基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现领域知识图谱通常是从特定领域资源中抽取实体和实体之间的
语义关系而构建的语义网络,它包含的知识体系具有很强的领域针对
性和专业性。领域知识图谱构建平台则是为领域专家提供的,基于海
量数据构建领域针对性强、准确度高的知识体系的简单易用的半自动化工具,应具备如下三个特点:构建流程定义完备;能够涵盖领域知识
图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程;引入大数据处理能力;海量数据处理加工成为知识的
过程离不开大数据平台的支持,因此平台需要具备大数据处理能力;
简单易用,可操作性强;由于领域知识图谱具有很强的领域针对性和
专业性,使用门槛过高不利于领域专家在构建过程中进行监督与干预。但是在当前大多公开的领域知识图谱构建平台中,还存在知识图谱构
建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于领域专家来说可操作性差的问题与挑战:当前大多公开的领域知识图谱构建平台对
于知识图谱构建流程定义不完善,孤立地强调了知识图谱构建环节的
某几个方面,诸如知识图谱中的数据采集、知识表示、图谱可视化等,不足以支撑全生命周期知识图谱构建工作;当前大多公开的领域知识
图谱构建平台鲜少提及知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技
术的支持,缺乏对知识图谱实际构建过程的指导价值。在基于平台构
建领域知识图谱的过程中,为保证精确度,往往需要领域专家的监督
与干预,但是自然语言处理技术和大数据处理流程对于领域专家来说
理解难度大,技术实现门槛高,可操作性差,对领域知识图谱的普及和
应用产生了一定的限制。针对以上问题与挑战,本文重点围绕领域知识图谱的构建技术和流程进行研究与分析,完成了基于Web的领域知识图谱构建平台的设计与实现,主要研究内容有以下三项:1)设计并实现了基于Web的领域知识图谱构建平台,为领域专家提供构建流程定义完备、具备大数据处理能力且简单易用的知识图谱构建服务。在开发过程中为实现知识图谱构建流程的自定义编排,提出并实现了一种可视化Web服务组合编排技术。此外,还提出并实现了
DSACC(Dynamics Scheduling Algorithm for Concurrent Connections)算法,解决了知识图谱可视化过程中大数据量渲染的前端性能优化问题。2)提出并实现了一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法,在完成第一项研究内容后,本文对知识图谱构建流程进一步总结,旨在研究在知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技术的支持,为知识图谱的实际构建过程提供一定的参考价值。3)以基于Web的领域知识图谱构建平台为工具,以一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法为指导,完成人工智能产业知识图谱的构建。图谱涵盖3458家人工智能企业,1087个人工智能领域技术标签,16324条专利数据,69866条相关新闻,全面展示人工智能产业发展现状,进一步证明平台与方法的有效性和完整性。
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。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
基于多数据源的知识图谱构建方法研究 摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。 现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。 本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。文中利用某地区的医院医疗保健数据、空气污染监测数据和环境监测数据，构建了多数据融合的知识图谱。 1 知识图谱构建过程 知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立，同时还需要很好地组织和存储抽取的实体与关系信息，使其能够被迅速的访问和操作[8]。知识图谱构建过程通常可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习[5]。本体层构建通常包含术语抽取、同义词抽取、概念抽取、分类关系抽取、公理和规则学习；实体层学习则包含实体学习、实体数据填充、实体对齐和实体链接等。 知识图谱的构建方法通常有自顶向下和自底向上两种[2]。所谓自顶向下的方法是指先构建知识图谱的本体，即从行业领域、百科类网站及其它等高质量的数据源中，提取本体和模式信息，添加到知识库中；而自底向上的方法是指从实体层开始，借助于一定的技术手段，对实体进行归纳组织、实体对齐和实体链接等，并提取出具有较高置信度的新模式，经人工审核后，加入到知识图谱中。然而，在实际的构建过程中，并不是两种方法孤立单独进行着，而是两种方法交替结合的过程。本文在构建多数据源的知识图谱时采用两种方法的结合，首先采用自顶向下的方式来构建本体库，然后采用自底向上的方式进行提取知识来扩展知识图谱。
知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱；金贵阳等利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等
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I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I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（Sema ntic 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。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
领域目标知识图谱系统 1.简介 领域目标知识图谱既可以理解为一种技术，也可以是一种成果。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术。随着近年来的不断发展，知识图谱应用于人工智能的多种场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。人工智能可以划分为感知智能（主要对图片、视频、语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。知识图谱是认知智能领域中主要的技术之一。 知识图谱图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强调的是广度，数据不一且多来自于互联网，很难形成完整的全局性的针对本体层的统一管理。在越来越多的垂直领域中，知识图谱也被广泛应用，已经成为基础数据服务，为上层智能应用提供数据支撑。 领域目标知识图谱针对企业或者政府机构现存数据可用性差，无法自动提取有价值知识或者资源的问题，提供一种通过数据智能清洗、智能融合、数据可视化等技术将数据转化为知识或者资源的方式。在知识图谱构建技术中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐形关系发现为领域目标知识图谱研究的方向。
2.提供功能 1.基础数据管理及数据采集 一方面通过分布式爬虫技术爬取互联网公开数据源，包括新闻、微信公众号、微博、移动客户端、贴吧、论坛等公开数据源信息，存储到数据仓库中。另一方面也可以使用业务方直接提供的数据接口。 2.数据整理与数据清洗 将采集的数据进行标准化的清洗，可以根据智能比对完成数据的查漏补缺。也可以人工清洗采集数据。最终将清洗后的数据按照统一标准格式存储到泛目标库当中。 3.数据融合 数据融合分为智能自动融合和手动融合。智能自动融合是对同一目标的多条记录进行属性合并和信息合并，使多条杂乱的数据融合成一条相对完整的融合目标，并对目标与目标之间建立关联。手动融合是将相似度较高但机器无法百分百判定是同一目标的记录，采取人工稽核的方式进行手动融合。 4.专题图谱构建 根据用户实际需求可针对某一行业或某一领域的积累的大量数据，通过清洗和融合后梳理成为相对完成的知识网络专题图谱，并以数据可视化的手段进行展示，提供用户方便快捷的获取该领域的知识。 3.系统特点 （1）系统灵活、易扩展 开发了一套灵活性高、扩展性强的数据转化及导入工具。可在短时间内，根据用户现有数据的格式、特点开发转换插件，支持各类结构化、非结构化、文件等格式的数据导入。
基于Web的领域知识图谱构建平台的研究与实现领域知识图谱通常是从特定领域资源中抽取实体和实体之间的 语义关系而构建的语义网络,它包含的知识体系具有很强的领域针对 性和专业性。领域知识图谱构建平台则是为领域专家提供的,基于海 量数据构建领域针对性强、准确度高的知识体系的简单易用的半自动化工具,应具备如下三个特点:构建流程定义完备;能够涵盖领域知识 图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程;引入大数据处理能力;海量数据处理加工成为知识的 过程离不开大数据平台的支持,因此平台需要具备大数据处理能力; 简单易用,可操作性强;由于领域知识图谱具有很强的领域针对性和 专业性,使用门槛过高不利于领域专家在构建过程中进行监督与干预。但是在当前大多公开的领域知识图谱构建平台中,还存在知识图谱构 建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于领域专家来说可操作性差的问题与挑战:当前大多公开的领域知识图谱构建平台对 于知识图谱构建流程定义不完善,孤立地强调了知识图谱构建环节的 某几个方面,诸如知识图谱中的数据采集、知识表示、图谱可视化等,不足以支撑全生命周期知识图谱构建工作;当前大多公开的领域知识 图谱构建平台鲜少提及知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技 术的支持,缺乏对知识图谱实际构建过程的指导价值。在基于平台构 建领域知识图谱的过程中,为保证精确度,往往需要领域专家的监督 与干预,但是自然语言处理技术和大数据处理流程对于领域专家来说 理解难度大,技术实现门槛高,可操作性差,对领域知识图谱的普及和
应用产生了一定的限制。针对以上问题与挑战,本文重点围绕领域知识图谱的构建技术和流程进行研究与分析,完成了基于Web的领域知识图谱构建平台的设计与实现,主要研究内容有以下三项:1)设计并实现了基于Web的领域知识图谱构建平台,为领域专家提供构建流程定义完备、具备大数据处理能力且简单易用的知识图谱构建服务。在开发过程中为实现知识图谱构建流程的自定义编排,提出并实现了一种可视化Web服务组合编排技术。此外,还提出并实现了 DSACC(Dynamics Scheduling Algorithm for Concurrent Connections)算法,解决了知识图谱可视化过程中大数据量渲染的前端性能优化问题。2)提出并实现了一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法,在完成第一项研究内容后,本文对知识图谱构建流程进一步总结,旨在研究在知识图谱构建过程中对应需要大数据相关技术的支持,为知识图谱的实际构建过程提供一定的参考价值。3)以基于Web的领域知识图谱构建平台为工具,以一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法为指导,完成人工智能产业知识图谱的构建。图谱涵盖3458家人工智能企业,1087个人工智能领域技术标签,16324条专利数据,69866条相关新闻,全面展示人工智能产业发展现状,进一步证明平台与方法的有效性和完整性。
Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青 复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.doczj.com/doc/4710388436.html, 2017-07-13
Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications
KG-based Search Engine
?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in
第41卷第1期 2017年2月 南京理工大学学报 Journal of Nanjing University of Science a n d T echnology Vol.41 No.1 Feb.2017知识图谱的发展与构建 李涛i2,王次臣^2,李华康 (南京邮电大学1.计算机学院;2.江苏省大数据安全与智能处理实验室，江苏南京210003) 摘要：知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式，能够帮助用户迅速、准确地查询到自己 需要的信息。本文通过回顾学者及科研机构或公司对知识图谱的研究内容，对知识图谱的发展 和构建方法作了全面的介绍，包括知识图谱概念的起源、发展以及最终形成；构建知识图谱的数 据来源；构建过程中涉及的方法，包括本体和实体的抽取，图谱的构建、更新、维护，以及面向知 识图谱的内部结构挖掘和外部扩展应用。最后，对知识图谱的未来发展方向和面临的挑战作了 展望。虽然现在已经有很多知识图谱被应用到各类系统中，但是其基础理论和应用技术，仍需 展开进一步的研究。 关键词：知识图谱;构建方法；实体;知识挖掘；扩展应用 中图分类号:TP39 文章编号：1005-9830(2017)01-0022-13 D O I:10.14177/https://www.doczj.com/doc/4710388436.html,ki.32-1397n.2017.41.01.004 Development and construction of knowledge graph Li Tao1，2，Wang Cichen1，2，Li Huakang1，2 (1. School of Computer Science;2.Jiangsu Province Key Lab of Big Data Sec Processing，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing210003，China) A b s tra c t:Knowledge graph，as an intelligent and efficient way for knowledge organization，enables users to quickly and accurately query the information they need.In this paper，we provide a comprehensive survey on the development and construction of knowledge graph by reviewing and summarizing recent advances i n the research and practice of knowledge graph systems in the relevant literature.In particular，our introduction includes the concept origin，development，and eventual formation of t he knowledge graph，various data sources for the knowledge graph，the ontology construction and the entity extraction，and the process of knowledge mining，updating，and maintenance.Finally，we discuss the technical challenges，development trends，and future research 收稿日期:2016-07-25修回日期:2016-12-18 基金项目：国家自然科学基金（61502247，11501302,61502243,91646116);中国博士后科学基金（2016心600434); 江苏省科技支撑计划（社会发展）项目（B E2016776);江苏省“六大人才高峰”项目（X Y D X X J S-C X T D- 006);江苏省博士后科研基金（1601128B)资助 作者简介:李涛（1975-)，男，博士，教授，主要研究方向：数据挖掘，E-mail:toweiiee@njupt. edu. c n。 引文格式:李涛，王次臣，李华康.知识图谱的发展与构建[J].南京理工大学学报，2017,41(1):22-34. 投稿网址：http://zrxuebao. njust. edu. cn
6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于
人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂 关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这
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。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4710388436.html, 基于医学领域的知识图谱 作者：帕尔哈提·吐尼牙孜 来源：《电脑知识与技术》2020年第08期 摘要：随着科学技术的快速发展，知识图谱的构建也受到了越来越人的重视，并为广泛应用到了各行各业，取得了非常优异的成果。然而，通过对实际情况进行分析可以发现，知识图谱在医学领域方面的应用却还存在着像是拓展性差、限制多以及效率多等问题，对其作用发挥造成了非常大的消极影响。在这种背景下，要想将知识图谱的作用更大程度地发挥出来，为医学事业的发展提供更有力的支持和保障，相关人员必须要跟上时代发展的脚步，采用自上而下的方式展开对相关技术的全面解析，这样才可以构建出一个更为科学合理的医学领域知识图谱，为相关工作的顺利展开提供更有力的支持和保障。鉴于这种情况，该文首先详细分析了医学知识图谱构建的方法，最后以此为基础提出了几点有效应用医学知识图谱的策略。 关键词：医学领域;知识图谱;构建技术 中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2020）08-0201-03 自从2012年知识图谱被提出以后开始就获得了突飞猛进的发展，并被广泛应用到了各个领域当中，取得了非常优异的成果。但是，到现在为止，知识图谱在医学领域当中应用却还有一定问题存在。并且随着信息技术的快速发展，各种和医学相关的网络非结构化数据更是正在以指数级的速度快速增加，这里面更是包涵了非常多还没有被挖掘出来的医学方面知识。在当前这个新的发展时代，通过人工智能技术的有效利用以及借鉴专家经验进行知识图谱构建，可以将医学实体之间存在的潜在联系更为充分的挖掘出来，切实做好数据反哺工作，为临床决策以及循证医学的进一步发展和医患人员工作效率提高起到更大的推动作用。所以，本文展开基于医学领域的知识图谱探究有着重要的现实意义。 1 医学知识图谱构建的方法 1.1医学知识表示 所谓知识表示实际上指的就是相关人员为了对世界进行描述所做出的约定，属于一个推动知识模式化、形式化以及符号化发展的重要过程。其表示方式会对系统的知识获得、储存以及运用效率都造成非常大的影响[1]。但是，医学数据拥有储存方式不同、电子病历标准和格式 不同、会频繁遇到交叉领域以及种类繁杂等特征，造成了其和其余领域的知识表示出现了比较大的差异，给知识表示工作的顺利展开带去了非常大的挑战。在早期阶段，在进行医学知识图谱构建的时候，常用的知识表示方法主要有框架表示法、语义网表示法、产生式表示法以及谓
管理科学与工程学科知识图谱构建研究 运用知识图谱技术研究学科领域发展、趋势越来越明显并取得显著效果,并在情报学、教育学、医学、管理学等学科领域越来越流行且有一定统一性。国内关于管理科学与工程学科研究较少,以致用知识图谱对我国管理科学与工程学科进行研究具有一定实际意义和学术价值,帮助我国管理科学与工程学科的发展,提供指导。在管理科学与工程理论及知识图谱技术的基础上,对管理科学与工程主要分支学科——知识管理文献可视化分析:文献来源于中国期刊全文数据库(CNKI)、中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库,用CiteSpace软件绘制管理科学与工程学科知识图谱,分析其研究主体、知识基础、研究热点、研究前沿等,对我国管理科学与工程学科理论和实践研究都有重要学术价值和指导意义。本文主要工作如下:(1)介绍选题背景、研究意义,从情报学、科学计量、引文分析、可视化四个领域分析国外知识图谱研究现状,从情报学、教育学、医学、管理学四个领域分析了国内知识图谱研究现状,以工业生产发展历史演进分析管理科学与工程学科研究现状,并介绍了全文研究内容、目标、方法、思路、重点及难点、创新处和组织结构。 (2)阐述了管理科学与工程学科、知识图谱、学科知识图谱基本概念,包括管理科学与工程学科定义、学科体系构成、学科特征,知识图谱定义、相关工具、研究方法,学科知识图谱定义、研究意义、学科知识体系可视化实现等。(3)设计了构建管理科学与工程学科知识图谱总体方案,包括研究主体知识图谱、知识基础知识图谱、研究热点、前沿知识图谱并构思了设计原则、思路、总体框架、构建内容、工具、流程等细节。(4)确定并介绍了构建管理科学与工程学科知识图谱所需数据来源、工具选取、基本环境配备、构建流程,为管理科学与工程学科知识图谱分析奠定基础。(5)以管理科学与工程学科知识图谱总体方案为基准,分析了国内管理科学与工程学科研究主体、知识基础、研究热点、前沿与趋势等知识图谱,发现问题并得出结论。
日常生活中，我们经常遇到以下两种信息展现方式： 二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。 和人一样，机器也更加擅长利用右图所示的数据。但矛盾之处在于，互联网等数据平台存储的大多是左图所示的数据。要把左图转换成右图，机器需要经历一个「阅读理解」的过程。 这个过程如何完成？这就要提到我们今天的主题——知识图谱。 知识图谱可以做什么？ 知识图谱的概念于2012 年由Google 提出，当时主要被用来提高其搜索引擎质量，改善用户搜索体验。随着大数据时代的到来和人工智能技术的进步，知识图谱的应用边界被逐渐拓宽，越来越多的企业开始将知识图谱技术融入其已经成型的数据分析业务，有的甚至使用知识图谱作为其数据的基础组织与存储形式，成为其数据中台的核心基建。
与谷歌类似，微软将知识图谱技术用于旗下必应（Bing）搜索引擎，优化搜索结果质量和交互式搜索体验；LinkedIn 与Facebook 利用知识图谱挖掘其平台上人、事、资讯等之间的相互关系，使得用户更容易发现感兴趣的内容、找到志同道合的朋友；eBay、亚马逊等电商平台使用知识图谱为用户和产品建立联系，执行更精准的产品推荐；IBM 则专注于企业服务，其IBM Watson Discovery 产品能够帮助用户根据自身的特殊需求快速构建自己的知识图谱框架。 虽然知识图谱的概念2012 年才被提出，但其背后的思想本质上是上个世纪的语义网络（Semantic Network）知识表达形式，即一个由节点（Point）和边（Edge）组成的有向图结构知识库。其中，图的节点代表现实世界中存在的“实体”，图的边则代表实体之间的“关系”。 图1：传统知识库与知识图谱示意图[1] 与传统的数据存储和计算方式相比，知识图谱技术更加侧重于对非结构化异构数据的收集和处理，更擅长对于关系的表达和计算，可以处理复杂多样的关联分析、挖掘到更多隐藏
面向微生物领域的大规模知识图谱研究 —国家重点研发项目“科学大数据管理系统” 2016年，科技部依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》、《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》、《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等文件，会同相关部门组织开展了《云计算和大数据重点专项实施方案》编制工作，并在此基础上启动“云计算和大数据重点专项”2016年度项目。该专项的总体目标是形成自主可控的云计算和大数据系统解决方案、技术体系和标准规范；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以自主云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控，促进我国云计算和大数据技术的研究与应用达到国际领先水平，加快建成信息强国。 科学大数据管理系统即面向特定领域的大数据管理系统是该专项之下的项目之一。随着大规模巡天望远镜、大型粒子加速器、高通量基因测序仪等源源不断产生巨量科学数据，使得全球科技创新进入科学大数据时代。科学大数据的管理与分析水平，是能否在未来分秒必争的重大科学发现中胜出的关键。同时，科学大数据管理面临一系列问题和挑战，主要表现在：（1）超大规模关系数据管理；（2）多源数据关联和知识发现；（3）科学计算的高效数据处理。 一、研究背景 生命科学领域100亿级RDF知识图谱数据来源于上百个分布在全球的不同数据源，包括欧洲生物信息研究所、美国国家人类基因组研究中心以及由中国科学院微生物研究所牵头的世界微生物数据中心等。其中，由中科院微生物所牵头的世界微生物数据中心（Word Data Center for Microorganism，WDCM）隶属于国际生命科学联盟下属的世界微生物菌种保藏联合会和国际教科文组织下属的国际微生物资源中心。2010年，该数据中心落户中科院微生物研究所。这是我国生物学领域的第一个世界数据中心，也是国际生物学领域第一个设立在发展中国家的世界数据中心。如何进一步充分利用现有计算机技术，挖掘微生物大数据乃至科学大数据中的巨量信息成为亟待解决的问题之一。 “图数据管理关键技术及系统”课题面向大规模图数据管理需求，研究图数据索引方法和查询优化策略，分布式系统设计及联邦查询方法，图数据交互式检索和分析。其围绕图数据管理的核心问题，以微生物大数据为应用背景，研究海量图数据的索引方法和查询优化策略，实现基于结构感知的高通量、并行化的图模式查询；研究基于数据划分的分布式系统设计及联邦查询方法，实现跨地域多节点的分布式RDF图数据管理；研究并实现图数据的交互式检索和分析。 二、研究意义 通过本课题的研究，计划实现一个高效的大规模科学RDF知识图谱数据管理系统。这
基于本体的行业知识图谱构建技术的研究与实现正是因为有获取和形成知识的能力,人类才可以不断进步。而知 识对于人工智能的重要价值就是在于让机器具备认知能力,去理解这 个世界,理解应用的行业或者领域。知识图谱的结构类似于人类大脑 组织知识的结构,有助于机器模拟以人的思维模式和知识结构来进行 语言理解、视觉场景解析和决策分析。因此,知识图谱作为人工智能 的支撑基础,是实现真正的类人智能的必经之路。近年来,不少企业愈加重视行业+知识图谱。行业知识图谱在金融、农业、医疗、电商等 领域已经有了很好的应用。对于企业来说,行业知识图谱可以帮助行 业人员解答关于行业的任务型需求,辅助各种复杂的分析应用或决策 支持,构建行业壁垒。一个行之有效的行业知识图谱构建系统可以保 证知识库的质量与规模、可扩张性和推理能力。但是不同行业数据模式不同,业务需求差异化使得目前没有统一的行业知识图谱构建系统。本文针对特定的行业数据,但是旨在搭建一个通用型的行业知识图谱 构建系统。首先,本文研究了知识图谱的相关技术,包括知识图谱架构、知识表示、知识抽取、知识存储和基于知识图谱的问答系统五部分。针对每一部分,详细介绍了其定义、关键技术与难点。为本课题算法 设计和实现部分打下理论基础。其次,本文设计了基于本体的半自动 化表格知识抽取算法。该方法通过本体库的指导和约束,可以高效准 确的从表格中抽取三元组知识。该方法具有一定的泛化能力,可以应 用于每个单元格都是最小单位的所有表格。实验结果表明该方法可以对产品手册中百分之八十的表格进行直接抽取,得到准确完整的三元
组。然后,本课题尝试将构建的行业知识图谱应用到智能客服领域, 设计了基于模板匹配的知识图谱问答系统算法。该方法从用户日志中挖掘模板,模板包括问句意图、实体槽位和对应的SPARQL查询语句。对于新的用户问题,通过相似度计算找到匹配的模板,即可得到用户 的意图、实体值。将意图和实体值作为对应SPARQL查询语句的参数,从知识库中抽取答案。实验结果表明,问答系统雏形可以回答常用的用户问题,具有一定的泛化能力。最后,本文分别实现了行业知识库的构建系统和基于知识图谱的问答系统。根据行业数据特点,采用自顶向下和自底向上相结合的知识图谱构建方法。即先自顶向下的方式构建知识图谱的模式层,再自底向上的方式抽取知识构建数据层。问答系统包括自然语言理解模块、知识库查询模块和自然语言生成模块,旨在构建一个灵活和自然的智能客服系统。
知识图谱技术原理介绍 近两年来，随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符（identifier）。每个属性-值对（attribute-value pair，又称A VP）用来刻画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片（又称Knowledge Card）。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询（query specific）的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。图1从左到右依次是Google、百度和搜狗在搜索结果首页中所展现的与姚明相关的知识卡片。1https://www.doczj.com/doc/4710388436.html,/ 2https://www.doczj.com/doc/4710388436.html,/TR/rdf-concepts/ 3https://https://www.doczj.com/doc/4710388436.html,/tinkerpop/blueprints/wiki/Property-Graph-Model