基于知识图谱的图像语义分析技术及应用研究
知识图谱在智能医疗领域的应用研究
知识图谱在智能医疗领域的应用研究随着大数据技术的不断发展和智能化医疗的逐步普及，知识图谱技术在智能医疗领域的应用也越来越广泛。
知识图谱是基于语义网技术的一种语义表示模型，能够把各类知识元素进行语义化描述、规范化的管理和检索，使得医疗机构、医生、患者之间的交互变得更加友好和高效。
一、智慧医疗需要知识图谱支持智慧医疗在提高效率、降低成本、提高医疗质量方面起到了重要的作用。
知识图谱技术可以对现有的医疗信息进行结构化、语义化的整理，在此基础上进行深度挖掘和分析，例如进行医疗知识领域的推理、模型训练、医疗诊断、医学检验等方面的应用，为智慧医疗提供更加丰富和高质量的数据支撑。
二、知识图谱在智能问诊系统中的应用智能问诊系统是智能医疗领域应用较早的一项技术，其主要作用是通过分析患者的症状、疾病史等信息，提供一系列的医学诊疗建议和服务。
知识图谱技术可以将不同的病例信息进行高效整合，通过语义网络的方式研究疾病诊断、病因分析、应对方案等方面的问题，提供面向个性化的智能问诊、患者群体分析、预防控制等方面的应用。
三、知识图谱在医疗大数据中的应用医疗大数据是指通过对大量的医疗信息进行数字化、可视化、语义化处理后，在医学研究、临床应用等方面发挥巨大作用。
由于医疗领域数据形式和数量多样，存在数据来源极为爆炸的情况，因此需要用到大数据技术和知识图谱技术。
在医疗大数据领域，知识图谱可以协助医务人员实现高效智能医学分析、数据挖掘和数据可视化，帮助医务工作者快速准确的找到目标数据和信息，提高临床治疗效果。
四、知识图谱在医疗知识管理中的应用医疗数据知识管理涵盖了医疗知识产生、提供、质量管理和共享等方面。
医生在实际工作中可能会遇到各种问题，经验举一反三，因此医疗知识的管理显得尤为重要。
在此过程中，知识图谱技术可以对结构化的医学信息资源进行多维度的统计和建模，同时结合自然语言处理技术和机器学习技术，从而提高医学知识的质量和规范性，使医疗数据知识管理更加科学化和流程化。
知识图谱技术在电力系统中的应用研究
知识图谱技术在电力系统中的应用研究随着科技的发展，越来越多的技术被运用到各行各业中，电力系统作为一个重要的基础设施，也逐渐开始引入一些新兴的技术。
其中，知识图谱技术在电力系统中的应用备受关注。
知识图谱是一种基于语义网络的数据结构，可以将不同数据源之间的信息进行连接和融合，形成一个具有可视化的知识系统。
在电力系统中，知识图谱技术可以帮助实现精细化管理、智能化分析和预测。
接下来，本文将从以下三个方面来探讨知识图谱技术在电力系统中的应用研究。
一、电力设备的知识建模在电力系统中，各种设备的运行数据非常庞杂。
因此，如何将这些数据进行有效的整合和应用就显得尤为重要。
知识图谱技术可以通过将各种设备的信息进行标准化、结构化和存储，形成一个电力设备的知识库。
同时，通过对设备信息的建模，可以形成设备的属性-概念-实例三元组，进而实现设备间的关联和分析，提高了设备的运维效率和可靠性。
二、电力安全管理电力安全问题一直是电力行业的一个重要话题。
而使用知识图谱技术可以帮助电力企业实现对电力安全管理的全面掌控。
通过建立一个安全事件的知识库，并将各个节点之间的联系进行建模，可以实现对安全事件发生前后的全面监测和分析。
例如，对于某一起安全事件，可以将事件的时间、地点、原因、影响等信息进行结构化，将事件的线索进行拓扑分析，找到事件的脉络和关键节点，从而更好地进行风险预警和事故应对。
三、电力用能过程的智能化分析在电力领域中，用户用电行为分析一直是研究热点，而知识图谱技术在此方面也有很大的应用价值。
通过将用户的用电行为数据进行标准化、结构化和存储，可以形成一个用户用电的知识库。
通过对用电数据的建模和描述，可以实现对用户用电行为的分析和建模。
例如，通过对用户用电行为的分析，可以精准确定用户的用电需求，有利于电力企业进行负荷预测和管理。
总之，知识图谱技术在电力系统中具有广泛的应用前景。
通过建立知识库，建立设备模型、安全管理模型和用户用电模型等，可以实现电力系统的精细化管理、高效化分析和智能化预测，进而为提高电力行业的经济效益和社会效益做出更大的贡献。
知识图谱技术在教育领域中的应用
知识图谱技术在教育领域中的应用近年来，人工智能技术的快速发展正在对各行各业产生深刻的影响，其中教育领域也不例外。
知识图谱技术是人工智能领域中的一项重要技术，它能够让计算机理解和模拟人类的知识结构，实现对知识的自动处理和推理，并将之转化为可视化的图谱，为教育领域的教学、评价和管理等方面提供了新的可能性。
本文将从知识图谱技术的发展历程、应用场景、解决问题的能力和前景方面分析其在教育领域的应用。
一、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的基础是语义网络模型，它是一种基于节点和边的图形结构，用于表示和存储实体、概念和关系等一系列知识元素，类似于现实世界中的人、事、物和事件等。
而知识图谱技术则是在语义网络模型的基础上，结合自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术手段，将大量的结构化和非结构化数据进行整合、链接和分析，并将知识元素之间的关系转变为计算机可以理解和处理的形式，以达到自动化推理和应用的目的。
知识图谱技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 阶段一：知识图谱的萌芽时期（20世纪50年代-70年代）。
2. 阶段二：知识图谱的发展时期（20世纪70年代-90年代）。
3. 阶段三：知识图谱的成熟时期（21世纪开始至今）。
随着知识图谱技术的发展，如今它已经成为了人工智能领域的一个热门话题，也越来越多地应用于各个领域，包括教育领域。
二、知识图谱技术在教育领域的应用场景1. 知识图谱技术的应用场景之一：个性化学习路径。
知识图谱技术可以通过构建学生的知识地图，精准地识别学习者的知识、技能和能力等特征，然后给出个性化的学习建议和路径，帮助学生制定和执行个性化的学习计划和策略，从而提高学习效益和成果。
例如，利用知识图谱技术，可以针对学生的知识水平、兴趣爱好、学科特长和学习时间等因素，为其推荐适合的学习材料和资源，并进行智能化的学习监督和反馈。
2. 知识图谱技术的应用场景之二：教学资源平台。
知识图谱技术可以通过整合和分析各类教学资源，构建多维、全方位的教学资源图谱，以便教师和学生能够便捷地查找、分享和利用教学资源，并针对教学需求进行快速的个性化定制和推荐。
知识图谱技术在教育行业中的应用研究
知识图谱技术在教育行业中的应用研究一、引言知识图谱技术是人工智能领域中的一个热门话题，这种技术能够结构化、组织和整合大规模数据，它是目前最理想的智能化管理和利用大数据的技术手段之一。
因此，知识图谱技术在教育行业中应用的研究越来越受到重视。
二、知识图谱技术的概念知识图谱是一种基于图论和知识表示的技术，它能够利用结构化和语义化的方式更好地描述和管理实体之间的关系。
知识图谱能够消除数据来源的异构性、重复性和不完整性，从而使得数据更加精准、可靠和高效的进行价值挖掘。
三、知识图谱技术在教育领域中的应用现状1.教育数据的开发和利用：知识图谱技术能够整合各种学科的知识和数据，进而实现对多源异构教育数据的高效开发和利用。
它能够将不同的知识点进行链接，形成一个完整的知识网络，在教材编写、课件制作和学科教学中得到广泛的应用。
2.个性化学习：知识图谱技术可以根据学生的兴趣、能力和学习进度等方面的信息，为学生提供个性化的学习路径和资源推荐。
这种个性化的学习方式可以更好地激发学生的学习兴趣和动力，提高学生的学习效果和满意度。
3.教育资源的开发和应用：知识图谱技术可以有效地开发和利用教育资源，根据学生的学习需求和课程要求，将各种教育资源进行有机组合和优化，形成高质量的教育资源集。
4.教学质量评估：知识图谱技术可以利用学生的学习数据、学习路径等信息，对学生的学习效果和教学质量进行科学评估和监测。
结合学科的性质和特点，对各个教学环节进行数据分析和深度挖掘，帮助教师和学校进行改进和提高。
四、知识图谱技术在教育行业中的应用价值1.提高学生的学习效果和满意度：通过利用知识图谱技术，可以为学生提供个性化的学习路径和资源推荐，促进学生的学习效果和满意度的提高。
2.优化教育资源利用方式：知识图谱技术可以实现对各种教育资源进行有机组合和优化，从而实现教学资源的最大化利用。
不仅可以提高教学效果，还能降低使用成本和提高使用效率。
3.实现对教育质量的科学评估和监测：知识图谱技术能够利用学生的学习数据、学习路径等信息，对教学质量进行科学评估和监测。
知识图谱在材料科学中的应用研究
知识图谱在材料科学中的应用研究引言：材料科学是一个重要而庞大的学科领域，涉及材料性质、合成方法、应用等诸多方面。
如何高效地获取、整合和利用海量的材料数据成为了材料科学研究的重要课题。
而知识图谱作为一种新兴的知识表示和推理框架，可以为材料科学的发展提供新颖的解决方案。
一、材料数据的复杂性和挑战材料科学中的数据存在多样性、异构性和分散性等特点，造成了数据的复杂性。
例如，同一种材料可能在不同的实验条件下具有不同的性质，导致了数据的异构性。
此外，材料数据散布在各个领域的期刊、数据库以及专利等文献中，数据的分散性给数据的获取和整合带来了挑战。
二、知识图谱在材料数据整合中的应用知识图谱通过将材料领域的知识进行结构化表示，可以帮助科研人员高效地整合和利用材料数据。
首先，知识图谱可以将多源、异构的材料数据连接起来，形成一个统一的知识库。
例如，通过建立材料元素、晶体结构、材料性能等实体的关系，可以构建一个全面的材料领域知识图谱。
其次，知识图谱可以为材料数据的搜索和推理提供支持。
通过构建材料数据的知识图谱，科研人员可以通过查询图谱中的实体和关联关系，找到相关的材料信息。
另外，利用知识图谱中的语义信息，可以进行简单的推理和逻辑推断，帮助科研人员深入理解和分析材料数据。
三、知识图谱在材料设计和发现中的应用知识图谱不仅可以帮助科研人员整合和利用现有的材料数据，还可以为材料设计和发现提供新的思路。
首先，通过分析已有的材料数据，可以从中发现材料的隐含关系和规律。
例如，通过挖掘材料元素的性质和材料晶体结构之间的关联关系，可以预测某种化合物的性质。
其次，知识图谱可以为材料的设计和优化提供指导。
通过结合材料性质、合成方法等方面的知识，并借助知识图谱中的推理能力，可以帮助科研人员系统地设计出具有特定性能的材料。
四、知识图谱在材料科学发展中的挑战与展望尽管知识图谱在材料科学中的应用具有广阔的前景，但是目前还面临着一些挑战。
首先，知识图谱的构建需要大量的标注和知识工程师的专业知识。
基于知识图谱的我国图书馆数据研究可视化分析
基于知识图谱的我国图书馆数据研究可视化分析目录1.内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1 研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.3 研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42.知识图谱概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52.1 知识图谱定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.2 知识图谱技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72.3 知识图谱在图书馆学中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93.我国图书馆数据研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103.1 图书馆数据研究的发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 3.2 图书馆数据研究的热点领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.3 图书馆数据研究存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144.基于知识图谱的图书馆数据研究可视化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．164.1 数据来源与采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17 4.2 数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 4.3 可视化分析过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 4.4 分析结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．205.图书馆数据研究可视化分析的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．225.1 图书馆资源建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．235.2 图书馆服务创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．245.3 图书馆发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．266.基于知识图谱的图书馆数据研究可视化分析的发展趋势．．．．．．．276.1 技术发展对可视化分析的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．286.2 图书馆数据研究的深化与拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．306.3 可视化分析在图书馆学其他领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．311. 内容概括本报告旨在深入研究基于知识图谱的我国图书馆数据，通过可视化分析揭示图书馆领域的数据特征、趋势和模式。
知识图谱的推理与应用研究
知识图谱的推理与应用研究知识图谱是近年来兴起的一种基于语义的知识表示方法，它将真实世界中的实体、概念和关系等元素抽象成节点和边，并将它们形成一个图形结构。
知识图谱能够帮助人们更好地组织、管理、共享和应用知识，成为现代计算机应用中的重要研究领域之一。
在知识图谱的应用中，知识推理是其中一个重要的研究方向。
知识推理是一种基于已有的知识表示，通过逻辑推理、统计学习等方法，从中得出新的知识或结论的过程。
知识图谱中的知识是存储在节点和边上的，因此进行知识推理就是要基于这些节点和边之间的关系来进行推理和计算。
知识推理技术的应用，可以帮助人们发现未知的知识，得出更加准确和有用的结论，从而在各个领域中发挥重要的作用。
目前，知识推理在多个领域中得到了广泛的应用。
下面我们将就其中的一些典型的应用进行介绍。
一、自然语言处理领域在自然语言处理领域中，知识图谱可以将单词和短语作为节点，通过定义的关系作为边，构建一个大型的语义网络。
通过这个语义网络，计算机可以理解文本中的实际意义，并且可以对其进行建模和分析。
知识图谱和语义网络的结构可以用于自然语言的解释和分析，如对问题的回答、句子的语义建模和自动摘要等任务。
二、智能问答和知识检索知识图谱可以用于智能问答和知识检索的任务。
通过将问题映射为知识图谱上的查询形式，计算机可以从图谱中精准地推理出符合用户需求的答案。
这种方式使得计算机具有了智能问答的能力，不再限于简单的关键词匹配和语法分析。
同时，通过将知识图谱的人物、机构、事件等实体信息和搜索引擎的检索技术结合起来，用户可以更快地找到所需的信息。
三、人物关系分析知识图谱可以用于人物关系分析，即通过对不同实体之间的关系进行抽取，建立一个人物关系图谱。
在这个图谱中，每个节点都代表一个人物，而边则代表不同人物之间的关系，如亲戚关系、合作关系、群体关系等。
而知识推理技术则可以根据这些已知的关系，推理出新的关系，为研究人员提供更加深入和丰富的人物关系分析和研究方法。
知识图谱及其在搜索引擎中的应用研究
知识图谱及其在搜索引擎中的应用研究近年来，知识图谱成为了人工智能领域的热门话题，其在搜索引擎中的应用也成为了一个广受关注的话题。
作为一种强调数据之间关系的结构化数据，知识图谱在搜索引擎领域中的应用有望为用户提供更加精准、全面的搜索结果，同时也为搜索引擎的运营者带来了更大的商业价值。
一、知识图谱的概念和发展知识图谱是指一种结构化的、语义化的、描述实体和概念之间关系的数据图表。
它与传统的无结构化数据相比，不仅包含了实体和属性的信息，还明确了实体之间的关系。
知识图谱最早由谷歌提出，并在谷歌搜索和谷歌语音助手中得到了应用。
此后，知识图谱逐渐成为了各大搜索引擎竞相探索和应用的领域。
知识图谱的发展带动了人工智能技术的发展，不仅为搜索引擎提供了更加精准、全面的搜索结果，而且为智能推荐、智能客服、自动问答等各个领域的发展提供了有力的支撑。
二、知识图谱在搜索引擎中的应用1. 提供更加准确的搜索结果知识图谱作为一种结构化数据，可以将复杂的信息与实体进行关联，并将这些关系反映在搜索结果中。
例如，在搜索某个名人时，知识图谱可以展示出与该名人相关的信息，如其出生、教育、事业等。
通过这种方式，用户可以在搜索中更快捷地获取到所需的信息。
2. 实现语义化搜索知识图谱的应用可以让搜索引擎更加了解用户的搜索意图，从而实现语义化搜索。
例如，在搜索“和红茶相克的食物”时，传统的搜索引擎可能只会返回和红茶相克的食物，而使用知识图谱技术的搜索引擎能够反映出人们经常购买的食物，从而更好地满足用户的需求。
3. 提供更加个性化的搜索服务知识图谱可以为搜索引擎提供更加全面、细致的用户画像，从而为用户提供更加个性化的搜索服务。
例如，搜索引擎可以根据用户的搜索历史、兴趣爱好、地理位置等信息，为其提供更加符合其需求和偏好的搜索结果。
三、知识图谱在商业价值中的应用1. 为广告营销提供更加精准的目标受众知识图谱可以为广告营销提供更加精准的目标受众。
通过分析用户的搜索历史、兴趣爱好等信息，搜索引擎可以更好地了解用户的需求，从而为其提供符合其需求和偏好的广告推广。
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Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(9), 1364-1371Published Online September 2018 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2018.89148The Research of Image Semantic AnalysisTechnology and Application Based onKnowledge GraphLiqiong Deng, Guixin Zhang, Xiangning HaoDepartment of Command Information System and Network, Air Force Communication NCO Academy,Dalian LiaoningReceived: Aug. 24th, 2018; accepted: Sep. 6th, 2018; published: Sep. 13th, 2018AbstractThe semantic analysis technology of image has always been a difficult point in image field. As an intelligent and efficient way of organizing, knowledge graph can help users accurately query the information. This paper firstly puts forward an image semantic analysis process based on know-ledge graph, then adopts deep learning model to describe image’s features. Image semantic know-ledge fusion and processing is studied on this basis; a multilevel image semantic model con-structed has ability to manage entity triples and support automatic construction. Finally, applica-tions in semantic retrieval, association and visualization are analyzed, which has some guiding significance for information organization and knowledge management of media semantic.KeywordsKnowledge Graph, Deep Learning, Image, Semantic Analysis, Semantic Retrieval基于知识图谱的图像语义分析技术及应用研究邓莉琼，张贵新，郝向宁空军通信士官学校指挥信息系统与网络系，辽宁大连收稿日期：2018年8月24日；录用日期：2018年9月6日；发布日期：2018年9月13日摘要图像的语义分析技术一直是图像领域的研究难点之一，知识图谱作为一种智能的知识组织方式，可以帮邓莉琼等助用户迅速、准确地查询到所需要的信息。
本文首先提出了一种基于知识图谱的图像语义分析流程，然后采用了深度表达模型对图像的机构化语义信息进行描述和抽取，在此基础上研究了基于知识图谱的图像语义知识融合和加工技术，构建后的多层次图像语义模型具备管理实体关系三元组的能力、支持图谱的自动构建与多模式查询。
最后基于该思路分析了图像语义分析技术在语义检索、关联分析及可视化方面等的应用，对媒体语义中的信息组织和知识管理有一定的指导意义。
关键词知识图谱，深度学习，图像，语义分析，语义检索Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体信息，越来越受到人们的青睐，如何有效地描述和检索这些图像信息成为研究者们所关心的热点问题。
尤其是随着近几年深度学习技术的日趋完善，传统的计算机视觉任务得到了前所未有的发展，提升了图像信息提取的能力。
然而图像语义理解和语义分析等研究领域还停留在传统的图像信息抽取和图像标注技术上。
由于知识是对信息的进一步组织和抽象，符合人类活动的语义和逻辑。
知识图谱技术在增进信息的组织、管理和理解领域具有巨大的应用潜力，是对图像视觉语义理解的一个行之有效的途径。
相对于信息，知识能更直接地指导人的决策和行动。
因此本文提出了一种基于知识图谱的图像语义分析的思路，将知识图谱技术用于构建图像的语义概念关系之中，能将完整的图像内容转换成可直观理解的结构化语言表达及可视化分析，在图像理解中起着至关重要的作用，同时还为基于语义的图像检索和多媒体关联提供了一定的解决思路。
2. 相关工作图像语义分析的难点主要集中在两方面：1) 图像的视觉表达和语义之间很难建立合理关联，描述实体间产生巨大的语义鸿沟(Semantic Gap)；2) 语义本身具有表达的多义性和不确定性。
目前，越来越多的研究在关注上述瓶颈，并致力于有效模型和方法以实现图像理解中的语义表达。
目前的解决思路可大致分为三类，第一条思路侧重于图像本身的研究，通过构建和图像内容相一致的模型或方法，将语义隐式地融入其中，建立文本-图像的有向联系，核心在如何将语义融于模型和方法中；第二条思路从语义本身的句法表达和结构关系入手，分析其组成及相互关系，通过建立与之类似的图像视觉元素结构表达，将语义描述和分析方法显式地植入包含句法关系的视觉图中，建立图像-文本的有向联系；第三条思路面向应用，以基于内容图像检索为核心，增加语义词汇规模，构建多语义多用户多进程的图像检索查询系统。
图像的语义分析是建立在图像的信息抽取技术上的，图像信息抽取研究经历了三个阶段：1) 利用文本来描述图像特征；2) 图像底层视觉特征；3) 图像的语义内在特征。
早期的图像信息抽取是利用底层图像特征，如方向梯度直方图HOG和尺度不变特征转换SIFT [1]。
基于机器学习的方法从最简单的像素级别阈值法、基于像素聚类的分割方法到基于图论划分的分割方法[2]。
基于机器学习的方法，先将输入图像分为一些独立的区域块，并提取每个区域块的特征，然后根据一定的规则建立图像特征与语义类别之邓莉琼等间的概率模型，建立起能量函数，并通过手工标注的特征库，迭代计算对能量函数进行优化，得到最优的参数，最终得到图像信息模型。
这种机器学习的方法过于依赖手工标注的特征库，难以广泛表示图像特征，在实际应用中有很大的局限性。
面对海量的图像信息，人们期望以更加智能的方式组织图像资源。
为了满足这种需求，知识图谱应运而生。
它们力求通过将知识进行更加有序、有机的组织，对用户提供更加智能的访问接口，使用户可以更加快速、准确地访问自己需要的知识信息，并进行一定的知识挖掘和智能决策[3]。
知识图谱技术的出现使得信息可以在语义层面上进行整合，这种语义层次的关联技术能够为图像的语义分析研判提供强有力的支撑。
知识图谱即为用图对知识和知识间关系进行建模。
知识图谱的功能主要体现在知识组织、展示与搜索方面[4]：第一，在一定程度上克服自然语言的歧义性; 第二，把经过梳理、总结的知识提供给用户; 第三，提供更深入更广阔的知识，知识图谱尝试通过对其他用户相关的搜索记录进行推理，激发用户对知识的搜索兴趣，从而进行一次全新的查询操作。
3. 基于知识图谱的图像语义分析流程针对图像的语义分析，本文所提出的基于知识图像的图像语义分析流程图如图1所示，分析流程包括数据获取、信息抽取、知识融合加工、知识存储、知识应用和可视化结果6个部分。
图像数据获取是采集原始的图像数据，即可以包含结构化数据，如标注文本等信息，也可以包含半结构化和非结构化的图像特征信息等；图像的信息抽取是将图像数据进行抽象归纳为更具有语义特点的单元，例如实体抽取、实体之间的关系抽取以及实体的属性抽取等，为后续的知识提取做铺垫；图像的知识融合和加工是在图像信息抽取的基础上将信息升级为知识，例如具有相同表达但不同信息的实体消岐、具有相同意思但不同表达的知识合并、对知识进行概念归纳的本体构建以及丰富语义内涵的知识推理；图像的知识存储是利用知识图谱的三元组表达方式，结合前面两步获取的知识，将其存储在数据库中并进行知识更新；可视化结果则是利用知识图谱的可视化工具将图像的知识图像语义分析记过以网状可视化方式直观的展现出图像知识组成。
4. 基于深度表达模型的图像结构化语义信息抽取技术图像信息抽取是通过一定的方法将图像中的每个像素分为不同的语义类别，最终得到不同的实体、关系、属性等信息。
传统的图像语义特征的提取是以图像低层视觉特征为基础的，即首先通过相关的图像特征提取方法提取出图像的颜色、纹理、形状、轮廓等低层特征信息，然后寻找图像低层特征与高层语义的相关性，最后建立低层特征与高层语义的映射关系[5]。
Figure 1.Image semantic analysis flow based on knowledge graph图1. 基于知识图谱的图像语义分析流程邓莉琼等近年来深度卷积神经网络(DCNNs) [6]的发展，使得计算机视觉任务中的许多问题得到了巨大的突破。
由于深度卷积网络可以从大量样本数据中提取出图像的特征，比手工标注特征更好，在图像分类和物体检测等高层计算机视觉任务上获得了巨大的成功。
LinG等[7]通过多尺度图像作为输入产生不同尺度的特征图，应用DCNN的图像信息抽取模型，可以通过大量的样本自主学习特征，打破了手工标注特征的局限性。
本文首先提出了面向知识图谱构建的图像语义层次描述框架，然后利用深度学习技术实现图像的主要信息提取。
4.1. 图像语义层次描述框架该框架主要包括四个层次，第一层关注整体感官信息，着重描述图像中整体的基础特征。
例如，图像的纹理、色彩、形状、空间分布；第二层从整体转移至局部，开始关注图像中的实体与场景。
实体的判断主要包括人物、动物、物体等。
场景的信息抽取是交代图像整体的语义背景，同时提供依赖情境，是增加图像纵向关联不可缺少的基础数据。