管理科学与工程学科知识图谱构建研究
211115227_基于知识图谱的我国建筑全生命周期研究可视化分析
基于知识图谱的我国建筑全生命周期研究可视化分析A Visualization Analysis into the Full Life Cycle Researches of Buildings in China based on Knowledge Graph■ 吴倩倩 WU Qianqian 王 薇 WANG Wei 胡 春 HU Chun摘 要：建筑全生命周期可以辅助建筑项目管理，帮助建筑可持续健康发展，更好地降低建筑碳排放。
以信息可视化软件Citespace 为研究手段，基于2000—2020年CNKI 数据库中文核心期刊论文数据，对我国建筑全生命周期研究的知识图谱结构进行可视化分析，并对建筑全生命周期的发文作者、合作网络、发文机构、核心关键词等图谱分析结果进行研究。
进一步对关键词进行聚类分析，得到建筑全生命周期的8个主要研究聚类，并且整体沿4个方向发展。
在未来的研究中，建筑全生命周期的认知和理论体系构建研究、应用方法创新研究、跨学科多角度研究及理论创新研究，是需要继续关注的发展方向。
关键词：建筑全生命周期；知识图谱；可视化；Citespace；BIMAbstract: The full life cycle of building can be used to assist the building project management and help the sustainable and healthy development of buildings, reducing in a better way the carbon emission of buildings. The information visualization software Citespace is used as the research approach, and the data of the papers from Chinese core journals of CNKI database 2000-2020 are used to make visualization analysis upon the knowledge graph and structure of China’s full life cycle researches of buildings. Further studies are conducted on the authors, cooperative websites, organizations, and critical keywords concerning the topic of full life cycle of buildings. Further cluster analysis is carried out on keywords to get 8 major clusters of research on full life cycle of buildings and it’s demonstrated that the overall researches are divided in 4 directions. In the future researches, the development directions deserving continued attention are the researches on the cognition of full life cycle of buildings and the building of theoretic system, the study on application method innovation, and cross-discipline and multi-perspective research, and theoretic innovation study. Keywords: full life cycle of building; knowledge graph; visualization; Citespace; BIM0 引言2000年以来，随着城市建设的飞速发展，我国建筑能源消费总量呈现持续增长趋势。
知识图谱算法工程师岗位-简历
知识图谱算法工程师岗位-简历
基本信息
自我评价
我是一名热衷于知识图谱算法和人工智能领域的工程师，拥有卓越的计算机科学和数据科学背景。
我专注于知识图谱的构建、信息抽取、自然语言处理和数据挖掘等领域。
我具备深厚的机器学习和深度学习知识，熟练使用TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等工具。
在前沿技术方面，我不断探索图神经网络（Graph Neural Networks）和迁移学习等领域的最新研究。
我在团队中表现出色，善于解决复杂问题，具备出色的沟通和协作技能，以确保项目的成功交付和创新成果的实现。
工作经历
技能
•
机器学习和深度学习 •
知识图谱构建和图数据挖掘 •
自然语言处理和文本挖掘 •
Python 编程和数据科学工具 •
大规模数据处理和分布式计算
教育背景
兴趣爱好
除了工作，我喜欢持续学习和研究人工智能领域的最新发展。
我积极参与开源社区，贡献代码和分享经验。
我也热衷于阅读科技和计算机科学相关的书籍，以保持自己的知识水平。
在休闲时间，我喜欢户外活动，如徒步旅行和露营，以及探索新的文化和美食。
基于科学知识图谱的价值工程文献研究
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基于科知识 图谱 的价值 工程文献研 究
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科学知识图谱视角下CiteSpace_的学科基础与原理分析
264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。
狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。
从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。
与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。
语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。
图形中的点可以描述实体、概念和属性。
实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。
概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。
概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。
每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。
科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。
2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。
2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。
库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。
库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。
这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。
科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。
智慧管网对标策略研究
智慧管网对标策略研究薛鲁宁1 李 莉2 陈 钻1 崔秀国2 侯学瑞3（1.国家管网集团浙江省天然气管网有限公司；2.国家石油天然气管网集团有限公司科学技术研究总院分公司；3.国家管网集团东部原油储运有限公司）摘 要：本文在分析智慧管网建设关键技术的基础上，结合对标管理的一般方法，提出了智慧管网对标的基本策略。
智慧管网对标涵盖管理和技术两方面内容，管理对标包括智慧系统的定义内涵、发展战略、建设目标、智慧化水平评价、企业组织架构改革、科研投入、投资收益以及标准体系等内容；技术对标包括物联网技术、数字孪生技术和知识库建设技术3类通用技术和智能化提升技术。
对于管理对标和通用技术对标以一般性对标和行业对标为主，辅以竞争性对标，对于智能化提升技术对标，以竞争性对标为主，辅以一般性对标和行业对标。
关键词：智慧管网，对标，物联网，数字孪生，知识库DOI编码：10.3969/j.issn.1674-5698.2024.04.004Research on Benchmarking Strategies for Intelligent Pipeline Network XUE Lu-ning1 LI Li2 CHEN Zuan1 CUI Xiu-guo2 HOU Xue-rui3（1. PipeChina Zhejiang Pipeline Network Co., Ltd.; 2. PipeChina Institute of Science and Technology;3. PipeChina Eastern Oil Storage and Transportation Co., Ltd.）Abstract:On the basis of analyzing the key technologies of intelligent pipeline network and combining with the general method of benchmarking management, this paper proposes the basic strategy of benchmarking for intelligent pipeline network. The benchmarking of intelligent pipeline network covers two aspects: management and technology. Management benchmarking includes the definition and connotation of smart systems, development strategies, construction goals, evaluation of intelligent levels, reform of enterprise organizational structure, scientific research investment, investment income, and standards system; Technical benchmarking includes three general technologies: Internet of Things technology, digital twin technology, and knowledge base construction technology, as well as intelligent enhancement technology. For management benchmarking and general technology benchmarking, general benchmarking and industry benchmarking are mainly used, supplemented by competitive benchmarking. For intelligent technology benchmarking, competitive benchmarking is mainly used, supplemented by general benchmarking and industry benchmarking.Keywords: intelligent pipeline network, benchmarking, Internet of Things, digital twin, knowledge base作者简介：薛鲁宁，博士，高级工程师，主要从事智慧管网及其标准化研究。
科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]
![科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]](https://img.taocdn.com/s3/m/628306a30722192e4436f61c.png)
（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。
职业能力导向下高职专业领域知识图谱模式的构建研究
图1本体构建流程层构建阶段主要包括知识抽取、知识融合、知识加工等三个步骤。
知识抽取指从多种数据源中获取数的语义信息，还需要表征与之相关的职业技能、学习资源、学习路径、学习任务等语义信息。
前沿视角心概念逐级分解定义子本体划分层次。
确定专业本体层次结构。
高职专业人才培养方案是组织开展教学活动的规范性文件，是实施专业人才培养的基本依据。
教育部发布的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》明确提出，为确保培养规格，要确定专业培养目标，明确专业培养的知识、技能和素质要求。
由此将高职专业领域知识图谱的专业本体分解为知识、技能、表征价值观和方法论的素质等三个子概念类型。
最后使用知识点、技能点、素质点表征知识、技能、素质概念类的最小单位。
我国高职专业课程教学是依据课程标准和课程教材采用课程、章、节的层级化方式组织实施。
由此，在课程本体上建立“课程—章—节”概念层次结构。
职业岗位本体不再分解定义子本体，后续通过定义概念属性实现对该核心概念特征和关系的语义描述。
学习资源是专业教学过程中进行学习任务活动的支撑，其类型丰富多样，常见类型包括文本、音频、视频、课件、图片、测试、教学案例、实训实验等。
为了便于统一管理，本研究将文本、音频、视频、课件、图片、教学案例等教学资源归属媒体资源类，因此资源本体按照资源类型划分定义为仿真实训资源、媒体资源和测试等三个子本体。
（2）定义概念属性概念属性是对概念类固有特征的描述，分为数据属性和对象属性两种类型，前者用于对自身特征的描述，后者用于对概念类与概念类之间关系的描述。
数据属性是对概念类语义信息的补充，比如编号、名称等，在一定程度上会影响知识图谱描述信息的准确性。
为此，基于知识组织原理和高职专业教学规律，参考国家教育信息化技术标准定义数据属性。
下面将以学习资源本体的概念属性定义为例说明概念属性的定义过程。
本研究根据实际需要使用教育部发布的CELTS-3.1学习对象元数据标准的通用类、技术类、教育类和关系类数据项，定义学习资源及其子本体的属性。
基于知识图谱的高校服务能力提升探索和研究
基于知识图谱的高校服务能力提升探索和研究文/孙兆群1，陆成松2(1.上海仪电人工智能创新院有限公司；2.上海海洋大学）摘要：本文在高校数据中台的基础上，构建基于知识图谱的高校服务能力服务平台，为数据中台提供更加完善的智能化处理单元，实现对高校数据中台的语义搜索与智能推荐，进而实现数据价值的有效挖掘与提取，改善用户搜索交互、提供搜索增项数据、筛选条件排序优化，将数据资产有效地转化为知识和数据价值，促进学校内部数据资产的价值挖掘，推动学校的数据资产应用和智能决策，为教学和学生管理工作提供更加智能、高效的服务。
本文的研究成果，具有很强的基础性和通用性，可应用在高校多种数据驱动的应用业务场景，如学涯规划、岗位匹配、招生咨询等，亦可在学生综合能力评价、学科发展潜力评估、教师教学质量评价等领域展开拓展。
关键词：资源调度；知识图谱；学涯规划；岗位匹配；招生咨询1.引言高校处于高端人才孵化、前沿科技策源、创新思维迸发的重要交汇点，肩负着人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作等重要责任和使命，是国家科技创新体系的重要组成部分[1]。
学生作为高校教育活动的主要参与者，其学习和成长的过程情况与反馈，是判断高校服务水平优劣和促进高校服务能力提升的重要参考指标和依据。
坚持教育以学生为中心，以“发掘学生潜质、激发学生兴趣、指导学生学习、成就学生价值”为基本目标，探索基于数据驱动的新型人才培养和教育治理模式，对促进学生全面高素质发展和提升高校服务能级具有重要意义[2]。
互联网技术的迅猛发展，使人类依次经历了以文档互联为主要特征的“Web1.0”时代和以数据互联为特征的“Web2.0”时代，并正处于以知识互联为基础的“Web3.0”时代[3]。
近年来，在《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》[4]和《教育管理信息化建设与应用指南》等政策文件的指导下，高校在教学信息化、科研信息化、管理信息化等方面取得了显著的成果，学校基础数据、学生数据、教学数据、教职工数据、研究生数据、科研数据、财务数据、资产与设备数据等逐步汇聚。
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管理科学与工程学科知识图谱构建研究
运用知识图谱技术研究学科领域发展、趋势越来越明显并取得显著效果,并在情报学、教育学、医学、管理学等学科领域越来越流行且有一定统一性。
国内关于管理科学与工程学科研究较少,以致用知识图谱对我国管理科学与工程学科进行研究具有一定实际意义和学术价值,帮助我国管理科学与工程学科的发展,提供指导。
在管理科学与工程理论及知识图谱技术的基础上,对管理科学与工程主要分支学科——知识管理文献可视化分析:文献来源于中国期刊全文数据库(CNKI)、中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库,用CiteSpace软件绘制管理科学与工程学科知识图谱,分析其研究主体、知识基础、研究热点、研究前沿等,对我国管理科学与工程学科理论和实践研究都有重要学术价值和指导意义。
本文主要工作如下:(1)介绍选题背景、研究意义,从情报学、科学计量、引文分析、可视化四个领域分析国外知识图谱研究现状,从情报学、教育学、医学、管理学四个领域分析了国内知识图谱研究现状,以工业生产发展历史演进分析管理科学与工程学科研究现状,并介绍了全文研究内容、目标、方法、思路、重点及难点、创新处和组织结构。
(2)阐述了管理科学与工程学科、知识图谱、学科知识图谱基本概念,包括管理科学与工程学科定义、学科体系构成、学科特征,知识图谱定义、相关工具、研究方法,学科知识图谱定义、研究意义、学科知识体系可视化实现等。
(3)设计了构建管理科学与工程学科知识图谱总体方案,包括研究主体知识图谱、知识基础知识图谱、研究热点、前沿知识图谱并构思了设计原则、思路、总体框架、构建内容、工具、流程等细节。
(4)确定并介绍了构建管理科学与工程学科知识图谱所需数据来源、工具选取、基本环境配备、构建流程,为管理科学与工程学科知识图谱分析奠定基础。
(5)以管理科学与工程学科知识图谱总体方案为基准,分析了国内管理科学与工程学科研究主体、知识基础、研究热点、前沿与趋势等知识图谱,发现问题并得出结论。