基于知识网格的数据挖掘

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基于知识图谱的数据挖掘

基于知识图谱的数据挖掘数据，已经成为了现代社会的重要组成部分。

随着社会的科技发展和数据量的增加，如何从海量的数据中挖掘出有价值、有意义、有用处的信息，成为了数据挖掘研究的核心问题之一。

而知识图谱的出现，对于数据挖掘研究提供了一种全新的思路。

知识图谱，简单说就是一个描述事物之间关系的网络图。

在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每一条边代表实体之间的关系。

这些关系不是简单的二元关系，而是包含更多维度和复杂性的关系。

因此，在知识图谱中，可以通过关系的推导，发现更多的有用信息，挖掘出深层次的规律。

而在知识图谱中，数据挖掘的研究主要包括以下方面：一、面向问题的数据挖掘研究知识图谱中包含了大量的实体和关系，可以通过对这些实体和关系的分析，挖掘出其中的有价值的信息。

比如，在医学领域，研究者可以通过分析疾病和症状之间的关系，挖掘出新的治疗方法；在文化领域，研究者可以通过分析人物之间的关系，发现新的文化现象。

这样的研究，需要在面对问题的基础上，设计相应的数据挖掘算法和模型。

二、数据质量保证在知识图谱中，数据的质量非常重要。

因为知识图谱中的实体和关系是来源于人类的知识和经验，而人类的知识和经验是有局限性的。

因此，在知识图谱中，难免存在着一些错误、不完整或者冗余的数据。

为了解决这些问题，需要引入数据质量控制和保证的方法。

例如，可以通过数据清洗、数据标注等方式，提高知识图谱中数据的准确性和完整性。

三、知识表示与推理知识图谱中的节点和边，需要进行正确的表示和编码。

因为，只有通过正确的表示和编码，才能够准确地推断和分析出知识图谱中的数据。

同时，在实际的应用场景中，还需要考虑知识推理的速度和资源消耗等问题。

总之，基于知识图谱的数据挖掘，是数据挖掘研究面临的一个全新的挑战和机遇。

通过挖掘知识图谱中的数据，可以开发出更加智能化、高效化和准确化的应用程序，为人类提供更加优质的生活体验。

基于网格服务的数据挖掘应用研究

ｌ数据挖掘简述
数据挖掘（ＤＭ，Ｄｔｎｎ）ａＭｉｉｇ是一个利用各种分析方法ａ工具对海量数据进行分析，建立模型和发现数据问联系，并在商业、科研等领域进行应用，辅助做出基于知识预测、决策的过程。数据挖掘指“ １从数据库或数据仓库中发现隐藏的、预先未知的、有趣的信息的过程，该过程可以看作是知识发现中的一个核心的步骤” 。这门新兴的科学研究领域自从诞生后就成为研究的热点，至今方兴未艾Ｉ。数据挖掘的５】范围非常厂泛，可以是经济、工业、农业、军事、社会、商一业、科学的数据和卫星观测得到的数据。数据的形态有数字、符号、图形、图像、声音等。数据组织方式也各不相同，可以是有结构、半结构、非结构的。数据挖掘的结果可以表示
理后的数据和归纳后的数据再次进行分析，得出一些数据模式，并评价数据挖掘结果的有效性和可靠性，交得出的结提
论或新的关系、趋势。２２网格数据挖掘的特点．（）超级计算能力。网格计算能够为科学计算领域和社１会经济生活领域提供超级的计算能力。（）具有分布性和动态性，数据分布范围广。在网格计２
算环境中，广域分布的各种资源都是动态创建和删除的。因
此，网格的数据挖掘系统具备分布性和动态性，能够灵活调整数据搜索的范围：另外，由于数据的分布性特点，数据挖
成各种形式，包括规则、法则、科学规律、方程和概念网。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机
的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。

知识图谱构建与数据挖掘技术研究

知识图谱构建与数据挖掘技术研究知识图谱是一种基于大量结构化数据和语义关系的信息组织方式，它旨在将各种领域的知识整合、联结和展示。

随着互联网的迅速发展和信息爆炸式增长，知识图谱作为一种有效的知识表达和共享方式，已经成为许多领域的研究热点。

知识图谱的构建是一个复杂而庞大的任务，需要从各种数据源中收集、整合和清洗数据，建立实体间的关系，并进行知识的推理和推断。

而数据挖掘技术则是在知识图谱构建过程中的重要环节，可以帮助我们从大规模数据中挖掘出知识和信息。

首先，为了构建一个有用的知识图谱，需要对数据进行采集和整合。

数据可以来自于结构化数据源如关系数据库、XML文件等，也可以来自于非结构化数据源如文本、图像、视频等。

在数据采集过程中，需要使用一些技术和工具来自动化地从各种数据源中提取数据，如网络爬虫、自然语言处理等。

同时，数据整合也是一个关键的步骤，需要将不同数据源中的实体和属性进行对应和映射，以建立完整的知识图谱。

其次，数据清洗是知识图谱构建的关键环节。

由于从不同数据源中获取的数据可能存在噪音、冗余和不一致等问题，因此需要进行数据清洗和预处理。

数据清洗包括去除重复数据、处理缺失数据、纠正错误数据以及解决数据一致性问题等。

通过数据清洗，可以提高知识图谱的质量和准确性。

接下来，知识图谱的构建需要建立实体和实体之间的关系。

这可以通过识别实体的属性和特征，以及实体之间的语义关系来实现。

例如，在医疗领域的知识图谱中，可以通过识别疾病和症状之间的关系，建立起疾病和症状的知识图谱。

而在建立实体关系时，需要使用一些图模型和图算法来帮助进行实体关系的挖掘和推理。

数据挖掘技术在知识图谱的构建中发挥着重要作用。

数据挖掘技术可以帮助我们从大规模数据中挖掘隐藏的模式和规律，以及发现实体之间的关联和趋势。

常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、文本挖掘等。

通过数据挖掘技术，可以从数据中提取出有用的知识，帮助我们更好地理解和利用知识图谱。

基于知识图谱的文本数据挖掘技术研究

基于知识图谱的文本数据挖掘技术研究近年来，随着大数据时代的到来，文本数据挖掘技术愈发受到关注。

在大量文本数据中，如何发现其中的规律和信息，并据此提出有价值的应用，对于企业和研究者而言都具有很大的意义。

在这个领域中，知识图谱作为一种新兴的数据结构和知识表示方式，也开始被越来越多地使用到文本数据挖掘中。

一、知识图谱概述知识图谱是一种基于图形理论的知识表示方法，它将实体、属性、关系等元素用图的形式进行表示，可以帮助人们更好地理解和组织知识。

作为一种面向人类语言的知识表示方法，它的基本原理是将丰富多样的知识融合到一个统一的框架中，并能够自动化地推理和理解知识。

知识图谱的主要应用包括搜索引擎、自然语言处理、机器学习、智能问答等领域。

随着人工智能技术的不断发展，知识图谱正在被越来越多地应用到大数据、物联网和智能制造等领域中，为人们提供更优质的智能服务。

二、文本数据挖掘技术介绍文本数据挖掘技术是一种从大量文本数据中提取规律和信息的技术，它可以帮助人们更好地理解文本内容和分析文本数据。

文本数据挖掘技术包括文本分类、文本聚类、文本关系抽取、知识发现等方面，这些技术主要用于文本分类、情感分析、舆情监测、信息检索等领域。

常用的文本数据挖掘方法包括机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术。

这些方法可以利用统计和机器学习算法，从文本中自动发现有关联的条目，并可以推理出更深层次的知识。

在文本中使用知识图谱的方法是将文本分析后的实体、属性和关系元素加入到知识图谱模型中，实现将文本数据转换成为一个可视化的知识图谱。

这样的处理方法不但可以帮助更好地理解文本内容，同时也可以通过知识图谱推理更深层次的知识，并支持灵活、高效的知识查询和推理。

三、基于知识图谱的文本数据挖掘技术的应用利用知识图谱的文本数据挖掘技术可以将文本数据转化为知识图谱，进而为我们提供图形化的展示，方便更好地理解和使用。

基于知识图谱的文本数据挖掘技术加强了文本内容之间的联系，更好地充分挖掘出文本数据和信息之间隐藏的关系。

基于知识网格的Web数据挖掘

基于知识网格的Ｗｅｂ数据挖掘
侯著荣，李晓辉，王希武，林克成
（械工程学院计算机工程系，家庄０００）军石５０３
摘要：分析Ｗｅｂ挖掘的类型，照处理对象的不同可以将ｗｅ按ｂ挖掘分为内容挖掘、构挖掘和结日志挖掘三大类，绍一种基于分布式知识发现的知识网格体系结构，介然后应用可视化的
中。Ｗｅ掘计算的设计由ＥＭＳ执行，生成由ＸＬｂ挖ＰＭ
这些数据可以帮助理解用户隐藏在数据中的行为模
式，出预测性分析。而改进站点的结构或为用户提做从供个性化的服务
１知识网体系结构．２格
富。在这些大量、构的Ｗｅ据资源中，含着具有异ｂ数蕴巨大潜在价值的知识．们迫切需要能够从Ｗｅ人ｂ上快速、效地发现资源和知识的工具当前获取Ｗｅ有ｂ信息的最常用的手段是搜索引擎．搜索引擎的覆盖率、而准确率都不尽如人意．且它不能发现Ｗｅ并ｂ资源背后
此其定义与数据挖掘定义相类似．基于Ｗｅ但ｂ的数据挖掘又有其特殊性。例如面临异构数据库环境、半结构
化的数据结构等问题因此．ｂＷｅ数据挖掘比传统的数
据挖掘难度要大。Ｗｅｂ上信息的多样性决定了Ｗｅｂ挖掘任务的多样性．照处理对象的不同可以将Ｗｅ按ｂ挖掘分为三大

基于知识图谱的数据挖掘与预测研究

基于知识图谱的数据挖掘与预测研究随着互联网的普及，数据已经成为了当今社会发展的核心之一。

在大数据时代背景下，如何从数据中提取有价值的信息，进而做出正确的决策已经成为了各个领域的难题。

在这个背景下，基于知识图谱的数据挖掘和预测研究变得越来越重要。

一、知识图谱的定义和结构知识图谱被定义为一种用于表示知识和关系的图结构。

它可以将各种实体和概念构成的知识表示成一个节点，并通过边表示它们之间的关系。

通过这种方式相互之间是可以自动推理和补充信息的。

知识图谱在结构上可以被分为三层：实体层、关系层和属性层。

实体层包含了各种实体和概念；关系层通过边来表示实体之间的关系；属性层则包含了每个实体的特征和属性。

二、基于知识图谱的数据挖掘基于知识图谱的数据挖掘可以通过图谱中的实体、关系和属性进行分析，发现隐藏在数据中的未知规律和趋势，进而实现精准的数据预测和决策。

以癌症治疗为例，使用知识图谱，我们可以将各种治疗方案、病理学参数和治疗结果等实体构成一个图谱，并通过边来表示它们之间的关系。

利用知识图谱中的属性进行分析，我们可以找到最佳治疗方案和最优的治疗时间，进而实现更精准的癌症治疗。

另一方面，利用知识图谱可以快速地检索和整合大量的医学文献和临床实验数据，得出相关的治疗结果和发现新的治疗指南，提高医疗决策的正确性和精度。

三、基于知识图谱的数据预测基于知识图谱的数据预测可以通过对知识图谱中的实体、关系和属性进行分析，利用分类、回归和聚类等机器学习算法，找到隐藏在数据中的规律和趋势，从而对未来的趋势进行预测。

以金融行业为例，使用知识图谱，我们可以将各种经济指标、公司舆情和政治因素等实体构成一个图谱，并通过边来表示它们之间的关系。

利用知识图谱中的属性和历史数据进行分析，我们可以对未来市场趋势进行预测，找到最佳的投资机会和风险防范策略。

另一方面，利用知识图谱可以对复杂的社交网络进行分析，找到潜在的风险和机会。

例如，利用社交网络中的实体和关系进行分析，可以检测到潜在的诈骗活动和不良交易，进而实现更有效的反欺诈和反洗钱策略。

知识图谱在数据挖掘中的应用

知识图谱在数据挖掘中的应用随着信息技术的发展，数据量与日俱增，数据挖掘变得越来越重要。

数据挖掘是从大量数据中自动发现隐含模式、新知识和规律的过程。

它可以用来预测未来趋势、做出决策和提高效率。

知识图谱是一种半结构化的知识表达方式，它利用图论、自然语言处理等技术构建出一个概念、实体、属性、关系等之间的网络。

知识图谱在数据挖掘中的应用很广泛。

一. 知识图谱的基础知识图谱可以帮助我们把各种不同的信息整合起来，构成一个连续的、相关的网络。

构建知识图谱需要多个技术的支持，包括自然语言处理、信息提取、关系抽取、实体识别、知识表示等。

接下来，我们来一一介绍。

自然语言处理（NLP）是计算机处理自然语言的一种技术。

其目标是让计算机理解语言并执行相关任务，比如语音识别、自动翻译、信息检索等等。

信息提取（IE）是从非结构化或半结构化文本中提取结构化信息的过程。

它可以帮助计算机理解大量文本。

关系抽取（RE）是从文本中自动识别出两个或多个实体之间的语义关系的过程。

它在构建知识图谱时非常重要。

实体识别（NER）是从文本中自动识别出具体的实体。

比如人名、地址、公司名称等等。

NER是构建知识图谱的前置技术。

知识表示（KR）是将实体和关系转换为计算机能够识别和处理的语言的过程。

知识表示可以使用多种形式，包括本体、RDF和OWL等。

二、知识图谱在数据挖掘中的应用1. 个性化推荐知识图谱可以帮助构建个性化推荐系统。

通常，推荐系统需要考虑用户的兴趣、历史行为、社交行为等信息。

知识图谱可以整合这些信息，通过推理帮助生成更加精准的推荐结果。

2. 实体识别实体识别是构建知识图谱的一项基础工作。

在实体识别过程中，需要从文本中自动识别出具体的实体，比如人名、地名、机构名称等等。

这些实体可以帮助构建一个更加完整和准确的知识图谱。

3. 关系挖掘知识图谱可以帮助发现实体之间的关系。

通过运用信息提取和关系抽取技术，可以从大量文本中自动提取出实体之间的关系，不仅可以用来构建知识图谱，还可以用于各种领域的分析和决策。

基于网格的分布式数据挖掘模型研究

第６期２００８年１２月
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Ｎｏ６．
Ｄｅ，０ｅ．２０８
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基于网格的分布式数据挖掘模型研究
孙红梅胡明生， ’
（．１郑州师范高等专科学校软件科学研究所，郑州４０４２华中５４；０．科技大学控制科学与工程系，武汉４０）３７０４摘要：基于网格的分布式知识发现和挖掘越来越受到学术界的重视。分析了现有的分布式数据挖掘系统的不足，提出了一种基于ＯＳ．ＥＧＩＮＴ的分布式数据挖掘的框架模型，并给出了该模型
ＡｂｔａｔＭｏｅａｄｍｏｅａｔｎｉｎｉｐｉｏｔｅｄｓｉｕｅｎｗｌｄｅｄｓｏｅｙａｄｄｔｎｎｓｒｃ：ｒｎｒｔｔｓａｄｔｈｉｔｂｔｄｋｏｅｇｉｖｒｎａａｍｉｉｇｅｏｒｃｂｓｄｏｒ．ＴｈｓｐｐｒｉｔｄｃｓｔｅＯＧＩｓｅｉｃｔｎ，ｅｃｂｓｔｅｄｓｎａｄａｃｉｃｕｅｏａｅｎｇｉｄｉａｅｎｒｕｅＳｐｃｆａｉｄｓｒｅｈｅｉｎｒｈｔｔｒｆｏｈｉｏｉｇｅＯＧＩＮＥＳ．Ｔ，ｐｔｆｒａｄｓｒｉｅ — ｏｉｎｅａｃｉｃｕｅｏＤｉｒｕｅＤａａｕｓｏｗｒａｅｖｃｒｅｔｄｒｈｔｔｒｆｒｅｓｉｔｄｔｂｔＭｉｉｇａｅｏｎｎｂｓｄｎ
了大量的数据。通常这些数据是分布的，自治的，异构的，动态的，其复杂度也越来越高。很明显，在这种资源分布，用户分布的分布式环境中进行数据挖

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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｔｈｒｆｅｓｅｆｃｉｅｓｐｏｔｆｒｔｅｃｍｐｔｇｉｈｉｔｉｕｅｎｗｌｄｅｄｓｏｅｙａｐｉａｉｎ．Ｆｏｈｅｅ— ｅｇｉｏｆｒｆｅｔｕｐｒｏｈｏｕｉｎｔｅｄｓｒｔｄｋｏｅｇｉｃｖｒｐｌｔｓｄｖｎｂｃｏｒｔｅｄｖｌｏｍｅｔｏａａｍｉｉｇａｐｉａｉｎｏｒｄ，ｔｉａｔｃｅｐｏｉｅｙｔｍａｌｄｋｏｅｇｒｄｎｉｃｓｅｏｔｐｎｆｄｔｎｎｐｌｔｎｇｉｓｈｓｒｉｌｒｖｄｓａｓｓｅｃｌｎｗｌｄｅｇｉ，ａｄｄｓｕｓｓｈｗｏｃｏｅｄｓｇｎｐｅｅｔｄｔｉｉｇａｐｉａｉｎｙｕｉｇｔｅｋｏｅｇｒ．ＴｈｓａｔｌｌｓｒｔｓｉｅａｌｈｗＯｅｉｎａｄｉｌｍｎａａｍｎｎｐｌｔｓｂｓｎｈｎｗｌｄｅｇｉｍｃｏｄｉｒｉｅｉｕｔａｅｎｄｔｉｏｔｃｌｓａｃｏｒｄｒｓｕｃｓｏｏｅｓｆｗａｅａｄｄｔｏｐｎｎｓｎｈｒｃｓｈｔｔｅｍｉｉｇａｐｉａｉｎｘｃｔｅｒｈｆｒｇｉｅｏｒｅ，ｃｍｐｓｏｔｒｎａａｃｍｏｅｔ，ａｄｔｅｐｏｅｓｔａｈｎｎｐｌｔｓｅｅｕｅｃｏ
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ＷＥＩＤｉｇＧｕｎ－ｏ・ＰＥＮＧｎ￣Ｈｏｇ
（ａｇｏｇＣｏｍｅｃｌｅｅ．Ｇｕｎｚｏ１４。ＧｕｎｄｎｍｒｅＣｏｌｇａｇｈｕ５０６０）
（ｏｔｉＳｕｈＣｈｎａＵｎｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙ．Ｇｕｎｈｕ５１６０）ｖｒｉｏｃｎｌｇｙａｇｚｏ０４
维普资讯
计算机科学２０Ｖ１３Ｎ．０６ｏ．３Ｑ６
基于知识网格的数据挖掘）
魏定国彭宏・（华南理工大学计算机学院广州５０４）（１６１广东商学院广州５０２）１３０
摘要工业、学、科商务等领域的数据通常分布在不同的地方，需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计
算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的
计算提供了有效支持。为了网格上进行数据挖掘的开发，在零文提供了一个称之为知识网格的系统，讨论如何应用知
识网格设计实施数据挖掘应用，并说明如何搜索网格资源、制软件和数据组件，编以及数据挖掘应用在网格上的执行
过程。
关键词
数据挖掘，知识网格，网格计算，网格调度
ＤａａＭｉｉｇＢａｅｎＫｎｗｌｇ－ｉｔｎｎｓｄｏｏｅｅＧｒｄｄ
ＡｂｔａｔＳｎｅｔａａｉｕｈｆｅｄｓｉｄｓｒｓｒｃｉｃｈｅｄｔｎｓｃｉｌｓａｎｕｔｙ。ｓｉｎｅａｄｃｍｍｅｃｒｓａｌｉｔｉｕｅｎｄｆｅｅｔｐａｅ，ａｄｃｅｃｎｏｒｅａｅｕｕｌｄｓｒｂｔｄｉｉｒｎｌｃｓｎｙｆ
ｏｒｄ．ｎｇｉｓ
ＫｅｗｏｄＤａａｍｉｉｇ，Ｋｎｗｌｄｅｇｉｙｒｓｔｎｎｏｅｇｒｄ，Ｇｒｄｃｍｐｔｇｉｏｕｉ，Ｇｒｄｓｈｄｌｇｎｉｃｅｕｉｎ
１引言
网格计算是一个被广泛关注的新颖的计算模型。它与传统的分布式计算模型不同，主要着眼于需要大规模资源共享领域的应用。当然，同样适合高性能计算方面的应用。现在网格已经成为高性能计算和分布式处理的一个有效基础。网格是用户能够用简单的接Ｖ对其进行访问的、１由异构型机器组
大数量的数据时遵循同样的方法以获得决策支持。因此。数
据网格是使用知识网格ｌ提供的工具和模型对网格上的数据９ｊ资源进行基于知识的分布式挖掘与析取，自己不断发展进使
化。
知识网格是一个并行、分布式的、集数据挖掘技术和网格技术于一体的软件体系结构。在知识网格的体系结构中，数据挖掘１具集成了数据网格的所有机制与服务。因此使用知二识网格能够对网格上的巨大数据集进行数据挖掘，以实现科学发现。改进工业流程和组织模型。揭示有价值的商业信息。本文的工作主要是基于这些相关的研究基础，论述分将布式高性能知识发现的应用环境的设计与实施，讨论基于并