重点介绍从关系数据库中获取领域本体库的过程，如图2所示。
首先，领域内的关系数据库是针对特定领域而创建的，该数据库包含了领域内的表达方法和具体应用的详细信息，因此，可以从领域的关系数据库中抽取出关系模式，分析关系数据库中表的信息和字段信息，建立相应的概念模型。
其次，由于关系模式包括表与字段之间的关系，以及表与表之间的联系，而本体库则是包括概念与概念之间的关系、概念与属性间的联系。
因此，要利用一定的规则将关系模式映射为本体模型。
本文设计了一系列转换规则，如：将关系模式中的表名转换为本体中的概念名；表与表间的关系转换为本体中的概念与概念的关系；将关系模式中的字段名转换为本体的属性名等。
通过上述的转换规则，可以获得领域本体模型。
最后，对领域本体模型进行评估和校验。
该部分重点是对所构造的领域本体模型进行检验，查看是否满足本体库的构建原则，本体模型中的术语是否正确，本体模型中的概念及其关系是否完整等。
通过对本体模型评估后，可以建立领域内的本体库。
关系数据库可具有完整的数据模式，包含完整的表结构和完整性约束条件。
因此可以将数据库中的关系名转换为本体中的概念，部分字段名转换为本体中的属性，示例如下：2）全局本体库构建为了能便于构建多数据融合的知识图谱，需要将多个领域内的本体库进行融合，构建全局本体库。
其过程如图3所示。
在上述构建的领域本体库基础上，通过相似性检测和冲突解决等规则，将多个领域的本体库融合在一起组成了全局本体库。
其步骤如下：首先，由于不同领域内的本体库进行知识融合，对存在着一些相同或相似的概念和属性等，采用了相似性检测规则对这些不同领域内的本体进行检测。
如：语义相似性检测、概念相似性检测、属性相似性检测、数据格式相似性检测等。
通过这些相似性检测后，能将不同领域内的相同或相似本体进行统一，但并不能解决它们之间的冲突。
其次，采用冲突解决规则对上面存在着相似概念或属性等进行解决。
通过冲突解决规则可以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，从而保证全局本体库的质量。
主要是对上述中存在着相近或相似的概念或属性进行消除，使其达到统一，并合并为全局本体。
最后，将剩余的领域本体经过冲突解决和实体消岐等处理，映射到全局本体库，与上面经过处理后各个领域本体库相结合，从而实现全局本体的构建。
2.3实体对齐实体对齐（entity alignment）[9]也称为实体匹配或实体解析，是判断相同或不同数据集中的2个实体是否指向真实世界同一对象的过程。
实体对齐目的是：发现在不同知识库中具有不同实体名称，但却代表着现实世界中同一事物的实体，将这些实体进行合并，且用具有唯一标识对该实体进行标识，最后将该实体添加到相应的知识图谱中。
针对不同知识库的实体对齐过程如图4所示[9]。
即在给定不同的知识库，通过先验对齐数据以及调整参数和相关外部资料的作用下，进行实体匹配的算法计算，最终得到实体间的对齐结果。
虽然在构建全局本体库时，针对不同领域内本体库的实体做了实体消岐处理，然而，这里的实体对齐是为了丰富和拓展知识图谱，从现有的通用知识图谱及其相关的资料中，利用实体对齐方法，提取实体及实体间的关系来填充知识图谱。
现阶段有关实体对齐的算法较多[9, 10]，常用的有：基于传统概率模型的实体对齐方法、基于机器学习的实体对齐方法、基于相似性传播实体对齐方法、基于LDA模型的实体对齐方法、基于CRF模型的实体对齐方法、基于Markov逻辑网的实体对齐方法等。
图4 不同知识库实体对齐过程Fig.4 Process of entity alignment of different knowledge bases本文采用基于相似性传播实体对齐方法[9-11]，该算法将实体对齐问题看成是一个全局匹配评分目标函数的优化问题进行建模，属于二元分类问题，可通过贪婪优化算法求得其近似解[10]。
基本过程如下：（1）对于开放链接数据及行业领域的百科数据中实体，进行提取得到了实体的同义名称集合；（2）通过实体对齐的方法，将这些实体与上述构建的知识图谱中的实体进行匹配，把结果作为实体合并的候选实体集；（3）将这些候选实体集中的实体，通过比对它们的上层概念，如果具有相同的上层概念，则将它们合并为一个实体。
2.4实体链接实体链接（entity linking）[12, 13]是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识图谱中对应的正确实体对象的操作[14]。
而实体链接预测是指在给定的知识图谱中，预测出缺失的实体间的关系，从而丰富和拓展知识图谱。
其基本思想是首先根据给定三元组的头（尾）实体和关系，从知识图谱中或其它相关文本数据，选出一组候选实体对象，然后通过实体链接预测算法，计算出正确的尾（头）实体，并将得到的三元组添加到相应的知识图谱中。