知识图谱分享
知识图谱 ppt课件
2012年5月16日，Google提出Knowledge Graph：
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索，提升搜索质量
The world is not made of strings，but is made of things.
概念
关系 实体
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
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知识卡片
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用： ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
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第四章 知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
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第四章 知识图谱
本体：形式化的、对于共享概念体系的明确且详细的说明
RDF作用：
链接数据原则：
1、使用URI标识事物 2、使用HTTP URI，直接查看事物，实现互联 3、使用RDF等标准提供信息 4、为事物彼此之间添加URI链接，建立数据 关联
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
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第四章 知识图谱
3被理解并处理3通过内容集成进行自动数据处理rdf作用13ppt课件二万维网知识描述语言2资源描述框架rdf与链接数据1保证内容有准确含义2内容可以被理解并处理3通过内容集成进行自动数据处理rdf作用链接数据原则1使用uri标识事物2使用httpuri直接查看事物实现互联3使用rdf等标准提供信息4为事物彼此之间添加uri链接建立数据关联14ppt课件15ppt课件一知识图谱生命周期知识获取知识建模知识管理知识赋能知识学习语义集成语义演示知识问答大数据语义分析知识表示本体建模知识储存和索引16ppt课件二知识图谱应用google的知识图谱体系架构17ppt课件二知识图谱应用股票投研分析18ppt课件二知识图谱应用公安情报分析19ppt课件未来已来下次见20ppt课件
知识图谱：链接知识与数据的桥梁,开启智能应用的新篇章
知识图谱—链接知识与数据的桥梁，开启智能应用的新篇章引言随着大数据时代的到来，海量的信息使得用户在寻找所需知识时面临巨大的挑战。
传统的信息检索方法往往只关注关键词匹配，忽略了知识之间的内在联系，使得检索结果往往不尽如人意。
为了解决这一问题，知识图谱应运而生，它以图形化的方式表示不同实体之间的关系，将无序的数据转化为有价值的知识，从而为用户提供更精准的信息服务。
图1知识图谱一、知识图谱的定义与构成1、知识图谱的定义知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，它通过对实体之间关系的描述，将复杂的知识结构化，以便于计算机理解和处理。
知识图谱在语义网、自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用前景。
2、知识图谱的构成知识图谱主要由实体、属性和关系三部分构成。
实体是知识图谱中的基本单元，它代表了现实世界中的客观事物；属性描述了实体的特征和属性值；关系则表示了实体之间的联系。
通过这三部分信息的有机结合，知识图谱能够清晰地呈现出不同事物之间的内在联系。
二、知识图谱的构建过程数据采集：通过爬虫技术、API接口等方式从各类数据源中获取数据。
数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量。
实体识别：从文本中提取出实体，包括名词、名称等。
关系抽取：通过自然语言处理等技术分析实体之间的关系。
知识表示学习：利用深度学习等技术对知识进行表示学习，提高知识的精度和可解释性。
知识推理与问答：通过对知识的推理和分析，实现问答系统的智能化。
应用开发：将知识图谱应用于实际场景，如智能客服、搜索引擎等。
三、知识图谱的优势与应用场景提高信息检索精度：通过实体之间关系的描述，知识图谱能够更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的检索结果。
实现智能化决策支持：通过对大量数据的分析挖掘，知识图谱可以为决策者提供有关市场趋势、竞争对手等方面的信息支持。
增强智能客服能力：通过自然语言处理等技术，知识图谱可以帮助客服人员快速准确地回答用户问题，提高客户满意度。
人工智能之知识图谱
人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
一文打尽知识图谱（超级干货，建议收藏！）
⼀⽂打尽知识图谱（超级⼲货，建议收藏！）©原创作者 | 朱林01 序⾔知识是⼈类在实践中认识客观世界的结晶。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识⼯程的重要分⽀之⼀，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组，实体间通过关系相互联结，构成了复杂的⽹状知识结构。
图1 知识图谱组成复杂的⽹状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六⼗多年，衍⽣出了许多独⽴的研究⽅向，并在众多实际⼯程项⽬和⼤型系统中发挥着不可替代的重要作⽤。
如今，知识图谱已经成为认知和⼈⼯智能⽇益流⾏的研究⽅向，受到学术界和⼯业界的⾼度重视。
本⽂对知识图谱的历史、定义、研究⽅向、未来发展、数据集和开源库进⾏了全⾯的梳理总结，值得收藏。
02 简史图2 知识库简史图2展⽰了知识图谱及其相关概念和系统的历史沿⾰，其在逻辑和⼈⼯智能领域经历了漫长的发展历程。
图形化知识表征（Knowledge Representation）的思想最早可以追溯到1956年，由Richens⾸先提出了语义⽹（Semantic Net）的概念。
逻辑符号的知识表⽰形式可以追溯到1959年的通⽤问题求解器（General Problem Solver, GPS）。
20世纪70年代，专家系统⼀度成为研究热点，基于知识推理和问题求解器的MYCIN系统是当时最著名的基于规则的医学诊断专家系统之⼀，该专家系统知识库拥有约600条医学规则。
此后，20世纪80年代早期，知识表征经历了Frame-based Languages、KL-ONE Frame Language的混合发展时期。
⼤约在这个时期结束时的1984年，Cyc项⽬出现了，该项⽬最开始的⽬标是将上百万条知识编码成机器可⽤的形式，⽤以表⽰⼈类常识，为此专门设计了专⽤的知识表⽰语⾔CycL，这种知识表⽰语⾔是基于⼀阶关系的。
知识图谱_示例图
知识图谱_⽰例图知识图谱这个⽹络具备以下3种特性：1.1 由节点(Point)和边(Edge)组成1.2 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”1.3 知识图谱是关系的最有效的表⽰⽅式所以，知识图谱本质上就是语义⽹络，是⼀种基于图的数据结构；2 知识图谱能⼲什么？先按知识图谱应⽤的深度主要可以分为两⼤类：⼀是通⽤知识图谱，通俗讲就是⼤众版，没有特别深的⾏业知识及专业内容，⼀般是解决科普类、常识类等问题。
⼆是⾏业知识图谱，通俗讲就是专业版，根据对某个⾏业或细分领域的深⼊研究⽽定制的版本，主要是解决当前⾏业或细分领域的专业问题。
下⾯我根据这两⼤类，分别从知识图谱应⽤的⼴度进⾏介绍：2.1 通⽤知识图谱我们⽇常见到的都是通⽤知识图谱，主要应⽤于⾯向互联⽹的搜索、推荐、问答等业务场景；先列举3个通⽤知识图谱的案例：2.1.1、百度知识图谱（）2.1.2、搜狗搜索（）2.1.3、360搜索（）2.2 ⾏业知识图谱⾏业知识图谱指⾯向特定领域的知识图谱，⽤户⽬标对象需要考虑⾏业中各级别的⼈员，不同⼈员对应的操作和业务场景不同，因⽽需要⼀定的深度与完备性，⾏业知识图谱对准确度要求⾮常⾼，通常⽤于辅助各种复杂的分析应⽤或决策⽀持，有严格与丰富的数据模式，⾏业知识图谱中的实体通常属性⽐较多且具有⾏业意义2.2.1、⼈脉路径查询基于两个⽤户之间的关联实体（⽐如：所在单位、同事、同学、朋友、家⼈等）找到两者之间的关联路径。
2.2.2、企业社交图谱查询基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系以⽬标企业为核⼼⼼向外层层扩散，形成⼀个⽹络关系图，直观⽴体展现企业关联。
2.2.3、企业最终控股⼈查询基于股权投资关系寻找持股⽐例最⼤的股东，最终追溯⾄⾃然⼈或国有资源管理部门。
2.2.4、辅助信贷审核基于知识图谱数据的统⼀查询，全⾯掌握客户信息；避免由于系统、数据孤⽴、信息不⼀致造成信⽤重复使⽤、信息不完整等问题。
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的Google搜索，到现在的聊天机器⼈、⼤数据风控、证券投资、智能医疗、⾃适应教育、推荐系统，⽆⼀不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本⽂以通俗易懂的⽅式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了⽐较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。
⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。
另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。
知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。
2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。
所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。
看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。
科学知识图谱讲座(软件操作)PPT课件
• 科学知识图谱简介 • 软件操作基础 • 知识抽取与链接 • 知识图谱可视化 • 软件操作进阶 • 案例分析与实践
01
科学知识图谱简介
定义与特点
定义
科学知识图谱是一种以图形化的方式 展示学科领域知识结构的工具，通过 挖掘和分析科学文献中的数据，揭示 学科领域的发展趋势和知识关系。
一个基于浏览器的图形可视化工具，支持多种数据格式和 可视化效果。它提供了丰富的交互功能，如拖拽、缩放和 平移等，方便用户进行深入分析。
知识图谱的可视化设计
节点设计
根据知识图谱中的实体类型，选择合适的节点形状和颜色。例如，可以将实体设计为圆 形，关系设计为线形。
边设计
根据知识图谱中的关系类型，选择合适的边颜色、形状和权重。例如，可以将关系设计 为实线或虚线，并根据关系的强度设置边的粗细或颜色深浅。
布局算法
选择合适的布局算法来呈现知识图谱的结构。常见的布局算法包括力导向布局、层次布 局等。
可视化效果的优化
交互设计
提供丰富的交互功能，如节点和 边的选择、过滤、缩放和平移等， 方便用户进行深入分析和探索。
视觉效果优化
通过调整颜色、形状、大小和其 他视觉元素，提高知识图谱的可 读性和易用性。
性能优化
事件抽取
总结词
事件抽取是从文本中提取出事件类型、事件论元以及事件触发词的过程。
详细描述
事件抽取是知识图谱构建中的重要步骤，它通过分析文本中的事件触发词和事件论元，提取出事件类 型和相关属性，从而丰富知识图谱中的动态信息。事件抽取可以帮助我们更好地理解事件的来龙去脉 和实体在事件中的作用。
事件抽取
知识产权
科学知识图谱可以用于知识产权保护，通过分析和挖掘专利文献，发 现和保护知识产权。
知识图谱思维导图
知识图谱思维导图
前一段时间研究了下知识图谱，根据一些博客和技术分享，整理出思维导图，以供有需求时回顾。 主要分为三大模块：命名实体识别、实体关系预测以及Neo4J图数据库。 其中，命名实体识别主要包括实体库的构造和新实体的更新；实体关系预测是算法工程师的重点工作内容，包括实体关系获取（训练数据）和实体关系预测（分类等）；Neo4J 则需要掌握增删改查操作等。 具体见下图所示（转载请注明出处和作者，感谢！）：
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知识推理
知识推理
基于逻辑的推理 主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等
基于图的推理 主要是利用了关系路径中的蕴涵信息，通过图中两个实体间的多步路径来预
测它们之间的语义关系
感谢聆听
关系抽取
开放式关系抽取 基于联合推理的实体关系抽 取
属性抽取
针对实体而言，形成对实 体的完整刻画
知识表示
知识表示
01
应用场 景
03
复杂关 系模型
02
代表模 型
04
多源信 息融合
知识表示
应用场景
01
语义相 似度计
算
02
链接预 测
知识表示
代表模型
A
距离 模型
D
神经张 量模型
B
单层神经 网络模型
E
库，需要利用现有的知识库作为基础，比如维基百科
应用
应用
一．智能搜索
应用
深度问答
应用
社交网络
垂直领域
Байду номын сангаас金融领域
反欺诈 精准营销
电商行业 医疗领域
挑战
挑战
知识 获取
知识 表示
知识 融合
知识 应用
目前，基于大规模开 放域的知识抽取研究 仍处于起步阶段，尚 需研究者努力去攻关 开垦
目前存在的表示方式 仍是基于三元组形式 完成的语义映射，在 面对复杂的知识类型、 多源融合的信息时， 其表达能力仍然有限
矩阵分 解模型
C
双线性 模型
F
翻译 模型
知识表示
复杂关系模型
复杂关系主要 指的是1-to-N、N-to-1、N-to-N的3种关系类型
知识融合
知识融合
实体对齐
消除异构数据中实体
冲突、指向不明等不
1
一 致性问题
知识更新
主要包括模式层的更 新与数据层的更新
3
2
知识加工
主要包括本体构建与 质量评估两方面的内 容
实体对齐是知识融合 中的关键步骤，虽然 相关研究已取得了丰 硕的成果，但仍有广 阔的发展空间
目前，大规模知识图 谱的应用场景和方式 还比较有限，其在智 能搜索、深度问答、 社交网络以及其他行 业中的使用也只是处 于初级阶段，仍具有 广阔的可扩展空间
知识抽取
知识抽取
实体抽取
基于规则与词典的方法 基于统计机器学习的方法 面向开放领域的实体抽取
知识图谱
演讲人
2 0 2 5 - 11 - 11
架构
逻辑架构
模式层 建立在数据层之上，通过本体
库来规范数据层的一系列表达
数据层 由一系列事实组成，知识将以
事实为单位进行存储
体系架构
自底向上 从数据中提取实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，
再构建顶层的本体模式，大多数都采用这种方式
自顶向下 先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识