科学知识图谱方法及应用完整版本
科学知识图谱方法及应用
❖ 美藉华人陈超美1999年率先发表了该领域的第一 部专著《信息可视化》，创办了国际期刊《 Information visualization》。
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1.知识可视化概述
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2.知识图谱概述——基本概念
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ 上世纪50年代，加菲尔德创制 SCI，并以编年体形式手工绘制 引文网络图谱；随后 “文献耦 合”（Kessler，1963），“科 学引文网络”（Price，1965）， “同被引”（Small，1973）、 “共词”（Callon，1983）、 “引文可视化”（White， 1998）相继提出
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2.知识图谱概述——基本概念
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ ①较形象、定量、客观、真实地显示学科结构、 热点、演化与趋势，是学科基础研究新视角。
❖ ②知识图谱可发现、描述、解释、预测和评价 科学知识。
❖ ③对图书情报学科具有更重要意义，也有助于 信息检索、信息分类与信息服务等。
耗时、 费力、 难以重复、 较主观 盲人摸象
默创立“三维构型图谱”three
dimensional configuration map
之后出现“多维尺度图谱”multi-
dimensional scaling map
卡尔提出“自组织映射图谱 ”self-organizing map
实
例
： 某 学 术 群
体 知 识 图
谱 24
实例：
某学科期刊高频关键词共词网络2个知识群
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耦合
科技文献知识图谱的构建与应用研究
科技文献知识图谱的构建与应用研究随着科技快速发展，科技文献数量增长迅速，如何高效地获取和处理这些信息是当前亟待解决的问题之一。
知识图谱作为一种新兴的信息表示方法，可以有效地将科技文献进行结构化和标注，使得人们能够更快速、准确地获取、理解和应用这些文献信息。
本文将着重探讨科技文献知识图谱的构建与应用研究。
一、科技文献知识图谱的概念和意义知识图谱是一种基于图的信息表示方法，将实体与实体之间的关系用图的形式表示出来。
科技文献知识图谱是针对科技文献的一种知识图谱，将科技文献的内容、作者、关键词等元数据进行标注和结构化，建立起一个包含各种知识元素之间关系的图谱。
科技文献知识图谱的构建具有以下意义：1. 实现科技信息的全局化科技文献知识图谱可以对科技信息进行全局化的表示，不仅有助于科技研究者了解某个领域中研究进展和前沿动态，还有助于将不同领域的信息进行跨领域集成和交叉应用。
同时，知识图谱构建的结果也可以作为大数据分析和人工智能应用的重要数据来源，提高科技信息处理效率。
2. 促进科技研究进步科技文献知识图谱能够帮助研究者迅速找到同一领域内相关的文献、学者、机构等信息，减轻研究者在信息检索方面的负担，提高科技研究的效率。
此外，科技文献知识图谱还可以发现不同领域之间的联系，可能会产生新的想法和观点，促进科技研究的交叉融合。
3. 改善科技传播和科技普及知识图谱构建的过程也是科技文献分类、筛选、标注和整合的过程，这个过程不仅有助于科技信息的整理和传播，也有助于普通人更好地了解科技信息和科技创新的成果。
因此，科技文献知识图谱的建立也有助于提高科技普及率，促进科技进步及应用。
二、科技文献知识图谱的构建方法科技文献知识图谱的构建方法主要有两种：自动构建和人工构建。
1. 自动构建自动构建主要依靠计算机自动处理文献，并利用机器学习、自然语言处理等技术进行文本分析。
自动构建主要由以下几个步骤组成：（1）文本获取：通过爬虫、API等方式获取原始文本数据。
课件：知识图谱-王毅
知识图谱的分类
• 寻径网络图谱：根据经验性的数据，对不同概念或实体 间联系的相似或差异度做出评估，然后应用图论中的一 些基本概念和原理生成的一类特殊的网状模型。
PFNETs算法将主题词、关键词、作 者等研究者要分析的信息视为节点， 并且假设节点间由甲醛的路径相连， 权值为被分析对象的共被引频次
关键节点控制着学科领域研究的走 向
数据 概念
模型
名词、 术语
变量与 假设
定义
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方法与计量学 引文分析 、 共现分析等方法结合 , 用可视化的图 谱形象地展示学科的核心框架 、 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。
知识图谱的相关理论
功能描述
作者机构国家术语和关键词的共现分析 引文作者和期刊的共被引分析 文献耦合分析 爆发词或爆发文献探测
Ucinet
由加州大学欧文分校Linton Freeman 编写， 目前最流行的社会网络分析软件
共现网络分析 中心性分析 子群分析 角色分析 多元回归分析 因子分析 聚类分析 多维尺度分析
VOSviewe
CR： Cited References，引用参考文献的数量，文章在web of science 中的参考文献数量
LCR：Local Cited References，本地引用参考文献的数量，LCR可以快速找出最新的文献中哪些 是和自己研究方向最相关的文章
Histcite——作图与分析
Histcite——功能缺点
知识图谱方法与应用
王毅 MG1414022
情报学的方法分类
知识图谱的学科背景
• 知识图谱研究是一个以科学学为基础，涉及应用数学、 信息科学及计算机科学诸多学科交叉的领域，是科学计 量学和信息计量学的新发展
知识图谱技术及其在农业领域应用
农业数据常常受到环境、设备、采集方法等多种因素的影响，数据 质量不稳定，可能存在误差和异常值等问题。
数据更新与维护困难
农业数据具有很强的时效性，需要及时更新和维护。然而，由于农业 生产的分散性和数据采集的复杂性，数据更新与维护面临较大困难。
技术成熟度问题
01
技术标准不统一
目前知识图谱技术在农业领域的应用尚缺乏统一的技术标准和规范，导
知识图谱技术及其在农业领 域应用
汇报人： 2023-12-27
目录
• 知识图谱技术概述 • 农业领域知识图谱的构建 • 知识图谱在农业领域的应用案
例 • 面临的挑战与未来发展方向
01
知识图谱技术概述
知识图谱的定义
知识图谱是一种语义网络，以图形化的方式表示现实世界中的概念、实体及其之 间的关系。它通过捕捉不同来源的知识，将分散的信息整合成结构化的、可查询 的语义网络，为机器理解和推理提供基础。
植物病理学研究
利用知识图谱技术分析植物病原 菌的基因组序列、代谢途径等信 息，有助于发现新的抗病基因和 防治策略。
农业生态学研究
通过知识图谱技术整合农业生态 系统中的多源异构数据，有助于 揭示生态系统中的复杂关系和规 律，为农业可持续发展提供科学 依据。
农产品追溯
食品安全追溯
知识图谱技术可以用于构建食品安全追溯系统，实现农产品从生产到消费全过程的追溯 ，提高食品安全监管水平。
精准施肥
通过知识图谱技术，可以分析土壤养分状况，为农田提供 精准的施肥方案，提高肥料利用率，减少环境污染。
精准灌溉
根据土壤湿度、作物需水情况等因素，利用知识图谱技术 实现精准灌溉，有效节约水资源，提高作物产量。
农业科研
科学知识图谱讲座(软件操作)
1 科学计量学
Scientometrics
4 科学知识社会学
Sociology of Scientific Knowledge
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知识图谱技术的应用和发展
知识图谱技术的应用和发展随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累。
这些数据包含了人类社会中几乎所有的知识，但是由于信息过于庞杂和分散，如何有效地管理和利用这些知识成为了一个重要的问题。
知识图谱技术应运而生，它可以将各个领域的知识智能地组织起来，为人们提供更加全面、准确和高效的知识服务，成为了当前信息时代最重要的技术之一。
一、知识图谱技术的基础所谓知识图谱，是指基于语义的知识组织形式，以图谱的形式展示出来。
在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
通过这种方式，将各种知识进行关联，可以构建出一个大规模的、具有深度和广度的知识库。
在知识图谱中，能够识别和表达的实体包括人、地点、事物、事件、组织等多个维度，但目前主要还是以人物、组织和事物为主。
知识图谱技术的基础是以人为中心的语义网(Semantic Web)，而语义网的概念是由万维网联盟主席Tim Berners-Lee提出的，它是一个标准化和结构化的信息网络，能够为计算机更好地理解人类语言和语义，进而实现更加智能的服务。
语义网的核心技术包括RDF(资源描述框架)、OWL(Web本体语言)、SPARQL(语义网查询语言)等，而这些技术也被广泛运用于知识图谱领域。
此外，知识图谱技术还与自然语言处理、机器学习、信息抽取等领域结合，提高了知识抽取和推理的准确性和效率。
二、知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱技术最早在搜索引擎领域得到了应用。
传统搜索引擎主要是基于关键词匹配，而知识图谱将词汇与实体之间的关联关系映射到图谱上，从而实现对各个实体和其关联知识的精确搜索。
比如，Google搜索中的Knowledge Graph就是一个知识图谱系统，它可以提供更多的语义信息，准确地展示搜索结果的相关度和领域，进一步提升搜索结果的质量。
2.智能语音助手知识图谱技术还被广泛用于智能语音助手领域。
智能语音助手通过语音交互与人进行沟通，可以获取用户的需求，并提供相关的信息和服务。
知识图谱的原理及应用
知识图谱的原理及应用作者：黄桂平陈巧莹何斯娜余舒红叶江彬陈金萍来源：《大东方》2019年第02期1.产生背景知识图谱的起源最早可追溯到文献计量学和科学计量学的诞生时期。
1938年Bernal制作了早期学科图谱;1948年Ellingham手工绘制了图表，形象地展示自然科学和技术分支学科间的关系。
同年，Price用简单的曲线可视化科学知识指数增长规律。
到20世纪50年代，Garfield 创制《科学引文索引》。
并以编年体形式手工绘制引文网络图谱;随后“文献耦合”（两篇文献同引一篇或多篇相同的文献）、“科学引文网络”、“同被引”（与本文同时被作为参考文献引用的文献，与本文共同作为进一步研究的基础）、“共词”（指一定频率共现于同一语篇中的词）、“引文可视化”等相继被提出，科学知识可视化成为专门领域。
近年来，因为网络信息技术的飞速发展使得网络信息呈爆炸式增长，造成大量信息冗余，资源重复率高，人们对知识与信息选择更加困难，查找精确性和效率都有了很大的影响。
为了解决上述问题并能可视化的展示知识及信息，科学知识图谱应运而生[1]。
2.含义知识图谱（Mapping Knowledge Domain）也被称为科学知识图谱、知识域可视化或知识域映射地图，旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念，是可视化地描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学技术知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术知识的合作和深入[2]。
具体分为传统科学计量图谱、三维构型图谱、多维尺度图谱、社会网络分析图谱、自组织映射图谱、寻径网络分析图谱等几个种类。
3.原理知识图谱的基本原理是科学文献、科学家、关键词等分析单位的相似性分析及测度。
根据不同的方法和技术可以绘制不同类型的科学知识图谱。
该方法首先，通过计算机和互联网搜索引擎强大的自动查询功能，在极短的时间里面完成对海量信息的准确查询。
其次，通过计算机对已查询到的海量零散信息进行文献计量统计分析，不仅可以通过量化模型将其以科学的、可视化的形式直观地呈现出来，而且还可以发现它们之间的深层次关系和趋势，为今后在该领域的研究提供更有力的客观数据和科学支持。
知识图谱技术的应用与研究
知识图谱技术的应用与研究第一章：知识图谱技术的概述知识图谱技术是一种人工智能技术，它通过将不同领域的知识转化成结构化的知识图谱，实现信息的语义化表达和智能化分析。
它是目前人工智能领域的前沿技术之一，其应用领域非常广泛，包括搜索引擎、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
知识图谱技术主要由三部分组成：知识抽取、知识表示和知识推理。
其中，知识抽取是将非结构化或半结构化的数据转化成结构化的知识表示；知识表示是使用一种图形化的语言将知识表示成图谱的形式；知识推理则是通过运用逻辑和推理算法对知识图谱中的信息进行推理和分析。
第二章：知识图谱技术在搜索引擎中的应用搜索引擎是知识图谱技术应用领域之一。
通过将搜索关键词与知识图谱进行对接，搜索引擎可以更加准确地理解用户的需求，给用户更加精准的搜索结果。
例如，在搜索“北京市的天气”时，搜索引擎可以直接从知识图谱中获取“北京”的地理位置、天气预报等相关信息，快速给出准确的搜索结果。
同时，知识图谱技术还可以用于搜索引擎的推荐系统。
通过分析用户的搜索行为和偏好，搜索引擎可以在知识图谱中找到相似的实体或知识点，给出用户更有针对性的搜索建议和推荐。
第三章：知识图谱技术在语音识别和自然语言处理中的应用知识图谱技术可以帮助机器对语音信号进行语义化分析，并将其转化为结构化的知识图谱。
这有助于提高语音识别的准确度，尤其是在面对复杂领域的时候更为明显。
同时，知识图谱还可以帮助机器理解人类的自然语言交流，从而更好地满足人类的需求。
例如，在智能客服领域，知识图谱技术可以通过对用户的自然语言请求进行理解，找到最合适的回答，快速解决问题。
在其他的自然语言处理应用领域，如机器翻译、信息抽取等，知识图谱技术也有广泛的应用。
第四章：知识图谱技术在推荐系统中的应用推荐系统已经成为互联网应用的重要组成部分，而知识图谱技术则为推荐系统提供了更为精准的推荐方式。
知识图谱技术可以通过对用户的行为和习惯进行分析，建立用户的兴趣关系图谱，从而实现更加准确、个性化的推荐。
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❖ 美藉华人陈超美1999年率先发表了该领域的第一 部专著《信息可视化》，创办了国际期刊《 Information visualization》。
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1.知识可视化概述
❖ 改正字符错误，统一或增补 ❖ 分时段 ❖ 有代表性的抽取
31
3.3选择知识单元
❖ 知识单元是知识处理的基本单位：关键词、题名、 作者、机构、刊名、分类号、学科等等。目前也 扩展到摘要、参考文献和全文。多种结合。
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3.4 构建知识单元关系
1、说明科学知 识和情报内容的 继承和利用 2、标志科学的 发展
GREEN BL, 1990, J APPL SOC PSYCHOL, V20, P1033 HANSON RF, 1995, J CONSULT CLIN PSYCH, V63, P987 HARVEY AG, 1999, J CONSULT CLIN PSYCH, V67, P985
author cocitation
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2.知识图谱概述——基本概念
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ 上世纪50年代，加菲尔德创制 SCI，并以编年体形式手工绘制 引文网络图谱；随后 “文献耦 合”（Kessler，1963），“科 学引文网络”（Price，1965）， “同被引”（Small，1973）、 “共词”（Callon，1983）、 “引文可视化”（White， 1998）相继提出
❖了解领域历史、现状热点、前沿趋势
❖ 选题，寻求切入点和突破点 ❖ 寻求新的研究方法和有力的论证依据 ❖ 避免重复劳动
❖网络环境，大数据。。。
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如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在 了巨人的肩膀上。
❖ 我不知道在别人看来，我是 什么样的人；但在我自己看 来，我不过就象是一个在海 滨玩耍的小孩，为不时发现 比寻常更为光滑的一块卵石 或比寻常更为美丽的一片贝 壳而沾沾自喜，而对于展现 在我面前的浩瀚的真理的海 洋，却全然没有发现 ——牛顿
2.知识图谱概述——发展历程
❖ PFNET算法根据经验性数据， 对不同概念或实体间联系的相 似性或差异程度做出评估，然 后引用图论中的基本概念或原 理生成特殊的网状模型
1990美国心理 学家斯克沃斯 兹恩巴克提出 “寻径网络图 谱”pathfinder network
scaling map，PFNET
journal cocitation
RUBONIS AV, 1991, PSYCHOL BULL, V109, P384
RUEF AM, 2000, CULTURAL DIVERSITY E, V6, P235
SHAH B, 1997, SUDAAN USERS MANUAL
❖ 知识可视化发展时间很短 ，正式起源于 2004年， M.J.Eppler 和 R.A.Burkhard 共 同 发 表 论 文 (knowledge Visualization -Towards a New Discipline and its Fields of Application)。
❖ Eppler 认为 ： 知 识 可 视 化 主 要 研 究 视觉 表 征 的使 用，主要目的是改进两人或多人间知识的创造与 转移；知识可视化是指能用来构建和传递复杂观 点和内容的所有图形手段和方式。
第六 科学知识图谱方法及应用
杨思洛 信息管理学院
工欲善其事,必先利其器
❖课程考核：相关的课程论文，6月1号前交 信息管理学院336办公室。
❖包括学号、姓名、联系方式
2
引言
❖对学科（领域、主题）过去、现状、前沿、热 点、趋势的把握可通过什么方法手段？
3
引言的重要性！ ❖文献是记录有知识的一切载体 ❖文献是科学交流的主要途径与手段
传播 创新
百闻不如一见、一图胜万言！
纽约大学心理学专家吉米·布洛诺（Jerome Bruner）在实验中发现，人们能记住10%听 到的东西，30%读到的东西，但是却可以记 住 80%看到的东西
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9
1.知识可视化概述
❖科 学 计 算 可 视 化 (Visualization in Scientific; Computing)、数据可视化(Data visualization)、 信息可视化、知识可视化、知识域可视化。
国内数据库：CNKI、CSSCI、CSCD、万方等
网络数据源：Google Scholar、arXiv、CiteSeerX
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3.2样本数据清洗
❖ 基于文献数据库进行知识可视化的质量、合理 性和可靠性很大程度上依赖于所用数据的精确 性和全面性，不准确或不全面的数据往往造成 不精确甚至错误的结果。即使目前最权威、公 认质量最高的WoS，也存在数据著录格式（如 人名和地名的不统一）和遗漏的问题。
*DEP HLTH HUMAN SE, 1999, MENT HLTH REP SURG G
*US BUR CENS, 2000, STF3A DEP COMM BUR C
BLAZER DG, 1994, AM J PSYCHIAT, V151, P979
EATON L, 2001, NY TIMES
❖ 基本原理是分析知识单元 （科学文献、科学家、关 键词等）的相似性及测度。 采用不同的方法和技术绘 制不同类型的图谱。
科学知识图谱
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2.知识图谱概述——发展历程
❖ 传统的科学图谱以简单的二维、三 维图形（如：柱形图、线性图、点 布图、扇形图、平面图等）表示科 学统计结果
文献摘要或关键词纪录比例图
1116, A1
FOTHERGILL A, 1999, DISASTERS, V23, P156
FULLERTON CS, 1999, AVIAT SPACE ENVIR MD, V70, P902
GINEXI EM, 2000, AM J COMMUN PSYCHOL, V28, P495
GOENJIAN AK, 2001, AM J PSYCHIAT, V158, P788
将数据以及数据间关系表达 成一个图，图中节点表示数 据，线表示数据间关系
运用较小生成树法及复杂连 接删除算法，删除网络中大 部分连接，保留最重要连接 ，最大限度简化网络
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2.知识图谱概述——发展历程
印第安纳大学Ketan K Mane 和泊尔纳提出“PNAS主题爆 炸图谱”，用以发现主要主 题和复杂趋势
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2.知识图谱概述——基本概念
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ ①较形象、定量、客观、真实地显示学科结构、 热点、演化与趋势，是学科基础研究新视角。
❖ ②知识图谱可发现、描述、解释、预测和评价 科学知识。
❖ ③对图书情报学科具有更重要意义，也有助于 信息检索、信息分类与信息服务等。
耗时、 费力、 难以重复、 较主观 盲人摸象
默创立“三维构型图谱”three
dimensional configuration map
之后出现“多维尺度图谱”multi-
dimensional scaling map
卡尔提出“自组织映射图谱 ”self-organizing map
实
例
： 某 学 术 群
体 知 识 图
谱 24
实例：
某学科期刊高频关键词共词网络2个知识群
利用地理信息系统的可视化信息，地理地图的自然组织 框架，构建隐含大量信息的可视化主题地图
应用案例： 期刊文章的数量与 资助基金间的动态 关系图谱
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2.知识图谱概述——发展趋势
❖ 随计算机处理能力日益提高、文献数字化，知识图谱工具在模拟人类信息分 析等方面，可帮助人类进行某些领域的判读、搜索、决策、预测……
KAWACHI I, 2001, J URBAN HEALTH, V78, P458
KESSLER RC, 1995, ARCH GEN PSYCHIAT, V52, P1048 KILPATRICK DG, 1987, CRIME DELINQUENCY, V33, P479 MADAKASIRA S, 1987, J NERV MENT DIS, V175, P286
POLE N, 2001, J NERV MENT DISK H, 1999, J ANXIETY DISORD, V13, P359 RESNICK HS, 1993, J CONSULT CLIN PSYCH, V61, P984 ROTHBAUM BO, 1992, J TRAUMA STRESS, V5, P455
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1.知识可视化概述
可视化对象 可视化目的
可视化方式
交互类型
信息可视化
知识可视化
知识图谱
非空间数据
人类的知识
科学知识
从大量抽象数据中 促进群体的知识创新 展示学科，促进科学
发现新的信息
和传播
发展
计算机图形图像 绘制草图、知识图表、 多维图表、视觉隐喻 视觉隐喻
人-交互
人-交互
人-交互
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1.知识可视化概述
33
耦合
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知识单元 的共被引
关系
文献共被引分析是计量 文献之间关系的一种新 方法。即2篇文献共同 被1篇文献引用，这2篇 文献就构成共引关系。 共被引频率定义为这2 篇文献一起被引用频次
——马沙科娃、斯莫尔 （苏联、美国）
35
CR 2001, NY TIMES
1226, B2
*AM PSYCH ASS, 1994, DIAGN STAT MAN MENT
概念图
概设 教 念计 育 组制 应 成作 用
知识可视化 工具及其教 育学习应用