知识结构图—数据库及其应用
心理学知识结构图
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心理学的研究 领域涵盖了认 知、情感、社 会、发展、生 理等多个方面
心理学的发展历程
心理学起源：哲学和生理学基础 科学心理学的诞生：19世纪末，冯特在莱比锡大学建立第一个心理学实验 室 心理学流派的形成：行为主义、精神分析、人本主义等
当代心理学研究：认知心理学、发展心理学、社会心理学等领域的发展
心理学的主要流派
社会认知
社会认知的定义： 个体如何理解、 记忆、判断和解 释社会现象和行 为的心理过程。
社会认知的要素： 社会认知过程包 括社会知觉、社 会印象、社会判 断和社会推理等。
社会认知的理论： 社会认知理论认 为个体在社会认 知过程中会受到 自身认知结构、 认知偏差和认知 启发等因素的影 响。
社会认知的应用： 社会认知理论在 心理学、社会学、 组织行为学等领 域有广泛的应用， 如解释和预测社 会行为、提高人 际交往效果等。
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定义：情感过程是指个体在面对外界刺激时所产生的情感反应和情感体验
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分类：情感过程包括喜怒哀乐等基本情感，以及爱恨等复杂情感
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影响因素：情感过程受到个体差异、认知评价、生理机制等多种因素的影响
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作用：情感过程对于个体的行为和心理健康具有重要影响，积极的情感有助于提高 个体的适应性和幸福感，而消极的情感则可能导致心理问题和社会适应不良。
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社会心理
人际关系
社会心理学的概 念：研究个体在 社会环境中的行 为和心理过程。
人际关系的定义： 人与人之间的相 互关系，包括社 会交往、互动和 沟通等方面。
人际关系的重要 性：影响个体的 心理健康、幸福 感和生活质量。
人际关系的建立 和发展：受到个 体特征、社会文 化、家庭背景等 多种因素的影响 。
全套电子课件：数据结构(第3版)
数据元素是组成数据的基本单位。在程序
中通常把结点作为一个整体进行考虑和处
理。
53080105 杨帆
学号 53080101 53080102
姓名 韩冬 冯明
53080103 刘禹伯
53080104
每一行（代表一位同学）
53080105 53080106
孙晓东 杨帆 迟克逊
作为一个基本单位来考 53080107 陆静雅
1956年，美国杜邦公司提出关键路径法，并 于1957年首先用于投资1000万美元的化工厂 建设，工期比原计划缩短了4个月。杜邦公司 在采用关键路径法的一年中，节省了100万美 元。
Ⅱ. Dijkstra算法在物流配送问题中的应用
Ⅲ. 树结构在数据挖掘领域中的应用 Ⅳ. 散列技术在数据加密领域中的应用 Ⅴ. 查找技术在数据库领域中的应用 Ⅵ. 倒排文件、查找算法在搜索引擎中的应用
➢1976年，著名计算机科学家沃思（N. Wirth） 出版了名为《算法＋数据结构＝程序》的专 著，不仅形象地描述了数据结构、算法与 程序之间的关系，还旗帜鲜明的提出数据
数据结构的发展历史
➢20世纪40年代：处理纯数值性的信息
➢20世纪50年代末：解决非数值计算问题
➢20世纪60年代：数据结构列为一门独立的 课程
采用算法描述语言(ADL)和C++程序设计语言描述算法。 重视时间复杂性分析，重要算法的关键步骤给出正确性证
明。
教学计划
第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
绪论 线性表、堆栈和队列 数组和字符串 树与二叉树 图 排序 查找
第二章 绪 论
2.1 为什么要学习数据结构
计算机科学是一门研究数据表示和数据处 理的科学。
数据库系统概述
⑴数据项 数据项(Item)就是标记实体属性的命名单位，也称为元素或
字段。它是可以命名的最小信息单位。数据项的取值范围称 为域。
⑵记录 若干相关联的数据项的集合构成记录(Record)。记录是应
(2) 属性(Attributes)：实体的某一特性称为属性。
◦ 如学生实体有学号、姓名、年龄、性别、系等方面的属性。 ◦ 属性有"型"和“值”之分，"型"即为属性名，如姓名、年龄、性别是属性
的型；“值”即为属性的具体内容，如（990001,张立，20，男，计算 机）这些属性值的集合表示了一个学生实体。
d.数据恢复（recovery）：当数据库被破坏或数 据不可靠时，系统有能力将数据库从错误状态恢 复到最近某一时刻的正确状态。
1.2.1 信息的三个世界 1.2.2 概念模型 1.2.3 逻辑模型
将客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中: ◦ 首先将现实世界的事物及联系抽象成信息世界的信息模型， ◦ 然后再抽象成计算机世界的数据模型。
现实世界
认识抽象
信息世界
计算机世界
▪图1-5 数据处理的抽象和转换过程
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1. 现实世界
现实世界就是客观存在的事物及其相互联系。 事物之间的联系是由事物本身的性质决定的。现实世界中
的事物之间既有“共性”，又具有“个性”。 例如，学校的教学管理中涉及学生管理、教师管理及课程
管理等。 制作学生选修课程情况表，内容包括学号、姓名、课程名、
3.数据库系统阶段（60年代末开始）
➢ 数据量急剧增加；
数据库基础知识ppt课件
素。 (4)用外部关键字保证有关联的表之间的联系。
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2、设计步骤 利用Visual FoxPro来开发数据库应用系统，
可以按照以下步骤来设计。 (1)需求分析。 (2)确定需求表C (3)确定需求字段。 (4)确定联系。 (5)设计精确
2、考试内容：查询和表单（重点） 3、课程特点，分两方面：
基本命令和函数等（砖瓦） 程序设计（盖楼房）
2
序
教学方式：
课堂教学+实验 课堂教学：“多媒体演示文稿+实际操作演
示”，解决“能够做什么”的问题 上机实验：解决“如何做”的问题
3
Visual FoxPro基础知识
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A
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练习：
(12)在教师表中，如果要找出职称为“教 授”的教师，所采用的关系运算是A A．选择 B．投影 C．联接 D．自然联接
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（10）有三个关系R、S和T如下：
则由关系R和S得到关系T的操作是 A
A）自然连接 B）交 C）投影 D）并
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1、关系数据库系统实现的专门关系运算包
（1）数据库
数据库是存储数据的仓库，数据库首先将数据进行分类，然后强 调数据之间的存储联系，使数据存储结构化。
一般而言，数据库由若干数据表构成， 各个表之间有联系。
班级管理数据库
学 学号 生 姓名 情 况 性别 表…
学号 学
姓名 生 成
性别 绩 …表
数据库减少了数据存储的冗余，加强了数据控制功能，使数据与 程序相对独立。
(5)关键字：属性或属性的组合，其值能够唯一地标识 一个元组。在Visual FoxPro中，主关键字和候选关键 字就起唯一标志一个元组的作用。
知识图谱在大数据中的应用
知识图谱的数据来源
• 为了提高搜索质量，特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验， 我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识，还要能及时发现 并添加新的知识。
• 知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖 大部分常识性知识。这些数据普遍质量较高，更新比较慢
• 通过搜索日志（query log）发现新的实体或新的实体属性从而不断扩 展知识图谱的覆盖率。
知识图谱在大数据中的应用
医疗大数据 李静（li_jing@）
课程提纲
• 初识实施图谱 • 如何描述知识图谱 • 如何展现知识图谱 • 知识图谱的数据来源 • 知识图谱的构建流程 • 知识图谱的实现步骤
Tim Berners-Lee in Olympics Games
• 搜索日志挖掘 • 选择查询作为抽取目标的意义在于其反映了用户最新最广泛的需求，从
中能挖掘出用户感兴趣的实体以及实体对应的属性。而选择页面的标题 作为抽取目标的意义在于标题往往是标题中被找到。
知识图谱的数据来源
• 搜索日志挖掘 • 为了完成上述抽取任务，一个常用的做法是：针对每个类别，挑选出若
知识图谱的数据来源
• 结构化数据 • 各大搜索引擎公司通过收购这些站点或购买其数据来进一步扩充其知识
图谱在特定领域的知识。这样做出于三方面原因：其一、大量爬取这些 站点的数据会占据大量带宽，导致这些站点无法被正常访问；其二、爬 取全站点数据可能会涉及知识产权纠纷；最后，相比静态网页的爬取， Deep Web爬虫需要通过表单填充（Form Filling）技术来获取相关内 容，且解析这些页面中包含的结构化信息需要额外的自动化抽取算法。
知识图谱的数据来源
• 搜索日志挖掘 • 搜索日志是搜索引擎公司积累的宝贵财富。一条搜索日志形如<查询，
知识图谱简介及常见应用场景
知识图谱简介及常见应⽤场景知识图谱最早是⾕歌提出来的，⼜可以叫语义⽹，⽤来描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，构成⼀张巨⼤的语义⽹络图，结点表⽰实体或概念，边由属性或关系构成。
⾕歌最早搞知识图谱是为提⾼搜索结果的质量。
知识图谱是⼀种特殊的图数据，由 <实体，关系，实体> 或者 <实体，属性，属性的值> 三元组构成。
知识图谱中每个结点都有若⼲个属性及其属性值，实体与实体之间的边表⽰结点之间的关系，边的指向表⽰关系的⽅向，边上的标记表⽰关系的类型。
下⾯介绍⼏个基本概念1、本体具有同种特性的实体构成的集合，如⼈、猫、狗、书等。
在⾯向对象编程语⾔⾥就是类(class)。
2、实体具有可区别性且独⽴存在的某种具体的事物，如具体的名叫张三的那个⼈、张三养的那条狗等。
在⾯向对象编程语⾔⾥就是某个类的⼀个实例：对象(object)3、属性⽐如张三这个⼈有性别这个属性，性别这个属性的属性值是：男。
知识图谱的构建知识图谱的存储1、RDF存储三元组存储。
每个事实条⽬包括主体（Subject）、谓词（Predicate）和客体（Object）三个元素。
2、图数据库存储常⽤的开源图数据库Neo4j，eBay的Beam，阿⾥的图数据库GDB等。
知识图谱常见应⽤场景1、在线查询类2、离线分析类信息检索/搜索：搜索引擎中对实体信息的精准聚合和匹配、对关键词的理解以及对搜索意图的语义分析等；⾃然语⾔理解：知识图谱中的知识作为理解⾃然语⾔中实体和关系的背景信息；问答系统：匹配问答模式和知识图谱中知识⼦图之间的映射；推荐系统：将知识图谱作为⼀种辅助信息集成到推荐系统中以提供更加精准的推荐选项，知识图谱+推荐系统；电⼦商务：构建商品的知识图谱⽤于精准匹配⽤户的购买意愿和商品候选集，知识图谱+推荐系统；⾦融风控：利⽤实体之间的关系分析⾦融活动的风险以提供在风险触发后的补救措施（如反欺诈等）；公安刑侦：分析实体和实体之间的关系获取案件线索等；司法辅助：法律条⽂的结构化表⽰和查询⽤于辅助案件的判决等；教育医疗：提供可视化的知识表⽰，⽤于药物分析、疾病诊断等；社交类业务：社交类业务具备⾼度连接的特点，⽐如好友关系等，<⽤户1，关注，⽤户2>。
知识图谱构建技术与应用
知识图谱构建技术与应用随着人工智能的不断发展和普及，各种技术手段都在迅速壮大，其中知识图谱构建技术是非常领先的一种技术手段。
它是一种利用人工智能技术解决知识管理和知识利用的方法，可以帮助人们更高效地获取、处理和利用信息，提高知识的利用价值和深度，让知识使用更加智能化和方便化。
本文将为您介绍知识图谱构建技术以及其在各种应用场景中的具体应用情况。
一、知识图谱构建技术的概念和优势知识图谱构建技术是一种基于知识表示的技术，通过数据挖掘和自然语言处理等技术，将散乱的知识元素加以关联和整合，形成一张具备结构化和语义表示的图谱，以便于更加直观地展示知识的各个层面和关系，让人们更容易地理解、维护、推理和使用知识。
与传统的知识管理系统相比，知识图谱具有以下几个重要的优势：1.结构化:知识图谱通过层级结构展示了知识元素之间的那种关系，把非结构化的信息转化为了结构化的数据，大大提高了信息的可读性和可视化性。
2.语义化:知识图谱主要体现的是具体对象之间及其属性之间的关系，对于同一个实体，可能有多种描述方式，知识图谱可以将这些描述方式统一起来，以便于对于知识的语义推理。
3.可扩展性:知识图谱的结构化和语义化让其易于扩展，新的知识点可以非常容易地加入到已有的图谱之中，保证了知识库的持续更新。
4.智慧化:知识图谱的智能化可以帮助我们更方便、更快、更准确的查询和获取信息。
二、知识图谱的构建流程知识图谱的构建流程比较复杂，主要包含了数据抽取、数据清洗、实体识别、关系抽取和关系推理几个关键步骤：1.数据抽取:一般是从互联网或企业内部系统采集原始数据，如网页、论文、报告、产品文档等；2.数据清洗:将原始数据进行过滤，去掉重复、错误、缺失等问题，以保证后续的处理的质量；3.实体识别:将数据中的各种知识元素通过NLP技术将其识别出来，包括实体、属性和关系；4.关系抽取:在已识别出的实体之间，利用各种关系抽取技术自动抽取出它们之间的联系；5.关系推理：通过推理引擎，对已有的知识进行深层次的推理，同时根据推理结果反向更新知识图谱中的实体和关系，打破原有知识图谱的局限性，扩大知识图谱的规模及呈现更多可能性的信息。
电力领域知识图谱的构建与应用
电力领域知识图谱的构建与应用随着电力行业的快速发展和智能化转型，电力领域知识图谱的构建与应用变得尤为重要。
知识图谱是一种以图形化的方式呈现出来的知识库，可以有效地将领域内的知识结构化、关联化和可视化。
在电力领域，知识图谱可以帮助企业更好地管理和优化业务流程，提高生产效率和服务质量。
电力领域的发展历程、当前现状和未来发展趋势为知识图谱的构建提供了丰富的背景。
自工业革命以来，电力行业经历了从水力发电到火力发电，再到核能和可再生能源的发展历程。
随着技术的不断进步，电力行业正朝着数字化、智能化和可持续发展的方向迈进。
电力领域知识图谱的构建分为三个阶段：数据采集、数据加工和知识图谱构建。
在数据采集阶段，可以采用多种方式获取电力领域的相关数据，如企业内部数据、公开数据、文献资料等。
在数据加工阶段，需要对采集到的数据进行清洗、去重、标注等操作，以提高数据的准确性和可利用率。
在知识图谱构建阶段，可以采用本体建模、实体识别、关系抽取等技术，将数据转化为知识图谱中的节点和边。
电力领域知识图谱的应用场景非常广泛，包括发电厂、输配电系统、智能用电等。
在发电厂方面，知识图谱可以帮助企业实现发电设备的监测与故障诊断，提高生产效率。
在输配电系统方面，知识图谱可以实现对电网的智能调度和优化，提高电力供应的稳定性和可靠性。
在智能用电方面，知识图谱可以帮助企业实现用电设备的智能化管理和能耗控制，提高能源利用效率。
未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，电力领域知识图谱的构建和应用将面临更多的挑战和机遇。
一方面，需要不断优化知识图谱的构建方法，提高知识的准确性和可扩展性。
另一方面，需要探索新的应用场景和业务模式，将知识图谱与企业实际业务相结合，推动电力行业的智能化转型。
电力领域知识图谱的应用前景也将逐渐扩大到其他领域。
例如，在能源领域，可以将电力领域知识图谱与石油、天然气等其他类型能源的知识图谱相融合，实现跨能源领域的综合信息管理与优化。