基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化应用
人工智能中的知识图谱技术
人工智能中的知识图谱技术人工智能是一种迅速发展的技术，不断涌现的新技术和应用也让我们对未来充满了无限的想象。
在人工智能技术中，知识图谱技术是一种非常重要的技术，它是将各种信息关联起来形成网络化知识结构的一种技术。
本文将会详细讨论知识图谱技术在人工智能中的应用和前景。
一、知识图谱技术的概念知识图谱是一种通过将不同的实体、属性、关系以及事件等抽象成节点，将它们联系起来的方式来表示各种知识和信息的网络化结构。
它的目的在于将人们所了解的知识与人工智能所能获得的知识整合在一起，以便于更好地服务人类，同时也可以在人工智能领域中自主学习和优化。
知识图谱是一个高效的信息组织形式，通过在节点上建立连接和权重等关联信息，可以更容易地实现不同类型的信息的结构化和实时管理，同时也可以更便捷地实现不同领域的信息共享和应用。
二、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的发展历程经历了从最初的自然语言处理到基于数据挖掘和机器学习，再到如今的深度学习和图形理论的发展历程。
每个阶段都有不同的技术和方法的出现，使得知识图谱技术越来越成熟并广泛应用。
1.自然语言处理阶段：通过对语言进行分析、抽取实体及其属性关系来建立关系型数据库。
2.数据挖掘和机器学习阶段：通过对海量文本语料进行自动分类、聚类和挖掘等技术手段，提取实体及其属性和关联关系，从而构建出知识图谱。
3.深度学习阶段：以深度学习技术为核心，结合图解析的方法，实现对知识图谱进行数据挖掘和信息推理，使得知识图谱的应用范围和效果大大扩展。
三、知识图谱技术的应用知识图谱技术在实际应用中可以更高效地解决大规模知识管理、自动推理、信息检索、问答系统、人机交互和数据分析等领域所面临的问题。
1.大规模知识管理：通过对不同领域的知识进行提取、整合和构建，形成一个全面、准确的知识体系，从而实现知识的高效管理和利用。
2.自动推理：通过对知识图谱进行推理和分析，可以自动地生成新的知识，并为后续应用提供更好的支持和服务。
基于知识图谱的大数据智能应用研究
基于知识图谱的大数据智能应用研究 在当今社会，大数据和人工智能已经成为了热门话题。大数据的出现极大地改变了人们获取、处理信息的方式，而人工智能则为我们带来了更多前所未有的创新。在这两方面的结合上，我们可以看到更加广阔的发展前景。而基于知识图谱的大数据智能应用，则是这一方面的重要研究之一。
知识图谱的概念最初由Google所提出，目的是为了更好地对搜索结果进行处理。随着知识图谱的发展，人们开始逐渐意识到，其在大数据智能应用中也具有广泛的应用价值。简单来讲，知识图谱是一个复杂的模型，用于存储和管理所有与人、地点、事件等相关的信息。而这些信息则可以为我们的机器学习算法带来更多的背景信息和上下文信息，从而更好地处理大数据。
关于基于知识图谱的大数据智能应用，我们可以分为以下几个方面来进行论述。
第一个方面，就是数据集的构建。在构建知识图谱之前，我们需要有足够的数据样本来支持其建立。在大数据时代，数据集的规模往往数以亿计，尤其是对于谷歌、百度等大型互联网公司来说，其拥有的数据量可以达到极高的程度。而这些数据在经过人工加工之后，便成为了知识图谱中极为重要的数据节点，可为算法提供大量的初始数据。这样一来，我们就能够在知识图谱上开始构建不同的数据模型，从而更好地处理大数据。
第二个方面，就是知识图谱的应用。在知识图谱中，我们通常是将数据以图的形式表示出来。在这种形式下，我们可以使用图算法来处理大数据，如PageRank、Community Detection、Link Prediction等算法。这些算法都与图的结构很相关，而知识图谱为我们提供了这种重要的抽象结构。这些工具使我们能够更好地理解和处理大数据，从而更好地提取知识。
第三个方面，就是知识推理。在知识图谱中，我们可以使用逻辑知识推理来解决一些复杂的大数据处理问题。知识推理是一个很广泛的问题领域，涉及到很多的应用场景，如医疗、物联网、金融等等。基于知识图谱的知识推理可以帮助我们更好地理解大量的数据，从而更好地进行数据预测和决策。
基于知识图谱的可视化学习大数据分析研究
基于知识图谱的可视化学习大数据分析研究第一章前言随着现代教育技术的不断发展，以及互联网的普及，学习已经不再局限于传统的教室和教师讲义，而是已经进入了全新的学习方式和学习环境。
其中，基于知识图谱的可视化学习大数据分析技术的兴起，为学习者提供了更为便捷、高效和智能化的学习方式。
本文将通过对知识图谱、可视化学习、大数据分析技术的研究和分析，探讨基于知识图谱的可视化学习大数据分析技术的实现方法及其在教育教学领域的应用，进一步推动教育教学领域的数字化、智能化和信息化发展。
第二章知识图谱的概念及其应用2.1 知识图谱的定义知识图谱是指用图形化的方式来描述和呈现知识，并在知识之间建立关联的一种工具。
它不仅是数据之间的关联和语义化处理，更是一种对知识进行高效存储和创新利用的一种方式，所以它在数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等领域中得到了广泛应用。
2.2 知识图谱的应用知识图谱具有很强的推理和分析能力，在科学、医学、教育等领域中都有广泛的应用。
例如，在教育领域中，知识图谱可用于学科知识建模、学习内容的推荐、学习者画像分析等方面。
2.3 知识图谱的构建方法知识图谱的构建方法主要有两种：一种是从互联网上的大规模数据中提取出知识关系，进行语义化处理后构建知识图谱；另一种是由知识专家通过人工方式构建，然后添加语义标注，生成知识图谱。
这两种方法都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择。
第三章可视化学习的概念及其应用3.1 可视化学习的定义可视化学习是指通过视觉化手段，将学习材料如图、表、视频等呈现给学习者，并通过对学习材料的拆解、分类和组合，帮助学习者更快、更深入地理解学习材料，并提升学习效果。
3.2 可视化学习的应用可视化学习已经成为目前数字化教学中的热点领域，通过可视化手段，可以帮助学习者更好地理解学习材料，提高学习效率和学习质量。
例如，可视化手段可以应用于实验环节的设计、知识点的呈现、学习者的行为分析等方面。
3.3 可视化学习的技术方法可视化学习的技术方法主要包括图像处理技术、图形学技术、虚拟现实技术等，这些技术方法可以通过视觉化手段，将学习材料呈现为生动、鲜活的图像，提高学习者的学习兴趣和学习效果。
知识图谱在智能检索中的应用
知识图谱在智能检索中的应用一、绪论知识图谱是近年来人工智能领域中的重要研究方向，它将海量数据结构化，并通过获取、组织和理解知识来实现智能化应用。
其中，知识图谱在智能检索中具有广泛应用前景，可以帮助用户快速获取、准确精准的搜索结果。
本文将介绍知识图谱在智能检索中的应用，并探讨其未来发展趋势。
二、知识图谱概述知识图谱是一个由实体、属性和关系构成的知识网络，以一种人类可读的形式表示出来，是一种用于表示和处理知识的结构化数据模型。
知识图谱的构建主要包括三个方面：知识提取、知识融合和知识表示。
知识提取是指从原始文本、图像和音频中提取实体、属性和关系的过程；知识融合是指将来自多个源的知识进行整合和去重，构建起完整的知识图谱；知识表示是指将实体、属性和关系表示出来，并进行结构化存储。
三、知识图谱在智能检索中的应用1. 实现精准检索知识图谱可以帮助用户快速找到所需信息，实现精准检索。
通过对知识图谱进行扩充和优化，可以使得搜索引擎更好的理解用户的搜索意图，从而提供更贴切的搜索结果，而不是简单的关键词匹配。
2. 推荐相关内容知识图谱可以通过对用户的搜索历史和兴趣进行学习，为用户提供个性化的内容推荐服务。
通过对实体、属性和关系的深度挖掘和分析，可以推荐与用户搜索历史和兴趣相关的内容，帮助用户更好的了解和掌握相关领域的知识。
3. 优化搜索体验知识图谱可以大大优化用户的搜索体验。
在搜索过程中，用于表示实体的不同表达方式和同义词可以被识别为同一个实体，在搜索结果中展示出来，避免了用户需要反复搜索同一个关键词的情况。
此外，知识图谱还可以通过自然语言处理和语义分析等技术实现深度问答，为用户提供更为精准的答案。
四、知识图谱在智能检索中的未来发展趋势1. 增强知识融合能力知识图谱需要从不同来源获取信息，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
未来，知识融合技术需要更好的解决异构数据的整合问题，从而构建出更为完整的知识图谱。
2. 深度学习与知识图谱结合知识图谱可以为深度学习提供有效的训练数据，帮助深度学习算法更好地理解人类语言和文本。
人工智能技术在知识图谱构建中的应用方法
人工智能技术在知识图谱构建中的应用方法随着信息爆炸式增长和互联网的快速发展，人们对于有效获取、组织和利用大量的数据和知识的需求日益增长。
为了更好地满足这一需求，构建知识图谱成为了一种重要的方法。
知识图谱是一种以图为基础的知识表示方式，通过将实体、关系和属性表示为图中的节点和边，从而可以将分散的知识组织起来，形成一个结构化的知识库。
在知识图谱的构建过程中，人工智能技术发挥了重要的作用。
本文将详细介绍人工智能技术在知识图谱构建中的应用方法，包括自然语言处理、机器学习和图神经网络等方面，以期进一步推动知识图谱的发展。
首先，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一种人工智能技术，可以帮助将非结构化的自然语言文本转化为结构化的知识表示。
在知识图谱构建中，NLP可以协助实体识别和关系抽取。
通过使用NLP技术，我们可以从大量的文本数据中挖掘出实体和关系，并将其表示为图谱中的节点和边。
其次，机器学习（Machine Learning）是构建知识图谱的另一个重要手段。
通过机器学习算法，我们可以从数据中自动发现模式和规律，并在知识图谱中进行知识补全和推理。
例如，在已有的知识图谱中，我们可以通过机器学习算法，预测两个实体之间是否存在关系，并将预测结果作为新的边加入到图谱中。
另外，图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种专门用于处理图数据的神经网络。
GNN可以从图数据中提取结构和语义信息，并进行节点分类、关系预测等任务。
在知识图谱构建中，GNN可以帮助我们对图谱中的节点进行分析和学习，从而进一步完善和优化知识图谱的结构和内容。
除了上述提到的三个方面，在知识图谱的构建中还有一些其他的人工智能技术可以发挥作用。
例如，基于规则的推理和逻辑推理可以帮助我们从已有的知识中推断出新的知识。
多模态数据融合可以将来自于不同来源的数据进行整合和处理，进一步丰富和扩展知识图谱。
知识图谱与智能图谱的应用
知识图谱与智能图谱的应用随着大数据时代的到来，信息的浩瀚化和碎片化越来越成为一种难以逾越的壁垒。
传统的搜索引擎虽然可以通过关键字搜索来帮助用户找到相关信息，但是却无法提供更加智能、针对性更强的推荐和建议。
知识图谱和智能图谱的应用则是在这个背景下应运而生，为用户提供更加精准、智能的搜索、推荐和建议服务。
本文将深入探讨知识图谱和智能图谱的概念、原理和应用，并对其未来发展进行展望。
一、知识图谱的概念与原理知识图谱（Knowledge Graph）是一种将各种实体和概念以及它们之间的关系进行建模、组织和表示的知识库。
有别于传统的关系型数据库，知识图谱通常采用图形结构来组织和表示知识，以实现更加灵活、复杂的关系建模和查询。
知识图谱的核心思想在于利用大数据和人工智能技术，将海量的数据和知识进行有机整合和挖掘，揭示其中的潜在关联和模式，为用户提供更加准确、丰富的知识服务。
知识图谱的表示方式主要采用语义网络图的形式，即通过节点和边来表示实体和关系。
节点通常表示某个实体或概念，如人物、地理位置、事件等，而边则表示这些实体之间的关系，如人物之间的社交关系、地理位置之间的距离关系等。
不同类型的节点和边可通过自定义的层次结构来组织和分类，从而更好地反映实体之间的本质关系。
知识图谱的构建过程一般包括以下步骤：1.确定知识域范围：即确定构建知识图谱的领域或主题，如医疗、金融等。
2.数据采集和清洗：收集原始数据，对其进行清洗、筛选和分类，消除冗余和噪声数据。
3.知识抽取和建模：通过自然语言处理和机器学习等技术抽取有用的实体和关系，并将其进行建模和组织。
4.知识推理和推荐：基于知识图谱中的关系和属性，通过推理和推荐等方式为用户提供精准、智能的信息服务。
二、智能图谱的应用知识图谱的应用范围广泛，覆盖了许多领域，如自然语言处理、智能交互、信息检索、推荐系统等。
下面我们将以智能图谱的应用为例，来探讨其在实际场景中的应用和价值。
1.智能客服传统的客服服务通常采用人工操作和基于规则的问答系统，局限性很大。
人工智能平台中的知识图谱构建与应用
人工智能平台中的知识图谱构建与应用随着人工智能的迅速发展，知识图谱作为人工智能的重要组成部分，正在越来越多地应用于各个领域。
知识图谱是一种基于语义关系连接的知识表示方式，可以为机器理解和推理提供有力支持。
在人工智能平台中，构建和应用知识图谱可以帮助机器更好地理解和处理复杂的自然语言任务，提升人工智能系统的智能化水平。
知识图谱的构建是一个复杂而重要的过程。
它首先需要从大量的数据中提取出实体、属性和关系等知识要素，然后通过对这些知识要素的链接和组织，形成一个具有结构化的图谱模型。
在构建过程中，需要借助自然语言处理和机器学习等技术手段，通过分析和挖掘数据中的语义信息，识别实体和关系，构建起一个完整且准确的知识图谱。
知识图谱的应用范围广泛，可以支持人工智能平台在自然语言理解、智能推荐、智能搜索等方面的应用。
首先，通过知识图谱，机器可以更好地理解和处理自然语言任务。
例如，在问答系统中，通过构建知识图谱，机器可以具备对复杂问题的理解和推理能力，从而提供更准确、全面的答案。
其次，知识图谱可以为智能推荐系统提供更精准的推荐结果。
通过分析用户的兴趣和行为，结合知识图谱中的实体和关系信息，智能推荐系统可以为用户提供个性化的推荐服务。
此外，知识图谱还可以应用于智能搜索中，通过对搜索结果的语义理解和推理，提供更准确的搜索结果，满足用户的个性化需求。
然而，知识图谱的构建和应用面临着一些挑战和问题。
首先，构建知识图谱需要大量的数据和语义信息。
尽管现在数据量已经非常庞大，但是如何准确地从数据中提取出高质量的语义信息仍然是个难题。
其次，知识图谱的构建需要耗费大量的人力物力，特别是在标注实体和关系的过程中。
另外，知识图谱的应用需要高度的智能化水平，对算法和模型的要求也很高。
因此，如何解决这些问题，提升知识图谱的构建和应用效果，是人工智能平台所面临的重要挑战。
为了解决这些挑战，研究人员正在积极探索各种新的技术和算法。
例如，利用深度学习和语义表示学习等技术，可以从大规模数据中自动地学习实体和关系的表示，从而减少人工标注的工作量。
知识图谱的构建与人工智能应用探究
知识图谱的构建与人工智能应用探究随着人工智能技术的不断发展，知识图谱正在成为人工智能应用的热门领域。
知识图谱指的是一种基于语义关系的知识表达方式，通过将知识元素（实体、关系、属性）相互连接，形成一个结构化的知识图谱，可以更好地表达人类知识，并为机器智能推理、智能问答等人工智能应用提供底层支持。
一、知识图谱构建知识图谱的构建是一项复杂的工作，需要从多个数据源采集知识元素，并对其进行结构化、分类、映射等处理，最终构建出具有语义关系的知识图谱。
1. 数据采集构建知识图谱首先需要进行数据采集，提取各种知识元素并进行预处理，以便后续的结构化建模。
数据来源包括但不限于社交媒体、知识百科、人工标注等。
相比较而言，大规模开放数据源往往是构建高质量知识图谱的关键。
2. 知识元素结构化知识元素的结构化处理是指对知识进行分类和映射，形成明确的数据类型与实体关系及其属性，为后续的知识图谱建模打下基础。
一种常见的结构化方法是将知识元素映射到本体（Ontology）中进行建模，使知识元素具有清晰的语义关系，便于机器智能推理。
3. 知识图谱建模知识图谱的建模是指将结构化的知识元素通过连接关系构建成一个具有层次结构的图谱。
一种常见的表示方法是三元组（Subject，Predicate，Object），即用三元组表示实体与实体之间的关系。
此外，还可以采用基于注意力机制的知识图谱表示方法，将图谱元素作为节点，在节点之间建立连接关系。
二、知识图谱与人工智能应用知识图谱的优势在于其能够形成语义关系，提供对知识的更为准确的表达和处理。
基于知识图谱，可以开发出多种人工智能应用。
1. 机器智能推理知识图谱的语义关联性使得机器可以更加准确、自然地进行推理。
例如，如果系统能够理解“巴黎是法国的首都”，那么当系统收到“我要去法国”这个问题时，系统就能够自动识别“法国”是一个国家，并进一步推断出巴黎是该国首都。
2. 智能问答基于知识图谱的智能问答系统，可以利用知识图谱中的实体关系和属性信息，回答用户提出的问题。
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XXX公司科学技术项目 可行性研究报告
项目名称： 基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化管理研究 申请单位： 起止时间： 2020年1月1日-2020年12月31日 项目负责人： 通信地址： 邮政编码： 联系电话： 传 真： 申请日期： 2019.09 1 一、目的和意义 XXX公司（以下简称“公司”）正在大力推进泛在电力物联网及坚强智能电网建设，对电网及电网企业的信息化水平提出了更高的要求，尤其是对于数据资产的深入挖掘利用、全业务流程的协同贯通，有着迫切的需求。因此，全面建设了全业务统一数据中心，实现了源端全业务融合、后端大数据分析。 随着全业务统一数据中心的全面建设，数据的价值发现及使用越来越受重视。为追求企业数据价值最大化，历史数据贯通以及基于业务规则的数据异常发现势在必行。目前虽然通过主数据管理，统一编码管理等方式进行了数据贯通和数据管理，但是对于历史数据的梳理和贯通却收效胜微。主要存在以下问题： （1）对于历史数据的贯通多采用人工的方式，质量难以得到保证。 （2）需要对原业务系统进行改造，返工工作量及配合成本巨大。 （3）缺乏有效的保障措施，难以确保数据贯通的持续有效。 （4）缺乏知识提取技术，尤其是对于半结构化和非结构化数据知识提取存在盲区，丢失了很多有价值数据，缺乏覆盖电网全业务的知识图谱。 （5）缺少统一的知识库，数据搜索需在多个数据库或应用中分别实现，缺乏关联性，搜索体验差，缺乏智能推荐等功能。 （6）数据资源缺乏全生命周期管控，数据处理各个环节不能有效监管。 因此，亟需在全业务统一数据中心的数据仓库与数据集市之间通过语义标准构建业务数据知识图谱，引入数据化决策模型和监控体系，建立公司信息全息画像，实现业务数据的跨业务贯通，并提供网格化的高速检索和深度挖掘功能，提升企业管理的规范化、标准化、精益化水平。 2
二、国内外研究水平综述 2012年，Google率先提出知识图谱的概念。知识图谱由知识以及知识之间的关系组成，知识或者说实体的内部特性使用属性—值对来表示，知识之间的关系通过两个实体之间相连接的边来表示。 与传统的基于关键字匹配的搜索引擎工作原理不同的是，知识图谱利用概念、实体的匹配度返回给用户与搜索相关的更全面的知识体系。目前国内外围绕知识图谱构建的研究主要分为三个方面：第一方面是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识，涉及的关键技术包括实体抽取、关系抽取和属性抽取。第二方面是知识融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联，涉及的关键技术包括实体链接、实体消歧、共指消解。第三方面是知识计算及应用，这一部分关注的是基于知识图谱计算功能以及基于知识图谱的应用，知识推理可以粗略地分为基于符号的推理和基于统计的推理。 近年来，深度学习的理论方法取得了重大的成功，知识的表示学习也逐渐成为目前研究的热点。知识表示学习旨在对于知识库中的实体和关系进行表示学习，将知识中蕴含的语义信息表示为稠密低维实值向量，从而在低维空间中实现高效计算实体和关系的语义联系，不但有效解决数据稀疏的问题，而且使知识获取、融合和推理的效果得到显著的提升。 2.1 国外研究现状
知识抽取是从结构化资源（关系数据库）、半结构化资源（HTML,XML等）或非结构化资源（文本、图像等）中形成以机器可理解和解释的形式表示的知识。2012年，华盛顿大学图灵中心针对目前的开放抽取系统Text⁃Runner和WOE等的抽取结果经常会出现不合逻辑的关系和不提供信息的关系，研发出新一代的开放抽取系统ReVerb系统，引入了两个语法限制和词汇限制，作用在动词表示的两元关系上。 3
同年，美国莱特州立大学HPCO项目（Human Performance and Cognition Ontology）采用半自动化领域层次构建技术，通过迭代的过程，涉及从科技领域进行知识抽取，从选定的社区作者内容（例如维基百科）进行自动分类抽取，在有限的专家指导下进行半自动化本体建设，以便在人类性能和认知领域中抽取出有价值的信息。 2012年，在Google提出了知识图谱的概念后，知识图谱在各个领域内得到广泛的使用，最主要的是和搜索引擎相关的使用。知识图谱首先从Freebase、Wikipedia以全球概览中获得专业的数据，并通过知识抽取，融合等技术将数据转变为能代表实体的知识，利用知识之间的语义关系构成知识图谱，同时还通过大规模的信息搜索分析来提高搜索结果的深度和广度。2012年5月，Google的KG中已经包括了5亿个实体或者概念，包括了35亿条实体或者实体与概念之间的关系，并将该图谱应用在其搜索引擎中，知识图谱在搜索引擎中的。 在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题。按照是否采用数据挖掘的方法进行数据匹配，该类技术又进一步分为基于数据挖掘的匹配技术和非数据挖掘的匹配技术。 He等人提出了一种基于树结构的索引算法C-tree，该算法可以同时支持精确匹配和近似匹配，采用多级聚类的方法将数据图聚合为具有层次关系的树结构，树中的每个节点表示一个聚合结果，同时每个节点还包含了其后继节点的重要特征，能够非常高效地筛选备选图，是代表性的基于非数据挖掘的匹配算法。而Yan等人提出的GIndex算法首次提取了图中具有强辨别力的频繁子图作为特征，并基于该特征对大规模多图数据建立索引，是代表性的基于数据挖掘的匹配算法。 实体关联是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其关联到知识库中对应的正确实体对象的操作。2011年，Han等人提出的基于图的集成实体链接方法，能够有效提高实 4
体链接的准确性。 Ontotext于2011年11月启动的TrendMiner项目，实现了大规模、跨语言的趋势挖掘和实时媒体流的摘要生成，通过跨学科方法，融合了文本处理的深层语言方法，网络科学的基于知识的推理，机器学习和经济政治学科等，监督机器学习算法实现了新趋势和关联的自动发现，为实现在知识图谱中应用智能分析技术奠定了基础。 随后，Facebook于2013年推出了Graph Search产品，其核心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，并以直观的方式支持精确的自然语言查询，例如输入查询式：“我朋友喜欢的餐厅”、“住在纽约并且喜欢篮球和中国电影的朋友”等，知识图谱会帮助用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人、照片、地点和兴趣等。Graph Search提供的上述服务贴近个人的生活，满足了用户发现知识以及寻找最具相关性的人的需求。 耶鲁大学拥有全球最大的神经科学数据库Senselab，脑科学研究还需要综合从微观分子层面一直到宏观行为层面的各个层次的知识。因此，耶鲁大学的脑计划研究人员将不同层次的，与脑研究相关的数据进行检索、比较、分析、整合、建模、仿真，绘制出了描述脑结构的神经网络图谱，从而解决了当前神经科学所面临的海量数据问题，从微观基因到宏观行为，从多个层次上加深了人类对大脑的理解，达到了“认识大脑、保护大脑、创造大脑”的目标。
2.2 国内研究现状 国内的主流搜索引擎公司，如百度、搜狗等在近两年来相继将知识图谱的相关研究从概念转向产品应用。搜狗的知立方是国内搜索引擎行业的第一款知识图谱产品，它通过整合互联网上的碎片化语义信息，对用户的搜索进行逻辑推荐与计算，并将最核心的知识反馈给用户。百度将知识图谱命名为知心，主要致力于构建一个庞大的通用型知识网络，以 5
图文并茂的形式展现知识的方方面面。 百度公司研发的小度机器人，天津聚问网络技术服务中心开发的大型在线问答系统OASK，专门为门户、企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问答解决方案。 阿里巴巴是应用知识图谱的代表电商网站之一，它旗下的一淘网不仅包含了淘宝数亿的商品，更建立了商品间关联的信息以及从互联网抽取的相关信息，通过整合所有信息，形成了阿里巴巴知识库和产品库，构建了它自身的知识图谱。当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此次购物方面最相关的信息，包括整合后分类罗列的商品结果、使用建议、搭配等。 除了一些搜索引擎巨头，很多其他领域或者企业开始应用知识图谱的形式组织各种信息资源，便于提供高效的检索和查询功能。 基于知识图谱的数据审计，国内目前用于金融业，尤其是应用在信贷行业，通过多途径的获取用户信息，包括使用关联数据信息，校验各类平台提交的数据的一致性，从提供用户信贷审批依据。
三、项目的理论和实践依据 3.1 项目理论依据
针对公司全业务统一数据中心建设过程中大数据价值无法有效利用、业务数据无法跨专业贯通、缺乏全局数据资源智能分析及管理等问题，从理论层面分析研究基于知识图谱的全业务数据模型构建关键技术、进而分析研究基于电网资源知识图谱的全业务统一数据模型应用技术，分析智能搜索理论技术、数据审计理论技术和数据资源管理理论技术，为后续进行落地实施奠定理论基础。 6
3.1.1 电网资源知识图谱构建技术研究 知识图谱是由实体和关系组成，需要处理的数据涉及到结构化数据（关系型数据库），半结构化数据（HTML、XML等）和非结构数据（文本、图像等），研究利用语义标注技术实现电网资源知识抽取，称为实体关系识别技术；进而研究电网资源知识跨业务实体对齐技术，消除异构数据中的实体冲突，称为知识融合阶段；最后研究不同实体之间的关系，实现知识智能分析和预测，称为实体链接技术。 (1)实体关系识别技术 最初实体关系识别任务在1998年MUC（Message Understanding Conference）中以MUC-7任务被引入，目的是通过填充关系模板槽的方式抽去文本中特定的关系。1998年后，在ACE（Automatic Content Extraction）中被定义为关系检测和识别的任务；2009年ACE 并入TAC(Text Analysis Conference)，关系抽取被并入到KBP（Knowledge Base Population）领域的槽填充任务。从关系任务定义上，分为限定领域(Close Domain)和开放领域（Open IE）；从方法上看，实体关系识别了从流水线识别方法逐渐过渡到端到端的识别方法。基于统计学的方法将从文本中识别实体间关系的问题转化为分类问题。基于统计学的方法在实体关系识别时需要加入实体关系上下文信息确定实体间的关系，然而基于监督的方法依赖大量的标注数据，因此半监督或者无监督的方法受到了更多关注。 1）监督学习：Zhou在Kambhatla的基础上加入了基本词组块信息和WordNet，使用SVM作为分类器，在实体关系识别的准确率达到了55.5%，实验表明实体类别信息的特征有助于提高关系抽取性能；Zelenko等人使用浅层句法分析树上最小公共子树来表达关系实例，计算两颗子树之间的核函数，通过训练例如SVM模型的分类器来对实例进行分。但基于核函数的方法的问题是召回率普遍较低，这是由于相似度计算过程匹配约束