知识图谱在大数据中的应用
知识图谱在大数据中的应用
知识图谱在大数据中的应用随着数字化时代的到来、技术的不断升级，大数据已经成为了各个学科、行业探索和应用的新宝地。
与此同时，知识图谱也逐渐走入了人们的视野，成为了处理大数据的一种有力工具。
本文将围绕知识图谱在大数据中的应用展开探讨。
一、什么是知识图谱知识图谱，顾名思义，是一种以图谱为形式的知识表示方式。
它将各种各样的知识元素（实体、属性、关系等）以节点和边的形式组成一个有机的整体，从而展现知识间的内在联系。
知识图谱不仅可以覆盖某个领域内部的知识，在不同领域之间也可以建立联系。
比如，知识图谱可以将医学领域的知识与生物学、化学等领域的知识进行融合，形成一个跨领域的知识图谱。
二、知识图谱与大数据大数据的最大特点就是数据量庞大、数据种类繁多，而这些数据又都是关联、相关的。
如何快速而准确地从大数据中提取出关键信息，并以可视化的形式展示，在当前亟需迅速决策的背景下，成为了各个领域探索发展的重点。
知识图谱就是一个处理大数据的利器。
在知识图谱建模中，可以将大量的数据进行提取、清洗、组合、推理等操作，最终形成一个基于关联和联系的知识库。
通过这个知识库，我们可以直观地理解所关注的领域中的概念、实体、属性、关系，进而对其进行分析和应用。
三、知识图谱在电商中的应用电商作为当前飞速发展的行业之一，也在不断地探索如何更好地利用大数据进行运营和决策。
知识图谱在电商中的应用主要是通过对用户、商品、营销策略等进行建模，实现从多维度、多角度来解析数据的目的。
以用户画像为例，用户画像需要从用户的基本信息、行为数据、兴趣爱好等多方面进行分析。
在知识图谱中，可以将用户画像作为一个节点，节点之间根据用户的各种属性和关联建立边，形成一个用户画像的知识图谱。
通过这个知识图谱，可以直观地看到用户画像之间的联系和差异，为电商平台提供更精细化的服务。
四、知识图谱在医疗中的应用医疗领域是一个涉及面广、知识点多、繁杂度大的领域，如何在这个领域中快速准确地获取相应信息，成为了医疗行业急需解决的问题。
基于知识图谱的医疗大数据挖掘与应用
基于知识图谱的医疗大数据挖掘与应用医疗大数据指的是医疗领域产生的大量数据，包括患者病历、医学图像、生理指标、药物数据库、疾病数据库等。
这些数据蕴含了大量有价值的信息，可以为医疗健康管理、疾病预测和诊断、药物研发等方面提供支持。
而知识图谱是一种结构化的、用于描述现实世界中实体和它们之间关系的图形化知识表示方法。
基于知识图谱的医疗大数据挖掘与应用，利用知识图谱的强大能力，将医疗大数据进行整合、分析和应用，有助于提高医疗效率和健康管理水平。
知识图谱在医疗大数据挖掘与应用中有以下几个重要作用。
首先，知识图谱可以整合不同来源的医疗大数据，建立起一个全面、准确、结构化的医疗知识库。
医疗大数据来自于不同的病人、医院、诊断设备等，而不同类型、格式和来源的数据之间存在着巨大的异构性。
利用知识图谱，可以将这些异构数据进行整合和统一描述，建立起一个统一的医疗知识库。
这使得医疗专家、研究人员可以方便地从中获取所需的信息，快速进行数据分析和决策。
其次，知识图谱可以揭示医疗大数据中的隐藏规律和关联关系。
医疗大数据的信息量庞大，随着数据量的增加，传统的数据分析方法往往难以有效地揭示其中的潜在规律和关联关系。
而利用知识图谱，可以通过对医疗大数据进行语义建模和语义关联分析，发现其中的隐藏规律和关联关系。
这些规律和关系对于疾病的预测和诊断、药物的研发和推广等方面具有重要的指导意义。
再次，知识图谱可以支持医疗决策和个性化治疗。
基于知识图谱的医疗大数据分析和应用可以为医疗决策提供支持。
医疗决策通常需要结合患者的病历、症状、生理指标等信息，并结合临床经验和最新的医学知识进行判断。
利用知识图谱，可以将这些信息整合起来，并与知识图谱中的医疗知识进行相互匹配和推理，从而为医疗决策提供准确的参考。
最后，基于知识图谱的医疗大数据挖掘和应用有助于实现个性化治疗。
传统的医疗模式往往是基于群体的统计数据和平均水平进行诊断和治疗。
然而，每个患者的病情和病因都是独特的，需要个性化的治疗方案。
知识图谱构建及其在医疗行业应用研究
知识图谱构建及其在医疗行业应用研究随着大数据技术的快速发展，知识图谱作为一种新型的智能数据处理方式，越来越被各个行业所借鉴和应用。
在医疗行业中，知识图谱也被广泛应用于疾病诊断、药物研发、临床决策等方面，极大地提高了医疗行业的效率和质量。
一、知识图谱构建知识图谱的构建需要从数据收集和数据处理两个方面入手。
数据收集需要基于领域知识和数据挖掘技术获取相关数据源，并将其清洗、标注、验证，以保证数据的质量和准确性。
数据处理则需要基于自然语言处理、图论、机器学习等技术，将数据转化为一种计算机可读的结构化表示形式，再通过大规模图算法和分布式计算平台进行处理，最终生成一张有机的、富有内涵的知识图谱。
在知识图谱构建的过程中，还需要考虑如何处理不同来源、不同格式的数据、如何处理数据的重复和冲突、如何保证数据的实时性和更新性等问题。
此外，知识图谱的应用也需要考虑不同领域的语义差异、不同领域的标准规范等问题。
二、知识图谱在医疗行业中的应用1、疾病诊断知识图谱可以帮助医生快速、准确地找到可能的疾病、症状、病因等信息，为疾病诊断提供参考。
例如，医生可以通过输入病人的临床症状，系统可以快速查询出可能的疾病，并给出相应的排除诊断意见，这样可以大大提高病人接受诊断的速度和准确性。
2、药物研发知识图谱可以帮助药物研发企业快速定位和分析药物的适应症、作用机理、临床试验等信息，并快速筛选候选药物，提高药物的研发效率和成功率。
例如，通过分析药物作用机理、化学结构等信息，可以快速筛选出具备某些特定化学结构的化合物，这些化合物很可能具备同类药物中未发现的独特特性。
3、临床决策知识图谱可以帮助医生根据病人的基因型、临床表现、病史等信息，预测疾病的可能进程，给出治疗方案、手术方案等建议，促进临床决策的科学化和个性化。
例如，可以建立基于知识图谱的病人风险评估模型，根据个体的遗传背景、生活环境等因素，评估疾病的风险程度，以便病人更好地预防和治疗疾病。
基于知识图谱的大数据分析与应用
基于知识图谱的大数据分析与应用随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为了时下最热门的话题之一。
大数据的产生主要来自于人们生活中产生的各种数据，例如社交媒体、移动应用程序、物联网设备等等。
这些数据的庞大规模和高度复杂性使得人们难以直接从中获得有价值的信息。
而知识图谱是一种以图谱和文本等形式组织知识的方法，能够有效地将庞大的数据转化为有用的知识和信息。
因此，基于知识图谱的大数据分析与应用已经成为了当今研究的热点之一。
一、知识图谱简介知识图谱是一种用于表达、存储和查询结构化知识的图谱。
它通常由实体、属性和关系三部分组成。
实体代表现实世界中的具体或抽象事物，例如人、地点、活动等等；属性描述实体的各种特征和属性，例如人的年龄、身高、性别等等；关系描述实体之间的各种关系，例如人与人之间的朋友关系、地点与地点之间的距离关系等等。
我们将这些实体、属性和关系通过符号图的方式表达出来，就可以形成一个知识图谱。
二、基于知识图谱的大数据分析基于知识图谱的大数据分析主要包括三个方面，即数据抽取、数据建模和知识发现。
1. 数据抽取数据抽取是基于知识图谱的大数据分析的第一步。
它主要是从原始的数据源中提取我们需要的实体、属性和关系等信息。
这些数据源可以包括结构化数据和半结构化数据，在数据抽取的过程中我们需要对这些数据进行清洗、转换和集成等操作，以便于后续的数据建模和知识发现。
2. 数据建模数据建模是基于知识图谱的大数据分析的核心环节，它主要是将数据转化为知识图谱的形式。
在数据建模的过程中，我们需要对数据进行实体、属性和关系的建模，从而形成一个完整的知识图谱。
在知识图谱的建模过程中，我们需要考虑对数据进行重要性评估、关系建立、质量评估等操作，以保证知识图谱的质量和准确性。
3. 知识发现知识发现是基于知识图谱的大数据分析的最终目标，它主要是从知识图谱中挖掘出隐藏在数据背后的知识和价值。
在知识发现的过程中，我们需要运用各种挖掘算法和方法，例如机器学习、数据挖掘、关联规则挖掘等等，从而发掘出有用的知识和信息。
大数据时代下的知识图谱构建及其应用
大数据时代下的知识图谱构建及其应用随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，数据的价值越来越受到人们的关注。
而在数据处理中，要实现出实用化、功能化的数据处理，传统的处理方法已经无法适用。
数据智能化已然成为了大势所趋，而漫长而曲折的数据处理方式中，知识图谱更是被普遍认为是处理数据的重要手段之一。
知识图谱通常是用来描述知识领域的结构、关系和特性等。
它是一个包含实体、属性和关系的图形化知识体系。
那么，在大数据时代下，知识图谱如何构建，并且它又有哪些应用呢？一、知识图谱的构建1、知识图谱的基础知识图谱是建立在大量数据之上的，因此，数据的标准化和清洗是知识图谱构建的第一步，保证数据的正确性和可靠性。
其次，在建立知识图谱时，根据其使用场景和目标领域进行不同的知识抽取，获取知识图谱所需的知识点和元素。
然后，用知识编码、图谱建模、实体抽取和知识关联等方法将抽取出来的知识点和元素转化成结构化的知识图谱。
2、知识图谱的构建方法构建知识图谱主要有人工标注和自动化标注两种方式。
人工标注是指通过人工阅读文本、抽取概念、编写规则等方式获取元素，然后人工对元素进行标注。
此方法精度高，但标注速度慢，适用于小规模知识图谱的构建。
自动化标注则是利用机器学习、自然语言处理、图像等技术对文本进行分析、知识抽取和知识整合，自动构建知识图谱。
此方法效率高，但精准度不如人工标注，适用于大规模知识图谱的构建。
3、知识图谱的表示知识图谱通常采用三元组表示法，即由实体、属性和关系构成的三元组。
其中，实体表示知识载体，属性表示实体的特性，关系表示实体与实体的关联和联系。
二、知识图谱的应用1、智能语义搜索知识图谱可以整合不同数据集和知识源，提供更加准确、智能的语义搜索。
通过结合多种元数据和应用场景，进行高效的数据检索和分析，使搜索结果更加贴近用户需求档次。
2、智能问答知识图谱还可以实现智能问答功能。
它通过理解问题、智能匹配实体、抽取答案、自动构造语言等技术，实现与人类简介自然的交互，解决用户疑问。
技术领域中的知识图谱构建方法与应用研究
技术领域中的知识图谱构建方法与应用研究引言：在信息时代快速发展的背景下，海量的数据成为了技术领域的重要资源。
然而，如何利用这些数据中的知识，以及如何将这些知识应用于实际领域中，一直是科学家们关注的重点。
知识图谱的出现为解决这个难题提供了一种有效的方法。
本文将重点介绍技术领域中的知识图谱构建方法及其应用研究。
一、知识图谱构建方法：1. 数据收集与整理知识图谱的构建首先需要收集相应的数据。
这些数据可以来自于互联网、开放数据库或者企业内部的数据。
为了确保数据的质量和准确性，可以采用自动化的数据收集工具或者人工逐条整理的方式。
整理数据时需要注意去除重复数据、修正错误信息，并进行数据去噪处理。
2. 实体识别与关系提取在知识图谱中，实体是指具有特定意义的事物或者对象，关系则描述了实体之间的联系。
实体识别是指从文本或者数据中自动识别出具有实体特征的词汇或短语，而关系提取则是从文本中提取出实体之间的关系。
常用的实体识别和关系提取方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
3. 知识表示与存储知识图谱的构建需要将收集到的数据进行表示和存储。
常用的知识表示方法包括图结构、三元组和矩阵表示等。
图结构是将实体和关系表示为节点和边的连接方式，三元组则是以主语、谓语和宾语的形式表示实体和关系，矩阵表示则是将实体和关系表示为矩阵的形式。
在存储方面，可以选择使用关系型数据库（如MySQL），图数据库（如Neo4j）或者面向列的数据库（如HBase）等。
4. 知识推理与补充知识图谱的构建并不仅仅是将数据进行表示和存储，还需要进行推理和补充。
推理是指根据已有的知识，通过逻辑推理或统计方法，形成新的知识。
补充则是指根据已有的知识，从其他数据源中找到相关的数据，并将其添加到知识图谱中。
推理和补充可以进一步丰富和完善知识图谱的内容。
二、知识图谱的应用研究：1. 语义搜索与问答系统知识图谱可以为搜索引擎和问答系统提供大量的知识支持。
知识图谱技术的研究与应用
知识图谱技术的研究与应用一、知识图谱技术的概念知识图谱技术是一种人工智能技术，它可以将不同领域的信息进行整合和语义解析，实现“万物皆可链接”的概念。
通过将各类信息以实体、属性、关系进行描述，形成一个大规模的图谱，不仅能帮助人们快速地了解某个领域的知识，而且可以实现知识的智能推理和应用的扩展。
知识图谱技术的出现，正在推动互联网向“智能互联网”转型。
二、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的源头可以追溯到上世纪六七十年代的人工智能领域，但当时受限于计算能力和数据量的限制，知识图谱技术没有得到广泛应用。
直到二十一世纪初，随着互联网和大数据的爆发，知识图谱技术开始得到发展。
2012年，谷歌推出知识图谱（Google Knowledge Graph）功能，开启了知识图谱技术的商业化应用。
2016年，中文经典图书知识图谱首次亮相，标志着中文知识图谱的建立进入商业化时代。
三、知识图谱技术的核心技术知识图谱技术包含多个子技术，其中最核心的技术包括：1.实体抽取：将文本数据中的实体名称（人、地、物等）进行识别和分类。
2.关系抽取：在实体之间识别和分类他们之间的关系，例如“张三是李四的朋友”。
3.知识表示：将实体和关系抽象为结构化的表示形式。
4.知识融合：将不同来源和不同领域中的知识进行融合。
5.知识推理：基于知识图谱中的信息，实现知识的自动推理和推断。
四、知识图谱技术的应用1.智能搜索：利用知识图谱技术，搜索引擎可以提供更准确、个性化和丰富的搜索结果。
2.自然语言处理：知识图谱技术可以将人类言语转化为结构化的表示形式，从而实现智能问答和语义分析。
3.智能客服：基于知识图谱技术，智能客服可以更准确地理解用户提问，提供更快捷、精准的解答和帮助。
4.推荐系统：基于知识图谱技术，推荐系统可以对用户行为和兴趣模式进行分析和识别，提供更加个性化、精准的推荐服务。
5.智能物联网：知识图谱技术可以将物联网中的各类设备、传感器和人类活动进行链接，并实现智能化管理和调度。
知识图谱在搜索引擎中的应用
知识图谱在搜索引擎中的应用一、前言随着互联网技术的发展和人工智能领域的崛起，知识图谱作为一种新兴的知识表达和知识共享方式，正逐渐应用于各个领域中。
尤其在搜索引擎领域，知识图谱的应用越来越引起人们的关注，被认为是传统搜索引擎向智能搜索引擎转型的重要一步。
本文将从介绍知识图谱的基础原理入手，论述知识图谱在搜索引擎中的应用以及其带来的影响和挑战。
二、知识图谱的基础原理知识图谱是一种描述实体和实体之间关系的图形结构，它通过对实体属性、实体之间的关系和各种功能和行为的抽象表示来展现现实世界中的知识。
知识图谱的构建需要将信源中的数据进行提取和整合，通过自然语言处理等技术标准化解析实体，同时使用语义学、本体学、图论等多种学科和技术来分析实体间的关系。
其覆盖的知识范围，涵盖人、地、物、事、时五个维度，包括了文化、科技、经济、历史等诸多领域，准确描述了事物之间的某种关系，形成了丰富的语义链接。
三、知识图谱在搜索引擎中的应用3.1 增强搜索的准确性传统的搜索引擎是基于关键词匹配的方式进行搜索的，这种方式存在关键词可能无法全面覆盖搜索结果的缺陷，并不能准确的满足用户的需求，特别是对于一些专业和复杂领域的搜索更加难以满足。
而基于知识图谱的搜索方式，摆脱了单纯的关键词搜索，增加了实体的理解和分析能力，通过识别用户的搜索需求，在知识图谱中找到与之相关联的实体，从而更好的匹配到用户的真实需求。
例如，在搜索“中医养生”的时候，传统的搜索引擎只关注中医、养生这两个关键词，但其实中医养生的相关知识十分庞杂，沉淀着中医学、健康医学、传统文化等众多学科。
这时，基于知识图谱的搜索引擎可以全面解析关键词所包含的各种实体，并通过结合实体之间的关系给出全面的搜索结果。
3.2 改善搜索的交互体验基于知识图谱的搜索方式，可以为用户提供更加交互式的搜索体验。
通过实体分类、实体属性标签、实体关联链等方式，呈现出更加详细的搜索结果，帮助用户更快速的了解到相关知识。
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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)。
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，
点击的页面链接，时间戳>。通过挖掘搜索日志，我们往往可以发现最 新出现的各种实体及其属性，从而保证知识图谱的实时性。这里侧重于 从查询的关键词短语和点击的页面所对应的标题中抽取实体及其属性。
知识图谱的数据来源
知识图谱的数据来源
• 百科类数据 • 维基百科 ：通过文章页面（Article Page）抽取各种实体；通过重定
向页面（Redirect Page）获得这些实体的同义词（又称Synonym）； 通过去歧义页面（Disambiguation Page）和内链锚文本（Internal Link Anchor Text）获得它们的同音异义词（又称Homonym）；通过 概念页面（Category Page）获得各种概念以及其上下位（subclass） 关系；
• 每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它 们的标识符（identifier）。每个属性-值对（attributevalue pair，又称AVP）用来刻画实体的内在特性，而关系 （relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
知识图谱的描述
• 知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实 体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。
知识图谱的数据来源？
知识图谱的规模
• 据不完全统计，Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿 条事实（形如实体-属性-值，和实体-关系-实体）。
• Google知识图谱是面向全球的，因此包含了实识库中的知识也主要 以中文来描述，其规模略小于Google的
RDF RDF
A
RDF link
RDF RDF
B
RDF links
RDF RDF
RDF links
C
RDF RDF
D
RDF links
RDF RDF
E
链接数据现状-LOD Cloud
• 问题描述
跨语言知识链接
名称
链接 分类
编辑者
知识图谱的实现步骤？
知识获取
知识融合
知识探索 知识利用
知识存储
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知识图谱的数据来源
• 结构化数据 • 除了百科类的数据，各大搜索引擎公司在构建知识图谱时，还考虑其他
结构化数据。包括如DBpedia 和YAGO 等通用语义数据集，还包括如 MusicBrainz 和DrugBank 等特定领域的知识库。此外，Web上存在大 量高质量的垂直领域站点（如电商网站，点评网站等），这些站点被称 为Deep Web 。它们通过动态网页技术将保存在数据库中的各种领域 相关的结构化数据以HTML表格的形式展现给用户。
知识源 -数据网络
知识获取
知识融合
知识探索 知识利用
知识存储
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互动百科标签内部链接百科信息框维基百科
知识获取
知识融合
知识探索 知识利用
知识存储
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存储 索引
• 关系型RDF存储
利用发展30多年的关系型数据库 schema设计工作 需要SPARQL-SQL的转化层 在选择终端时的相对复杂性
知识图谱的数据来源
• 百科类数据 • 通过文章页面关联的开放分类抽取实体所对应的类别；通过信息框
（Infobox）抽取实体所对应百科中文数据不足的 缺陷。此外，Freebase 是另一个重要的百科类的数据源，其包含超过 3900万个实体（其称为Topics）和18亿条事实，规模远大于维基百科。
4
一段真实的经历
背景：9月中旬，法国航空公司发生飞行员为期10天以上的大规模罢工，多次航班因 此取消
语义链接与信息主动推送
背景：9月中旬，法国航空公司发生飞行员为期10天以上的大规模罢工，多次航班因 此取消
知识维网-Web of Data
近两年来，随着Linking Open Data 等项目的全面展 开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互 联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网 （Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体 之间丰富关系的数据万维网（Data Web）
数据万维网-Web of Data
知识图谱的数据来源
• 半结构化数据AVP • 虽然从Deep Web爬取数据并解析其中所包含的结构化信息面临很大
的挑战，各大搜索引擎公司仍在这方面投入了大量精力。一方面， Web上存在大量长尾的结构化站点，这些站点提供的数据与最主流的 相关领域站点所提供的内容具有很强的互补性，因此对这些长尾站点进 行大规模的信息抽取（尤其是实体相关的属性-值对的抽取）对于知识 图谱所含内容的扩展是非常有价值的。
无结构/半结构化内容
表格
数据图 引用, 关键内容, 关系
关系数据库 对齐
外部领域数据
用户数据
通过领域本体进行 编码和丰富内容
知识图谱
• 搜索++ • 推荐 • 垂直应用 • 探索性界面/接口
数据万维网-Web of Data
• 使用语义Web技术
– 在Web上发布结构化数据 – 在不同数据源之间建立连接关系
•行大量调整
• 传统索引用于减少存取花销，这里常用于替代存储
查询规划 查询处理
• 传统的查询规划和处理在由于位于同一系统中而紧密相连，但在RDF 查询处理中，并不一定成立。
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知识获取
知识融合
知识探索 知识利用
知识存储
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--
以高 高血 血压 压知 患识 者关 为联
例
危险因素 处方用药
检验检查指标
高血压知识关联--以高血压患者为例
数据关联建立 数据关联建立
数据关联建立
数据关联建立 数据关联建立
高血压知识关联--以高血压患者为例
知识获取
知识融合
知识探索 知识利用
知识存储
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高血压知识关联--以高血压患者为例
1 3
2
高血压知识关联--以高血压患者为例
1 2
知识图谱的展现
• 例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们 发现搜索结果页面的右侧原先用于臵放广告的地方被知识 卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是 传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上 的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回 答案方面的决心。
知识图谱的知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义 搜索的序幕。
知识图谱的描述
• “The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体 或概念。
高血压知识关联--以高血压患者为例
医生
科室 医院
团队
疾病
由疾病建立的关联关系示意
谢谢！
• 图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF 或属性图 （property graph） 来表示。知识图谱率先由Google提 出，以提高其搜索的质量。
如何展现知识图谱？
文档万维网
链接数据
数据万维网
/2007/Talks/1211-whit-tbl/#%2828%29
知识图谱的展现
• 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的 展现形式，即知识卡片（又称Knowledge Card）。
• 知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更 具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的 答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定 于查询（query specific）的知识图谱。
干属于该类的实体（及相关属性）作为种子（Seeds），找到包含这些 种子的查询和页面标题，形成正则表达式或文法模式。这些模式将被用 于抽取查询和页面标题中出现的其他实体及其属性。如果当前抽取所得 的实体未被包含在知识图谱中，则该实体成为一个新的候选实体。
知识图谱的构建流程？
垂直知识图谱的构建流程