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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
(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用
领域应用 | 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。
领域应用 | 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱 1周前本文转载自公众号：贪心科技。
作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：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。
对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
目录：1.概论2.什么是知识图谱3.知识图谱的表示4.知识抽取5.知识图谱的存储6.金融知识图谱的搭建1.定义具体的业务问题2.数据收集 & 预处理3.知识图谱的设计4.把数据存入知识图谱5.上层应用的开发7.知识图谱在其他行业中的应用8.实践上的几点建议9.结语1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。
如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。
在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。
但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。
图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。
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
第1讲 CiteSpace及科学知识图谱
第1讲CiteSpace与科学知识图谱李杰1,2，陈超美31.上海海事大学海洋科学与工程学院2.上海海事大学科技情报研究所3. Drexel University-College of Computing andInformaticsChen C. Information visualization: Beyond the horizon[M]. Springer Science& Business Media, 2006.配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016.作者博客: 李杰博客：/u/jerrycueb；陈超美博客：/u/ChaomeiChen本讲基本内容CiteSpace简介及原理科学知识图谱导览CiteSpace应用现状及问题CiteSpace学习流程及其相关资料软件开发者陈超美，男，1960年9月生于北京。
美国德雷塞尔大学计算机与情报学学院教授，曾先后担任英国布鲁内尔大学客座教授和大连理工大学长江学者讲座教授。
研究方向为信息可视化、科学前沿图谱和科学发现理论。
发表科技论文200余篇，被引超过10000次。
出版著作科学计量学及数据可视化方面的著作近10部，并有多部被翻译成中文。
中文博客：/u/ChaomeiChen学术主页：/~cc345/Why CiteSpace？Google Metrics Array近12%的引用贡献来源于Citespace的一篇典型文献（1167/10005）。
如果加上其他与CiteSpace相关的应用被引，可能会达到30%-50%以上。
https:///citations?user=IjN4HSRsdakC&hl=enCiteSpace简介•陈超美（Chao-mei Chen）教授是美国德雷赛尔大学计算机与情报学教授，从2008年开始担任大连理工大学长江学者讲座教授，同时也是Drexel-DLUT 知识可视化与科学发现联合研究所（美方）所长。
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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martin br schu bert a brau n_t garfi eld e merton rk
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natu re sci_s tud res e valuat soc s cisci inform soc s tud jama brit m ed j -j am me d assoc
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techn ol cult socio logy sci te chnol hu m val
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j ma rketing long range pl sloa n jmanag eann rev manag pro d innovat strategic man agemen t int j i nd organ g jrev bus venturin harva acad res rd technol manage bus j int b m us rev anage stud j sma fina nc ll bus econ econ eco n behav organ rand j man econ j_ma nage age j jjma nage stu d ieee t strategic eng j ind ma econ nage man age sci calif manage rev 2 科学计量学、信息计量学、网络计量学、科学心理学、科学社会学、科学教育学 acad manage j reg_ stud orga q_j_ n econ sci econ ometrica j poli t econ r&d m anage adm in techn sci qu ovation art Scientometrics, , Informetrics, Webometrics, Psychology of Science, Sociology of Science, Education of Science int j technol econ _j m anage adm sci q n perspe ct res m anage j eco j eco n lit rev ec in con novation world stat dev new te techn ol foreca cam st soc bridge j e con am ind ee con corp rev chan ge orga n stud j poli tical ec res p olicy j ol tech nology transfe techn anal s trateg am p sychol scien tometrics sci_a scien ce m p na tl acad sci usaam s ociol rev am j sociol sci p ubl policy
知识图谱构建及其在信息检索中的应用
知识图谱构建及其在信息检索中的应用知识图谱是一个由实体、关系和属性组成的图数据结构，用于表示知识中的实体和实体之间的关系。
它是一种基于语义的知识表示模型，能够将大量的信息进行结构化和关联，并提供高效的信息检索和智能推理功能。
知识图谱的构建和应用在信息检索领域具有重要的意义，本文将首先介绍知识图谱的构建方法，然后探讨其在信息检索中的应用。
一、知识图谱的构建方法知识图谱的构建需要从原始数据中提取实体、关系和属性信息，并将其组织成图结构。
下面将介绍几种常见的知识图谱构建方法。
1. 实体识别与命名实体识别（NER）：实体识别是从文本中识别出具有特定含义的实体，如人物、地点、组织机构等。
命名实体识别是实体识别的一种特定形式，用于从文本中识别出具有特定名称的实体。
实体识别和命名实体识别是知识图谱构建的基础，通过这两个步骤可以提取出知识图谱中的实体。
2. 关系抽取：关系抽取是从文本中提取出实体之间的关系。
常用的关系抽取方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖于预定义的规则模板来匹配和提取关系，而基于机器学习的方法则是通过训练模型来自动学习关系的特征和规律。
3. 属性提取：属性提取是从文本中提取出实体的属性信息。
常见的属性包括实体的特征、属性值和描述等。
属性提取可以通过文本分析和信息抽取技术来实现，例如基于文本模式匹配和基于统计的方法。
二、知识图谱在信息检索中的应用知识图谱在信息检索中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 语义搜索：知识图谱可以为搜索引擎提供更加准确和智能的搜索结果。
传统的文本搜索通常是基于关键词匹配的，而知识图谱可以通过理解用户查询的意图和上下文信息来进行精确的语义匹配，从而提供与用户需求更加匹配的搜索结果。
2. 关系推理：知识图谱可以利用其中的关系信息进行关系推理。
通过分析实体之间的关系链，知识图谱可以发现隐藏在数据背后的关联和规律，并通过推理方法进行预测和推断。
这在信息检索中可以用于推荐相关文档、文章或者联系相关实体。
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。