基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设研究
基于大数据的企业知识图谱构建研究
基于大数据的企业知识图谱构建研究随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始利用数据来帮助决策和业务发展。
其中一项应用就是构建企业知识图谱，以便更好地管理和利用企业内部的知识资源。
本文将探讨基于大数据的企业知识图谱构建研究，包括知识图谱的定义、构建流程和实际应用。
一、知识图谱概述知识图谱是一种基于图结构表示知识的方法，它将实体（如人、物、事件等）和它们之间的关系用节点和边表示出来。
知识图谱是一种典型的语义网络，它利用大数据技术和人工智能技术来实现知识的可视化、自动化和智能化，可以用于实现搜索引擎、语音识别、机器翻译、个性化推荐、智能客服等应用。
二、企业知识图谱构建流程企业知识图谱是一种以企业为主体的知识图谱，它将企业内部的知识资源如人、物、事件等以及它们之间的关系用节点和边组成的图结构来表示。
企业知识图谱的构建流程包括以下几个步骤：1.数据采集。
企业知识图谱的构建离不开大量的实体和关系数据，这些数据的来源可能包括企业内部的各种数据库、文献、人员档案等，也可能包括外部数据，如互联网、行业协会等。
数据采集可以通过爬虫、数据挖掘等技术来完成。
2.数据预处理。
数据预处理是对采集到的数据进行清洗、去重、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
同时还需要对数据进行分类、分析和特征提取等操作，为后续的知识图谱构建做好准备。
3.实体抽取。
实体抽取是指从文本中识别实体，并将其转化为知识图谱中的节点。
实体抽取的精度和覆盖率对知识图谱的构建至关重要，它需要利用自然语言处理（NLP）等技术来实现。
4.关系抽取。
关系抽取是指从文本中识别实体之间的关系，并将其转化为知识图谱中的边。
关系抽取需要利用NLP等技术来实现，同时还需要结合领域知识和业务需求来进行规则定制。
5.知识图谱存储。
知识图谱中的节点和边需要存储到数据库中，并建立索引和查询接口，以便后续的知识图谱应用和查询。
三、企业知识图谱应用案例企业知识图谱可以应用于多个领域，本节将介绍其中几个典型的案例。
知识图谱构建平台
KGCloud知识图谱构建平台总体方案目录KGCloud知识图谱构建平台总体方案 (1)北京清图科技有限公司........................................................................................ 错误!未定义书签。
KGCloud知识图谱构建平台总体方案 (3)一、项目背景 (3)二、KGCloud知识图谱构建平台总体介绍 (4)三、KGCloud知识图谱构建平台主要特色 (5)KGCloud知识图谱构建平台主要功能与模块 (6)一、知识图谱构建 (6)二、知识图谱可视化 (9)三、知识谱图应用平台接口功能 (11)四、知识表示 (11)KGCloud知识图谱构建平台技术方案以及详细架构 (12)一、KGCloud知识图谱构建平台程序架构 (12)二、KGCloud知识图谱构建平台知识图谱架构 (12)KGCloud知识图谱构建平台总体方案一、项目背景知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识库。
知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，已经成为知识驱动的智能应用的基础。
知识图谱与大数据、深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力。
知识图谱从语义角度出发，通过描述客观世界中概念、实体及其关系，从而让计算机具备更好地组织、管理和理解互联网上海量信息的能力。
更具体的说，在人类与互联网世界交互的过程中，产生了繁杂庞大的信息，这些信息一般被图片、声音、文字、视频等数据载体保存。
我们希望计算机可以分析、阅读、理解这些数据，精准挖掘到数据背后隐藏的有价值的知识，在用户需要的时候提供知识服务。
知识图谱作为一种语义网络拥有极强的表达能力和建模灵活性：首先，知识图谱是一种语义表示，可以对现实世界中的实体、概念、属性以及它们之间的关系进行建模；其次，知识图谱是其衍生技术的数据交换标准，其本身是一种数据建模的“协议”，相关技术涵盖知识抽取、知识集成、知识管理和知识应用等各个环节。
基于大数据分析的企业知识图谱构建研究
基于大数据分析的企业知识图谱构建研究随着互联网技术的不断发展，大数据分析越来越成为了企业决策的重要依据。
而企业知识图谱则是大数据分析的一种重要形式，它可以通过将企业的各种数据联系起来，从而构建起企业的知识网络，为企业决策提供更为全面和准确的数据支持。
本文就企业知识图谱的构建研究进行探讨，旨在为企业提供更加精准的数据分析和决策支持。
一、企业知识图谱简述企业知识图谱是一种基于大数据分析的知识网络，它可以将企业的各种数据通过图谱的方式联系起来，形成一个相互关联的结构。
企业知识图谱通常包括企业的产品结构、组织结构、供应链结构、客户关系结构等多个方面的数据。
通过对这些数据的梳理和分析，企业可以更加直观地了解其面临的问题和机遇，并制定出更为科学的决策。
企业知识图谱不仅有助于企业发现产品开发的机会和研究方向，还可以为企业提供更全面的供应链系列信息，支持企业保持市场竞争力。
此外，企业知识图谱还可以帮助企业发现和发掘隐藏在数据中的机会，为企业创造更多的价值。
二、企业知识图谱的构建企业知识图谱的构建是一个复杂的过程，需要进行多方面的数据分析和整合。
下面，我们将从数据采集、数据清洗、图谱构建等方面进行详细论述。
1. 数据采集企业知识图谱的构建首先需要进行数据采集。
数据采集的对象有很多，可能包括企业的产品、供应链信息、客户数据等。
不同的企业需要采集的数据种类也不同。
因此，数据采集过程需要制定一个合理的策略，根据不同的需求和目标进行数据的采集。
数据采集的方式也有多种。
可以通过网络抓取的方式获取数据，也可以通过企业的内部数据库等方式进行获取。
无论是哪种方式，数据采集必须保证数据的准确性和完整性，为后续的数据处理和分析提供基础。
2. 数据清洗数据采集后，需要进行数据清洗。
数据清洗是数据处理的重要一环，其目的是排除数据中的噪声、缺失值和异常值等干扰因素，从而提高数据可靠性和分析效果。
数据清洗的方式也有多种。
可以通过人工清洗的方式对数据进行筛选和修正，也可以通过算法对数据进行清洗。
基于知识图谱的医疗知识库构建与应用研究
基于知识图谱的医疗知识库构建与应用研究随着人们健康意识的提高，越来越多的人开始关注健康问题并积极寻求健康知识。
然而，由于医学知识的广泛性和复杂性，许多人往往无法找到对自己问题最符合的答案。
因此，构建一个基于知识图谱的医疗知识库可以为人们提供一种更加直观、高效和精准的医疗信息检索利器。
一、知识图谱的特点及其在医疗知识库中的应用知识图谱是一种人工智能技术，它将实体、属性和关系进行结构化表示，可以更加直观的展示实体之间的关系，是一种新兴的大数据分析和知识管理方式。
在医疗领域中，知识图谱能够帮助医生、研究人员和患者快速获取所需信息。
理论上来说，基于医疗知识图谱的系统可以通过提供一个结构化的方式来管理知识，将医疗数据与卫生保健政策数据、诊断和治疗方案、药物信息等组织在一起。
知识图谱可以促进数据共享和协作，更好地利用医疗资源，降低不必要的医疗费用。
二、基于知识图谱的医疗知识库的构建基于知识图谱的医疗知识库需要进行大规模的知识抽取和数据标准化工作。
首先，需要对医学文献进行文本挖掘和自然语言处理，提取出与医疗相关的实体和关系。
其次，需要对医疗实体和概念进行标准化处理，包括统一代码、标准术语和概念的命名规范等。
最后，需要将不同数据源的医疗数据进行整合和融合，形成一个统一的医疗知识图谱。
三、基于知识图谱的医疗知识库的应用基于知识图谱的医疗知识库可以通过多种方式应用于医疗卫生领域，包括以下几个方面：1. 定制化诊断与个性化治疗。
通过将专家知识、学术研究成果、药品说明书、病例分析等医疗信息整合到知识图谱中，实现了对医疗知识的精细化管理和定制化服务。
基于医疗知识图谱的医疗智能问答系统可以筛选出对问题最相关的答案或诊断结果，使患者更容易获得精准的医疗建议。
2. 医疗资源智能调配。
知识图谱结构化的表达方式可以极大地提高数据的可读性和可解释性，利用该特点可实现对医疗资源信息的准确描述和发布，同时基于理论算法优化医疗资源的分配，帮助医生更有效地调配医疗资源。
公安大数据-知识图谱分析平台建设方案
集合碰撞，多条线索碰撞分析锁定犯罪人群自定义对象标签、对象合并、新建关系协作分析，协同分析案情，共享分析结果
关系分析
共同邻居， 共同关联对象分析路径分析，分析两对象间最短路径或所有路径群集分析，分析多个对象间互相关联关系对象行为时序分析闭环分析，查找指定关系网络中处于闭环的节点社群划分，在网络图中划分满足特征的社群骨干分析，在网络图中找出关键节点
数据收集及处理
知识图谱设计
知识图谱存储
知识图谱能力提供
知识图谱 – 构建（怎么做：使用技术、价值体现、解决问题）
XX公司公安大数据智能化建设-能力支撑
目标
知识图技术
信息
知识
智慧
数据
解决的问题
采集清洗后的数据结构化存储
异构数据动态融合
集成领域专家经验
交互简单易用，多人协作分析，经验传承
知识图谱 – 整体技术架构
XX公司公安大数据智能化建设-能力支撑
人
事
组织
物
地
知识图谱本质上是语义网络的知识库，就是把不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
+
2
设计思路
知识图谱 – 构建（怎么做：分步骤）
XX公司公安大数据智能化建设-能力支撑
定义行业分析范畴
路径分析支持全路径分析和最短路径分析支持路径按条件筛选
XX公司公安大数据智能化建设-能力支撑
知识图谱 – 关系分析功能
分析步骤可查看可复用可查看画布操作步骤，步骤可修改配置和可复用
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。
基于知识图谱的国内外智慧建造研究可视化分析
基于知识图谱的国内外智慧建造研究可视化分析1. 本文概述本文主要研究基于知识图谱的国内外智慧建造研究的可视化分析。
智慧建造作为一种先进的管理方法，在节约成本、改善生产流程、提升生产率、提高顾客满意度以及保持可持续发展等方面发挥着重要作用。
目前对于智慧建造理论的知识结构、研究热点及趋势等内容的可视化分析和对该领域知识体系的研究相对较少。
为了填补这一研究空白，本文采用科学文献计量学的知识图谱理论，以国际权威数据库Web of Science(WOS)中收录的相关文献数据为样本，运用可视化分析软件CiteSpaceV对数据进行处理。
通过绘制学科类别、期刊、文献和关键词等角度的知识图谱，结合定量分析和定性分析的方法，归纳总结智慧建造领域的知识基础、研究热点、研究趋势等内容。
在此基础上，本文进一步构建了智慧建造知识体系框架，旨在全面了解智慧建造理论体系的研究状态，促进智慧建造在工程实践中的应用，创新工程项目管理方式，提高项目管理水平。
通过本文的研究，期望为智慧建造领域的学者和实践者提供有益的参考和借鉴。
2. 知识图谱驱动的智慧建造技术内涵3. 国内外智慧建造研究现状智慧建造，作为现代科技与传统建筑行业的融合产物，近年来在国内外均得到了广泛的关注与研究。
知识图谱作为一种强大的知识表示与发现工具，为智慧建造的研究提供了全新的视角。
在国内，智慧建造的研究与实践呈现出蓬勃发展的态势。
随着信息化、大数据、物联网等技术的不断成熟，越来越多的学者和企业开始将这些先进技术引入建筑行业中。
例如，利用BIM（建筑信息模型）技术，可以实现对建筑全生命周期的数字化管理，从而提高建筑的质量和效率。
国内的研究者还在智能监控、智能施工、智能运维等方面进行了深入的探索，为智慧建造的发展提供了坚实的理论基础和实践经验。
相比之下，国外的智慧建造研究则更加注重技术的创新与集成。
许多国际知名企业和高校，如斯坦福大学、麻省理工学院等，都在智慧建造领域进行了大量的研究工作。
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。
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基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设研究
发表时间：2020-04-10T12:32:02.969Z 来源：《科技新时代》2020年1期作者：李鸿雁[导读] 随着现代信息技术的不断发展，其在地理信息工作中的应用也逐渐发挥着越来越重要的作用，对于地理信息的收集、整理、挖掘、分析等工作有着重要的推动意义，能够更好的发挥出地理信息中所蕴含的巨大价值。
重庆市地理信息和遥感应用中心重庆市 401147
摘要：在信息时代的背景下，信息呈现出了数据量大、类型多、价值密度低、传播速度快、时效性强等特点，其对于地理信息工作的开展也提出了更高的要求。
本文针对大数据技术在地理信息相关工作的中的应用，对基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设进行了探索和研究，希望能够为相关工作提供一些参考。
关键词：地理信心；知识图谱；大数据；知识发现平台引言
随着现代信息技术的不断发展，其在地理信息工作中的应用也逐渐发挥着越来越重要的作用，对于地理信息的收集、整理、挖掘、分析等工作有着重要的推动意义，能够更好的发挥出地理信息中所蕴含的巨大价值。
不过，在信息时代下也给地理信息工作的开展带来了不少的挑战，例如随着勘测技术发展地理信息数据量不断增长、数据类型不断丰富，再加上我国幅员辽阔，地理信息数据总量已经十分庞大，即使在某一地区中的地理信息工作都需要对大量的信息、数据进行处理，然而过去的地理信息工作模式已经无法满足新时期的工作需要。
本文从知识图谱技术出发，对大数据知识发现平台的建设以及其在地理信息相关工作中的应用进行了探索和研究。
1.知识发现服务现状分析
知识图谱在地理信息工作中的应用能够更好的满足当下相关工作的实际需要，为相关人员和用户提供智能化、精确化、人性化的地理信息服务。
例如，通过利用知识图谱技术，在相关人员录入地理信息的同时可以对这些信息进行智能分析，通过数据融合、知识发现、内容计算等，生成地理信息数据列表并形成结构化的主体信息，关联已有的数据，进而为相关人员的地理信息检索、研究工作带来加大的便利，促进地理信息价值的增值，为用户提供更好的智能化服务。
2.系统设计
在基于知识图谱的地理信息大数据知识发现平台的建设中，其设计目标为通过知识图谱技术建立地理信息数据库并对信息数据进行规范化、实体化，然后从中进行信息、关键词的抽取和关联，结合数据采集、分析、融合等相关技术来实现地理信息数据的丰富化和结构化，增强信息数据的价值，同时还要建立起地理信息相关的检索引擎，通过分布式计算、大数据等技术构建知识发现服务平台，为相关人员和用户提供丰富多样的知识发现、决策分析等服务，满足新时期地理信息工作的需要。
在该平台系统的总体构架设计上，主要以分布式计算和大数据技术为平台支撑，对当前地理信息数据库中的数据资源进行抽取、规范和计算，在功能设计上重要包括知识图谱索引、语义智能检索，信息主题综述形成、信息主题聚合探索4个模块。
3.关键技术方法
3.1知识图谱索引技术
针对庞大的地理信息数据，为了实现更加有效的数据储存、搜索和分析工作，可以使用Elastic Search工具和Virtuoso 数据库相结合的方式，通过Elastic Search分布式集群的建设来补足Virtuoso 数据库自身数据检索效率不高的短板，建立起分布式多用户搜索引擎。
在应用Elastic Search工具时，需要对其进行以下优化：对数据中无需检索的资源设置enable= false，提高Elastic Search索引速度；利用多线程并发写入进行数据bulk的情况，实现Elastic Search 集群写入吞吐量的最大化；对部分地理信息的字段进行预分组，通过预索引提高Elastic Search的检索和聚合速度。
3.2语义智能检索技术
该技术是通过利用知识图谱索引进行关键词抽取、信息实体主体标注以及主题与关键词的高效匹配来建立起相应的语义搜索模型，从而达到进行语义检索以及智能排序、推荐等功能。
在该技术的具体实施上，首先通过使用STKOS语义知识库和数据挖掘算法对地理信息中的关键词和语义主题进行抽取，并将其作为候选词进行管理。
然后通过余弦相似度算法对候选词的相关度进行分析并进行排序，分析用户的检索意图，找出要想搜索的内容返回检索结果并为其提供相关的关键词。
3.3地理信息主题综述生成技术
该技术可以对用户搜索的地理信息数据进行快速的内容摘要的提取，以简洁的内容向用户提供其中的关键信息，是用户可以在较短的时间内对相关信息进行了解，提高信息利用效率。
在该技术的具体实施上，首先需要对用户所搜索的地理信息内容进行重要度的排序，并对前50条信息的文本进行分句、分词、去停用词等预处理，利用训练好的Word2Vec词向量库对文本中的词汇进行向量表征：通过CBOW方法通过周围词对中心词进行预测，然后通过GradientDesent 方法对周围词向量进行调整，最终获得信息文本中所有词汇的词向量，选择文本集中句子的最大维数，通过词向量生成句向量，通过余弦相似度算法建立相似度矩阵，通过TextRank算法迭代计算，使计算结果逐渐收敛，最后通过对句子权重进行重新排序，选择其中前n个句子形成相关地理信息的摘要文本集。
3.4地理信息主题聚合探索技术
该技术能够在语义搜索引擎的基础上通过主题聚合，为用户通过与该主题相关的信息资源或子主题，帮助用户对相关信息主题进行更加深层次得到发掘和研究。
在该技术的具体应用中，最重要的是要通过去除噪声数据来减少相关性较低的信息对主题聚合造成的影响，其主要的解决方法如下：通过利用词移距离(WMD)计算方法对两个信息实体的相似性进行整体考量，通过使用Word2Vec将主题关键词映射为一个词向量，通过对词向量进行欧式距离计算和加权求和来反映主题迁移的总代价，获得信息实体与主题转移之间的最短距离，从而表示两个信息实体的相似度，最终消除其中相似度较低的噪声数据。
4.系统建设效果
通过基于知识图谱建设大数据知识发现平台，对以往信息搜索中的关键词模式进行了巨大的转变，建立起了“信息实体+网络+数据集”的多维度地理信息检索服务模式。
其次，智能语义检索技术和主题综述智能生成技术的应用大大提高了信息的检索效率和准确性，并辅助相关的人员进行了检索信息的快速提炼总结，以较短的内容帮助相关人员了解主题信息，从以往单纯的信息文本获取实现了信息深度挖掘、组织模式的建立。
再次，信息主题聚合探索技术的应用通过利用自然语言处理和深度学习技术实现了对相关的地理信息的智能聚合，在为用户提供信息检索服务的同时还能够为其提供更多的相关信息，从而拓展其研究视角，增加研究深度。
结语
综上所述，给予知识图谱的大数据知识发现平台的建设为地理信息的数据融合和集成起到了重要的推动作用，其以信息搜索服务为基础，大大提高了信息服务的效率、水平，对于相关研究工作、决策工作的开展有着良好的辅助、推动作用。
在该平台的具体建设上，要对地理信息数据的规范性和质量进行进一步的建设，优化搜索策略，从而增强该平台对相关工作的支持力量和效率。
参考文献：
[1]何剑斌, 郑启伦, 彭宏. MFDM:开放式可视化知识发现平台的设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2003(2):125-127+134.
[2]蒋秉川, 万刚, 许剑, et al. 多源异构数据的大规模地理知识图谱构建[J]. 测绘学报, 2018(8):1051-1061.。