媒资知识图谱系统
企业知识图谱系统
作为提高企业的运营效率和业务部门竞争力的必备工具，该产品(Enterprise Knowledge Graphs，EKG)正日益被广泛地运用在协调组织内、外部数据的不同场景中。
不过，作为事物的另一面，EKG的弊端则主要体现在：业务部门可能难以对其进行开发、维护、以及扩展。
本文介绍了EKG目前尚存在的各种挑战，以及如何使用原生的多模型数据库所提供的灵活的数据表示，来解决这些挑战(请参见图1)。
图1：多模型知识图谱能够在一个系统中融合多种数据表示什么是企业知识图谱?目前，知识图谱已经为Google、Apple、Facebook、Twitter、MicroSoft、Linkedin、Ebay以及阿里巴巴等公司创造了数万亿美元的财富。
它们主要是通过自行研发技术栈(technology stacks)来支持知识图谱。
相对于开源的EKG，商业化图形数据库产品的开发，则是根据行业或企业特定的知识模型，来协调组织的内容、数据、以及信息资产。
EKG通常表示某个组织的知识领域，以及那些可被人工和机器理解的组件。
它是对本组织的知识资产、内容和数据的参考集合。
此类集合利用某种数据模型来描述人员、地点、事物、以及它们之间的关系。
虽然许多企业都部署了各种类型的业务知识图谱(business knowledge graph，BKG)方案，但是并非所有的图谱都能叫做EKG。
EKG的主要驱动力源自：为满足特定业务需求而构建定制化的知识图谱。
如果说BKG主要旨在支持那些细分的业务用例，那么EKG则旨在向多个业务部门提供高质量的统一数据，以及多种用例。
在下一节中，我们将讨论在利用EKG支持业务用例时，所面临的挑战和机遇。
EKG的挑战与机遇对于业务部门而言，由于EKG包含了来自多个数据源的高净值数据，因此它省去了为支持业务用例而集成数据源所使用的时间和精力。
目前许多EKG方案都能够根据企业的概念模型，来协调多个截然不同的异构源系统。
这些原始数据通常被暂存在诸如Hadoop/HDFS、S3等分布式的存储系统上，中间件群集会将这些数据提取并转换(Extract Transform Load，ETL)到图形数据库的群集之中。
知识图谱的构建和应用研究
知识图谱的构建和应用研究近年来，知识图谱作为人工智能领域的一个热门研究方向，已经越来越受到重视。
知识图谱是一种基于语义关系的知识表示方式，用于描述和表示真实世界中的实体和其之间的关系。
可以认为，知识图谱是一种将人类知识有机结合起来的新型数据库，它能够对数据进行描述、推荐和挖掘，帮助我们更好地理解和利用知识。
知识图谱的构建知识图谱的构建是一个复杂而多样化的过程，需要整合来自不同领域的知识和数据。
通常情况下，知识图谱的构建可以分为三个主要步骤：实体识别、语义关系提取和知识表示。
实体识别是知识图谱构建的第一步，其目的是从大规模的文本中识别出实体，并将其标注和分类为不同的类型（如人、地点、组织、时间等）。
实体识别通常基于命名实体识别（NER）技术，可以利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法来实现。
语义关系提取是知识图谱构建的第二步，其目的是从文本中提取出实体之间的语义关系。
与传统的文本关系提取任务不同，语义关系提取需要深入理解文本中实体之间的语义信息，因此它通常需要使用基于深度学习的技术。
目前，大多数语义关系提取方法都采用了神经网络（NN）学习算法，例如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及注意力机制（Attention）等。
知识表示是知识图谱构建的第三步，其目的是将实体和语义关系表示为一组语义向量，以便于机器学习算法的处理和推理。
通常情况下，知识表示技术可以分为两类：基于图模型的方法和基于嵌入式方法的方法。
基于图模型的方法使用图模型来表示实体和其之间的语义关系，而基于嵌入式方法采用嵌入式模型（如Word2Vec、GloVe等）来表示实体和语义关系。
在知识表示中，常用的方法有TransE、TransR、Complex等。
知识图谱的应用研究知识图谱因其独特的优势，已经应用于各个领域，例如自然语言处理、文本挖掘、推荐系统、机器学习、智能问答等。
自然语言处理在自然语言处理领域，知识图谱已经成功地应用于实体链接、命名实体消歧、文本分类、信息检索以及文本生成等任务。
媒体资产管理系统关键技术的选择
视界观OBSERVATION SCOPE VIEW390媒体资产管理系统关键技术的选择胡静（中央广播电视总台，北京100020）摘要：媒体融合发展下媒资管理系统的应用也体现了较高的经济价值，为满足新时期媒体发展需求，媒资系统建设还应该关注功能性、价值性的发挥。
文章通过对媒体资产进行分析，探讨资产管理系统关键技术的应用。
关键词：媒体资产；资产管理；管理系统；关键技术现代化科学信息技术的不断发展,将逐步实现媒体资产管理的数字化发展,加强媒体业务之间的沟通与协作,完善媒体资产系统流程,结合用户群体的实际情况,以融媒内容中心建设为核心,注重整合优秀的媒体资源,使之适应当前媒资系统运行的实际需要。
一、媒体资产相关概述媒体资产由媒体数据以及元数据两部分组成,媒体数据包括了音频、视频和图片等信息,元数据主要是对媒体数据的描述或者是控制文件。
随着我国计算机技术的不断快速发展,媒体之前的竞争也越发的激烈,所以媒体资产成为提高媒体核心竞争力的关键。
面对海量的媒体资源,媒体应当如何有效的对这些媒体资源进行有效的管理,从而不断地提高媒体工作的效率。
当前媒体资产管理系统已经受到了极大的关注,已经在各大媒体中得到了运用。
媒体资产管理系统主要是对所有的媒体资料进行集中管控,这包括对数据的存储、搜索、信息发布等等。
媒体资产可以以数字化的形式存储在媒体资产管理系统中,通过不断地完善媒体资产管理系统,提高媒体资产的利用率。
如果将媒体资产管理系统与媒体中其他业务系统有效的连接,能够使得这些媒体资产快速地在各大系统中传输,从而能够提高媒体内部的工作效率。
二、媒资系统转码平台项目建设的意义目前，中央电视台高清节目制播流程中的节目文件是以“制作码率”和“播出码率”两种类型存在的。
制作岛在节目制作完成后将节目文件以“制作码率”形式提交媒资系统入库。
媒资系统直接将“制作码率”节目文件备播至新址播出系统，由新址播出内部将“制作码率”节目文件转码为“播出码率”节目文件进行播出[1]。
媒资知识图谱系统 ppt课件
人物实体库 名称
岳云鹏 郭德纲
孙越 于谦 ……
节目实体库
ID
名称
00045 《欢乐喜剧人》
00046
《极限挑战》
00047
《笑傲江湖》
00048
《花样姐姐》
事件…实… 体库
ID
名称
00776
哈尔滨天价鱼
00777
山东高考改革
00778
上海马拉松开跑
00779
北海公园龙卷风
……
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知识图谱系统
实体链接候选集构建
知识图谱主要应用
明晰知识结构
分析研究内容
揭示知识关系
促进内容管理
探究知识历史
建立知识分类
进行客观评价
检索知识信息
预测研究方向
8
知识图谱系统概述
搜索问答应用
通过知识图谱建立实体之间的属性与关系，让搜索引擎更懂用户的意图，直接解答用 户的疑惑。
9
知识图谱系统概述
优化搜索结果应用
借助于知识图谱，结合用户行为信息，为用户提供更符合当前场景的搜索结果。
异构数据整合 关系建立
知识图谱 图谱构建 模型库
发布展示 图谱发布 可视化UI
JetsenCloud公共服务平台
13
知识图谱系统
本体库构建
实体，属性抽取
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知识图谱系统
媒资编目数据实体提取
对媒资编目信息进行实体库的抽取、建立人物实体库、节目实体库、事件实体库……
ID 00031 00032 00032 00032
基于名称字典的构建方法
•实体页面，重定向页面，排歧页面，页面内超链接 •查询记录和web文档寻找同义词
基于上下文环境的名称变体的构建方法
知识图谱
知识图谱作者：***来源：《百科知识》2013年第22期2012年5月，谷歌公司通过其官方博客正式发布搜索页面的新功能——知识图谱（Mapping Knowledge Domain）。
这可能是谷歌搜索引擎上线以来最大的一次改革。
什么是知识图谱？知识图谱也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与计量学引文分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。
它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。
下面我们先来举一个实例进行说明，比如我们在谷歌搜索框里输入“十三陵”，以往只能在搜索结果页面显示10多个由标题、链接以及与关键词相关的简短内文片段组成的搜索结果。
虽然现在搜索页面也会插入图片等结果，不过搜索结果大体上依然通过文字简介的形式提供。
如果使用知识图谱搜索则不同，当我们输入“十三陵”后，除了在搜索结果页面显示相关的文字信息外，在搜索页面右栏还直观地显示出十三陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表（高度、开放时间、设计师等）。
页面下方还有与十三陵相关的历史古迹和旅游景点，让用户可以全面了解十三陵。
再比如我们输入“电脑”这个关键词，谷歌除了在搜索结果页面显示电脑的相关信息，还会在页面右侧显示我们所在城市的各个电脑卖场位置，给用户购买电脑提供方便。
从用户角度来看，知识图谱的好处显而易见。
我们能够直接获得搜索内容的基本信息汇总，而不用根据文字片段和网站名称判断究竟哪个链接最有价值，然后再打开新页面人工过滤页面内的有价值信息。
知识图谱的演变知识图谱是谷歌在2010年收购了开放式数据库公司Metaweb后发展而来的。
知识图谱行业分析报告
知识图谱行业分析报告知识图谱行业分析报告一、定义知识图谱是指将一组实体（如人、地点、事件或概念）之间的关系表示为一个网络图形。
它是一种标准化的方法，可以将知识以结构化方式向计算机提供。
并通过机器学习和自然语言处理等技术对这些知识进行分析和推理。
二、分类特点根据知识图谱的应用场景和数据来源等分类，可以将知识图谱分为传统知识图谱、深度知识图谱、跨媒体知识图谱等。
它们的特点分别如下：1.传统知识图谱：基于关系数据库构建。
主要用于解决企业内部知识管理、搜索、排重等问题。
2.深度知识图谱：以传统知识图谱为基础，根据深度学习的理念，利用广量语言、图像等素材进行建模，拥有更为深入的内容，涵盖更多维度。
3.跨媒体知识图谱：基于异构数据源构建。
能够对不同媒体类型的数据进行一体化的检索管理。
三、产业链知识图谱行业的产业链主要包括数据采集、知识抽取、知识表示、应用开发等环节。
其中，数据采集是知识图谱的基础操作，抽取和表示是对数据的预处理，应用开发是将图谱应用在具体业务中。
四、发展历程知识图谱起源于九十年代的万维网，这时候的万维网是一堆互不关联的页面，难以建立信息的相互关系。
2002年，谷歌推出了PageRank算法，建立了万维网网页之间的连通性图谱。
此后，知识图谱的概念逐渐普及，知识图谱的相关技术得到快速发展。
五、行业政策文件国家五部委发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要推动实现人工智能技术系统化、产业化、规模化，建设全球领先的人工智能创新中心，培育一批优秀人工智能企业。
六、经济环境随着人工智能技术的发展，知识图谱相关企业的市场需求逐渐扩大，行业规模不断壮大。
根据数据显示，2019年全球知识图谱市场规模已达20亿元，预计到2025年将达到150亿元。
七、社会环境知识图谱技术可以解决人们高效获取信息的问题，对于行业应用和人类生活有着广泛的作用。
不过，随着数据采集和使用的持续增长，难免会产生一些安全隐患，需要加强数据安全保护。
知识图谱技术在数字媒体技术专业混合式教学资源库建设中的应用
知识图谱技术在数字媒体技术专业混合式教学资源库建设中的应用目录一、内容概述 (1)1. 背景介绍 (2)1.1 数字媒体技术专业发展现状 (3)1.2 混合式教学资源库建设需求 (3)1.3 知识图谱技术的发展与应用趋势 (5)2. 研究意义与目的 (6)2.1 提高教学资源利用效率 (7)2.2 促进个性化学习与发展 (8)2.3 提升混合式教学效果与质量 (10)二、知识图谱技术概述 (11)1. 知识图谱技术定义及原理 (12)2. 知识图谱技术构成要素 (13)2.1 实体与属性 (15)2.2 关系与链接 (16)2.3 语义网络结构 (17)三、数字媒体技术专业混合式教学资源库需求 (18)一、内容概述随着信息技术的迅猛发展，数字媒体技术已逐渐成为推动社会文化娱乐产业发展的重要力量。
在这一背景下，构建高效、动态更新的混合式教学资源库对于提升数字媒体技术专业教育教学质量具有重要意义。
知识图谱技术以其独特的结构化、可视化特点，在混合式教学资源库建设中发挥着关键作用。
通过构建知识图谱，可以将复杂的知识点进行有机整合，形成系统化、层次化的知识网络体系。
这不仅有助于学生全面把握学科知识体系的宏观架构，还能帮助教师深入理解教学内容，进而设计出更加贴合实际需求的教学活动。
在数字媒体技术专业中，知识图谱技术的应用可以显著提高教学资源的可发现性和易用性。
学生可以通过知识图谱快速定位到所需知识点，节省学习时间；同时，教师也能够利用知识图谱进行个性化教学资源推荐，满足学生的差异化学习需求。
知识图谱技术还能够促进教学资源的共享与交流，通过建立开放、共享的知识图谱平台，教师和学生可以相互借鉴、共同进步，推动数字媒体技术领域的学术研究与实践应用。
知识图谱技术在数字媒体技术专业混合式教学资源库建设中具有举足轻重的地位。
它不仅能够提升教学质量，还能够推动学科的持续发展与创新。
1. 背景介绍随着信息技术的飞速发展，数字媒体技术已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
知识图谱技术在信息检索中的应用
知识图谱技术在信息检索中的应用引言随着互联网信息的急剧增加，信息检索的难度也越来越大。
传统的检索方式依赖于关键字匹配，很容易出现误判、漏判等问题。
因此，随着人工智能技术的发展，出现了一种新的技术——知识图谱，它基于语义分析，不再是简单地通过文本匹配来进行信息检索，而是建立了语义关系，或称为知识关系，从而实现更准确的信息检索。
一、知识图谱的基本概念知识图谱是一种从数据中自动注意到隐藏的关联关系，并将其呈现为图形结构，从而理解并发现数据之间的复杂关系的技术。
它将数据转换为图形结构，其中节点表示实体或概念，边缘表示它们之间的关系。
此数据转换允许查询者可视化数据，了解其组织原则，并在分析过程中自然推进。
知识图谱工具允许用户直接研究特定主题领域内的实体，概念和意见。
知识图谱是通过语义提取技术实现的，即将大量文本、语音、视频等数据转换为句子、段落、文章等语义信息进行表示，以便计算机能够理解它们。
然后，这些语义信息会被转换为知识单元，存储在知识库中。
最终，这些知识单元组成了知识图谱。
二、知识图谱在信息检索中的应用1. 智能问答智能问答系统是知识图谱在信息检索中的一种重要应用。
智能问答系统可根据用户的问题，对知识图谱中的实体、属性、关系进行检索，并给出答案。
在搜索引擎中搜索，往往只能返回相关网页，并无法直接回答问题，而智能问答系统可以直接回答问题。
例如，百度百科中的“小度”机器人就是一个基于知识图谱的智能问答系统。
2. 文本匹配传统的文本匹配方式，例如文本关键字匹配、模式匹配等，只能精确匹配特定词语或字符串，而忽略了文本之间的语义关系。
基于知识图谱的文本匹配方法可以尝试对查询和文本进行语义解析，并匹配文本之间的知识关系。
因此，它可以提高文本匹配的准确性和召回率。
谷歌的语义搜索就是一种基于知识图谱的文本匹配应用。
3. 智能推荐基于知识图谱的智能推荐系统通过对用户行为、兴趣、需求等信息进行分析，以及对知识图谱中实体、属性、关系的语义分析，为用户推荐相关内容。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•实体页面，重定向页面，排歧页面，页面内超链接
•查询记录和web文档寻找同义词
基于上下文环境的名称变体的构建方法
•启发式匹配方法（临近括号，N-Gram，子串） •监督学习方法（通过训练书记学习复杂缩写的实体全称）
基于搜索引擎的构建方法
•Google搜索返回结果 •Wikipedia搜索引擎
知识图谱系统
知识图谱系统概述
结构化信息展示应用
通过知识图谱梳理事态的进展，为用户在广度和深度上提供全方位的内容。
目录
1
2 3
知识图谱系统概述 媒资知识图谱系统 媒资知识图谱系统应用
知识图谱系统
媒资知识图谱系统架构
实体库 实体提取 编目库 标引库 …… 数据处理 结构化 实体对齐 异构数据整合 …… 关系建立 图谱构建 知识图谱 发布展示
实体链接排歧方法
•1）二分类方法 •给定一对实体名称和候选实体，分类器决定实体名称是否指向该候选实体 •2）排序学习方法 •候选实体之间的偏执关系 •3）图模型 •多个实体名称 与他们各自的候选集构件图模型进行联合推理
监督学习方
法
•4）模型组合
•将多个学习算法进行集成
非监督学习
方法
•向量空间模型
•将实体名称和候选实体向量化，进行向量相似度计算 •基于信息检索的方法 •基于排序的信息检索技术的统计语言模型
传统媒资
云媒资
图谱发布
模型库
可视化UI
JetsenCloud公共服务平台
知识图谱系统
本体库构建
实体，属性抽取
知识图谱系统
媒资编目数据实体提取
对媒资编目信息进行实体库的抽取、建立人物实体库、节目实体库、事件实体库……
节目实体库
ID
00045 00046 00047
名称
《欢乐喜剧人》 《极限挑战》 《笑傲江湖》 《花样姐姐》
知识图谱的构建包含
实体（对象）：实体-属性-值
关系（事实）：实体-关系-实体
知识图谱系统概述
知识图谱系统架构
内容发布及显示系统 数据管理和自动抽样系统 可视化UI系统
模板监控系统
网页库
模板库
数据处理系统 数据结构化 实体对齐 数据整合 关系建立
数据采集系统 内容信息存储 抓取器 数据信息过滤
DB
知识图谱系统概述
人物实体库 ID 00031 00032 00032 00032 名称 岳云鹏 郭德纲 孙越 于谦 ……
00048
…… 事件实体库
ID 00776 00777 00778 00779 名称 哈尔滨天价鱼 山东高考改革 上海马拉松开跑 北海公园龙卷风 ……
知识图谱系统
基于名称字典的构建方法
实体链接候选集构建
目录
1
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知识图谱系统概述 媒资知识图谱系统 媒资知识图谱系统应用
知识图谱系统应用
媒资人物
知识图谱系统应用
媒资栏目
知识图谱系统应用
新闻热点
知识图谱系统应用
媒资知识图谱与互联网知识图谱融合发展
实体库 传统媒资 云媒资 …… 实体提取 编目库 标引库 ……
数据处理
结构化 实体对齐 异构数据整合 关系建立
知识图谱 图谱构建
发布展示
图谱发布
互联网知识数据 Google图谱 图谱模型库可视化UI
维基百科 知立方
JetsenCloud公共服务平台
……
知识图谱系统应用
媒资知识图谱与互联网数据融合互补
知识图谱系统应用
媒资知识图谱与互联网数据融合互补
股票代码：300182
值得信赖的产品/服务/解决方案提供商
北京捷成世纪科技股份有限公司
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媒资知识图谱系统介绍
目录
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知识图谱系统概述 媒资知识图谱系统 媒资知识图谱系统应用
知识图谱系统概述
一种基于图的数据结构，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”。
• 提供从“关系”分析问题的能力 • 把不同种类的信息连接在一起 • 得到一个关系网络
知识图谱系统概述
知识图谱系统
媒资知识图谱关系库建立
通过实体之间的多种匹配方式组合建立知识图谱实体关系库
主题人物
主题人物 主题人物 主题人物 主题人物 主题人物
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正题名
主题人物 内容描述 场景名 节目类型 关键词
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时间
时间 时间 时间 时间 时间
……
知识图谱系统
媒资知识图谱系统流程
知识图谱主要应用
明晰知识结构 分析研究内容 揭示知识关系
发现 理解
促进内容管理
探究知识历史
建立知识分类
交流
进行客观评价
检索知识信息
预测研究方向
知识图谱系统概述
搜索问答应用
通过知识图谱建立实体之间的属性与关系，让搜索引擎更懂用户的意图，直接解答用
户的疑惑。
Hale Waihona Puke 知识图谱系统概述优化搜索结果应用
借助于知识图谱，结合用户行为信息，为用户提供更符合当前场景的搜索结果。