基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统

职业能力测评系统（Occupational Ability Test System，简称“OATS”）是一套基于公共就业服务要求和规范，适用于各类就业群体，并以技能型劳动者为主要服务对象的职业能力测评系统。

软件功能●系统管理系统管理包括系统用户、菜单管理、权限管理、角色管理和系统备份。

系统用户根据机构采用树形管理，可以灵活的增加、删除和修改，并且支持机构移动用户随着移动的功能。

权限管理和菜单管理可以灵活配置，可以随时为不同角色创建不同的权限。

系统备份可以远程备份数据。

●基础数据基础管理主要是对基础数据的管理，包括测评中用到的职业群、职业、职业能力、量表、能力及分类和测评题库的管理。

为了方便管理，系统为每一项功能留有多个入口，如：对测评题库的管理，系统管理员可以直接进入题库对测评试题进行管理。

同时，可以根据业务流程从职业查看对应的能力，根据考核的能力管理相应的题目。

●测评管理测评管理部分主要包括和前台测评直接相关的信息管理，包括测评记录、操作技能部分的结果录入、量表推荐及管理、定制量表等内容。

此外，还包括与测评相关的就业推荐、培训推荐及测评报告的生成及下载。

●被试测评被试测评属前台用户功能，包括被试注册、个人信息维护、服务机构变更、自助测评、推荐测评、性向测评、记录查询、职业推荐和培项目推荐等。

此外，还包括站内信息收发功能，实现与测评师、服务机构等的联系。

●统计查询统计查询主要为实现就业服务人员日常业务工作统计功能，包括注册用户统计、测评业务统计和系统资源统计。

注册用户统计主要实现对被试数量、年龄、学历、性别、专业、行业分布等组合统计；测评业务统计主要实现从职业和职业能力两个方面统计测评业务的状况，如人数、年龄、性别等。

系统资源统计主要实现系统各类机构、账户、用户、基础数据、测评数据等的统计。

●内容管理内容管理包括栏目管理、资讯管理和资讯浏览功能，实现系统通知通告、后台用户信息交流、业务知识库功能。

知识图谱技术应用场景当前，人工智能技术正迅速发展，其中，知识图谱技术是最为引人注目的一种技术。

知识图谱技术是一种新一代智能技术，它可以利用关系图模型，将多源异构知识进行融合，构建出大规模的、结构化的、半结构化的知识网络。

知识图谱技术应用场景很广，下面我将从几个方面介绍知识图谱技术的应用场景。

一、智能问答系统智能问答系统是指为客户提供符合他们期望的信息的系统，用户可以通过语言提问，系统利用自然语言处理技术来理解用户的意图，并自动回答问题。

知识图谱技术可以对知识进行高效的存储和管理，从而实现对知识的快速检索、过滤和排序，提高智能问答系统的准确率和效率。

例如，谷歌提供的语音助手可以利用知识图谱，根据用户的搜索历史记录和偏好来提供定制化的服务，为用户节省了大量的时间和精力。

二、智能客服智能客服是指由AI机器人代替人员接待、咨询、处理客户问题的系统。

知识图谱技术可以实现对多源异构的信息进行融合，将数据进行高效的管理，例如对于一条电商平台的售后服务需求，知识图谱技术可以将客户提供的信息和平台内的商品信息、商家信息、支付信息进行融合，为客户提供更加智能化、高效化的服务。

三、智能金融智能金融是指利用AI技术对金融行业进行智能化升级，从而提供更加智能化、高效化的服务。

知识图谱技术可以对金融行业中的各类数据进行分析和处理，从而为用户提供更加个性化、优质的金融服务。

例如，银行可以利用知识图谱技术对用户的银行存款记录、支出、借贷、收益等数据进行融合，为用户提供更加合理化和优质的金融理财建议，提高用户的金融体验。

四、智能医疗智能医疗是指运用人工智能技术对医疗诊断和治疗过程进行智能化升级的领域。

知识图谱技术可以将不同的医学知识进行融合，帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病，为患者提供更加精准和高效的医疗服务。

例如，在疫情扩散期间，医疗机构可以利用知识图谱技术，将医学知识、患者健康信息进行融合，进行疫情分析和病例预测，提高医疗机构的应急反应能力。

图1本体构建流程层构建阶段主要包括知识抽取、知识融合、知识加工等三个步骤。

知识抽取指从多种数据源中获取数的语义信息，还需要表征与之相关的职业技能、学习资源、学习路径、学习任务等语义信息。

前沿视角心概念逐级分解定义子本体划分层次。

确定专业本体层次结构。

高职专业人才培养方案是组织开展教学活动的规范性文件，是实施专业人才培养的基本依据。

教育部发布的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》明确提出，为确保培养规格，要确定专业培养目标，明确专业培养的知识、技能和素质要求。

由此将高职专业领域知识图谱的专业本体分解为知识、技能、表征价值观和方法论的素质等三个子概念类型。

最后使用知识点、技能点、素质点表征知识、技能、素质概念类的最小单位。

我国高职专业课程教学是依据课程标准和课程教材采用课程、章、节的层级化方式组织实施。

由此，在课程本体上建立“课程—章—节”概念层次结构。

职业岗位本体不再分解定义子本体，后续通过定义概念属性实现对该核心概念特征和关系的语义描述。

学习资源是专业教学过程中进行学习任务活动的支撑，其类型丰富多样，常见类型包括文本、音频、视频、课件、图片、测试、教学案例、实训实验等。

为了便于统一管理，本研究将文本、音频、视频、课件、图片、教学案例等教学资源归属媒体资源类，因此资源本体按照资源类型划分定义为仿真实训资源、媒体资源和测试等三个子本体。

（2）定义概念属性概念属性是对概念类固有特征的描述，分为数据属性和对象属性两种类型，前者用于对自身特征的描述，后者用于对概念类与概念类之间关系的描述。

数据属性是对概念类语义信息的补充，比如编号、名称等，在一定程度上会影响知识图谱描述信息的准确性。

为此，基于知识组织原理和高职专业教学规律，参考国家教育信息化技术标准定义数据属性。

下面将以学习资源本体的概念属性定义为例说明概念属性的定义过程。

本研究根据实际需要使用教育部发布的CELTS-3.1学习对象元数据标准的通用类、技术类、教育类和关系类数据项，定义学习资源及其子本体的属性。

基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统发表时间：2019-07-22T15:42:14.883Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：刘力铭孟昉[导读] 摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。

广州合致信息科技有限公司广东广州 510000摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。

并在系统中以可视化的方式展示出来，一方面用于学校了解人才培养过程质量，形成下一阶段人才培养工作目标；另一方面用于人才培养对象了解经过培养，自身与职业岗位需求差距，以及改进方法。

关键词：知识图谱；半监督方式；职业能力诊断；职业能力评价 1 引言迄今为止，我国职业教育人才培养质量评估主要是通过学校内部的教学质量评价和职业资格考试（鉴定）实现的，采用的评价指标体系达不到大规模质量监控的信度和效度要求，无法藉此进行校际间和区域间的比较。

由于相关技术支持不足，评价结果无法全面反映人才培养的质量，更没有建立起对评价结果与人才培养模式间对应关系的解释模型。

即使目前社会影响很大的技能大赛，在大规模推广时也遇到了经济成本以及评分者间信度和试题效度等技术问题。

知识图谱在教育质量监控体系中职业能力达程度研究与应用对职业教育质量保障体系建设具有重要的参考价值。

开展科学的职业能力测评（包括职业能力测评模型、测评实施方案以及测评结果分析研究），科学诊断学生职业能力、职业承诺和职业认同感的发展水平，对不同地区、不同院校间的课程与教学质量进行比较，可以获得人才培养质量的准确信息和重要参数，为各级政府制定政策提供依据，从而提高职业教育体系设计和教育质量控制水平，为在职业教育领域建立“能够迅速提醒决策者及时纠正任何不利趋势”（PISA 定义）的质量保障机制奠定方法论和技术基础。

系统效能是系统的实际行为表现与系统目标的匹配程度，其度量和评估往往牵涉系统科学、管理科学和行为科学等多个领域［1］。

目前，国内效能评估研究成果多集中在武器装备［2］、火控雷达［3］、电子对抗［4］等领域，研究内容包括评估指标体系及模型构建、评估方法及模拟仿真。

但是，这些研究主要是效能评估领域某一知识点的微观聚焦，缺乏对该领域研究现状整体格局的宏观可视化分析。

科学知识图谱（MappingKnowledgeDomains）是用于显示科学知识发展进程和结构关系的图形，既是具有时间序列化的知识谱系，又是可视化的知识图形；可对知识或研究群体所构成的复杂网络进行聚类分析和共引分析，将海量数据以图形、图像等可视化集中表现形式，挖掘数据之间的潜在关联，实现数据可视化信息处理，以协助人们做出科学合理的决策［5-6］。

科学知识图谱分析技术在大数据时代背景下发展迅速［7］，目前被广泛应用于管理科学［8］、安全科学［9-10］、科技管理［11］等领域。

笔者基于华裔学者陈超美开发的科学知识图谱可视化软件CiteSpaceV［12］，以中国知网CNKI上的核心期刊为数据源，检索效能评估领域近20年所载论文，分析研究成果产出时序、研究力量分布、作者合作、机构合作、关键词及其文献共引、突变词分析；通过科学知识图谱的可视化分析呈现效能评估研究领域的知识结构、规律和分布情况，实现科学知识从微观聚焦到宏观可视化分析的突破，进而对效能评估领域研究动态的总体把握。

1效能评估研究成果可视化分析1.1数据来源及方法。

以“主题=效能评估”在中国知网（CNKI）上检索最近20年（1998年~2017年）的文献，共得到3089条数据；根据布拉德福定律可知，少数核心期刊集中了该研究领域的大量重要文献，于是在高级检索中将期刊来源类别选择为核心期刊和EI源期刊，检索条件：精确，经过筛选去除不相关的声明、通知、公告等，可得该领域的有效文献1248篇。

将检索结果导出为Refworks文本文件，导入CiteSpaceV中进行格式转换，“TimeSlicing”选择1998年-2017年，“YearsPerSlice”设置1年为一个时间分区，“TOPNPerSlice”选择阈值50，即每个时区选择高频出现的前50个节点，采用网络裁剪运算策略（pruningslicednetwork），绘制作者、机构合作网络知识图谱，有效地完成效能评估领域科学研究进行可视化分析。

知识图谱技术在企业智能化中的应用随着人工智能技术的快速发展，知识图谱技术已经成为企业智能化的重要组成部分。

知识图谱是用于描述实体及其属性和关系的图形模型，它将数据转化为一种可以被机器理解和处理的形式。

知识图谱技术的应用为企业提供了新的能力，使其能够有效地利用数据，并从数据中获取更深入的见解。

本文将探讨知识图谱技术在企业智能化中的应用。

1. 资源管理企业需要管理大量的数据和资源，包括人力资源、物力资源和财务资源等。

知识图谱技术可以在这些领域中发挥作用。

在人力资源管理方面，知识图谱技术可以帮助企业管理员工信息，例如教育背景、职业经历和技能等信息。

这些信息可以用于招聘、培训和晋升等方面的决策。

在物流管理方面，知识图谱技术可以帮助企业管理物流运输和库存等资源。

在财务管理方面，知识图谱技术可以帮助企业管理会计科目，对资产和负债进行跟踪和分析。

2. 客户关系管理客户关系管理是企业成功的关键之一。

知识图谱技术可以帮助企业更好地管理客户关系。

企业可以使用知识图谱来跟踪客户信息，包括客户的交易历史、产品偏好和反馈等。

这些信息可以用于定制化营销，提高客户满意度和忠诚度。

知识图谱技术还可以帮助企业分析客户数据，为企业提供更深入的见解，提高客户管理的效率和效果。

3. 产品研发产品研发是企业生存和发展的关键之一。

知识图谱技术可以帮助企业更好地管理产品研发过程。

企业可以使用知识图谱来跟踪产品信息，包括设计、制造和测试等方面的信息。

这些信息可以用于优化研发流程，提高研发效率和效果。

知识图谱技术还可以帮助企业分析研发数据，为企业提供更深入的见解，提高产品研发的效率和效果。

4. 营销决策营销决策是企业成功的关键之一。

知识图谱技术可以帮助企业更好地制定营销策略。

企业可以使用知识图谱来跟踪市场信息，包括市场趋势、竞争和用户行为等。

这些信息可以用于优化营销策略，提高营销效率和效果。

知识图谱技术还可以帮助企业分析营销数据，为企业提供更深入的见解，提高营销决策的效率和效果。

基于知识图谱的我国数字素养研究可视化分析一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数字素养已经成为现代社会个体必备的核心素养之一。

数字素养不仅关系到个人在信息时代的生活质量，更是国家竞争力的重要指标。

近年来，我国学者对数字素养进行了广泛而深入的研究，产生了大量的学术成果。

本文旨在通过构建知识图谱的方式，对我国数字素养研究领域的发展态势进行可视化分析，以期为相关领域的研究者和决策者提供有益参考。

本文首先介绍了数字素养的基本概念和研究意义，阐述了数字素养在现代社会中的重要性。

随后，通过收集和分析相关文献，构建了我国数字素养研究的知识图谱。

该图谱不仅展示了数字素养研究的主要领域、研究热点和前沿趋势，还揭示了我国数字素养研究的发展历程和现状。

通过对知识图谱的深入分析，本文发现我国数字素养研究在近年来呈现出快速增长的态势，研究领域不断拓展，研究热点不断涌现。

本文也指出了当前我国数字素养研究中存在的一些问题和不足，如研究方法相对单跨学科研究不足等。

针对这些问题，本文提出了一些建议和对策，以期推动我国数字素养研究的进一步发展。

本文基于知识图谱对我国数字素养研究进行了可视化分析，揭示了该领域的发展态势和存在问题。

希望这一研究能够为相关领域的学者和决策者提供有益参考，推动我国数字素养研究的不断深入和发展。

二、知识图谱构建在深入研究我国数字素养的过程中，知识图谱的构建起到了至关重要的作用。

知识图谱是一种基于图的数据结构，它能够将现实世界中的实体、事件、概念等以节点和边的形式进行表示，进而形成一张庞大的知识网络。

通过知识图谱，我们可以更加直观地理解数字素养领域的研究现状、热点和趋势。

为了构建我国数字素养研究的知识图谱，我们首先需要收集大量的相关文献和资料。

这些文献可以来自于学术期刊、会议论文、报告、书籍等多种渠道。

在收集到足够的文献后，我们需要对文献进行预处理，包括去除重复内容、提取关键信息、进行实体识别等步骤。

接下来，我们利用自然语言处理技术和信息抽取技术，从预处理后的文献中抽取出实体、属性和关系等关键信息。

基于知识图谱的问答系统设计与实现随着信息技术的发展和人们对知识获取需求的增加，问答系统逐渐成为人们在日常生活中不可或缺的工具。

当前，基于知识图谱的问答系统成为了研究的热点之一。

本文将介绍基于知识图谱的问答系统的设计与实现，包括知识图谱的构建、问题理解与匹配、答案生成等关键步骤。

首先，构建知识图谱是基于知识图谱的问答系统设计与实现的首要任务。

知识图谱是一种结构化的知识表示方式，能够将实体、属性和关系以图的形式进行表示。

构建知识图谱的过程包括知识抽取、知识融合和知识存储等步骤。

知识抽取是从海量的文本中提取有用的知识，通常会使用自然语言处理技术和机器学习算法。

知识融合是将不同来源的知识进行整合，包括消除冲突和进行实体对齐等操作。

知识存储是将抽取和融合得到的知识以图的形式存储在数据库中。

其次，问题理解与匹配是基于知识图谱的问答系统中的关键步骤。

当用户提出一个问题时，系统首先要理解问题的含义并将其转化为计算机可以处理的形式。

问题理解的方法包括词法分析、语法分析和语义分析等。

基于知识图谱的问答系统通常使用图匹配的方式来进行问题匹配。

通过匹配问题中的实体、属性或关系，系统能够快速定位到相关的知识，并生成相应的候选答案。

最后，答案生成是基于知识图谱的问答系统中的最终步骤。

在问题匹配的基础上，系统需要从候选答案中选取最佳的答案进行回答。

答案生成的方法包括基于规则的生成和基于机器学习的生成。

基于规则的生成是根据特定的规则或模板生成答案。

基于机器学习的生成是通过训练模型来预测最佳答案。

生成的答案可以以文本、图表或其他形式展示给用户。

在实际应用中，基于知识图谱的问答系统能够广泛应用于各个领域。

例如，在医疗领域中，用户可以通过问答系统获取到疾病的相关知识和治疗方案；在旅游领域中，用户可以通过问答系统获取到旅游景点的相关信息和推荐；在智能助理领域中，用户可以通过问答系统获取到日常生活中的各种问题的答案。

综上所述，基于知识图谱的问答系统的设计与实现包括知识图谱的构建、问题理解与匹配、答案生成等关键步骤。

基于知识图谱的企业知识管理系统设计与实现企业知识管理系统是企业内部知识共享、交流和创新的平台，其重要性已经得到越来越多企业的认可。

而在企业知识管理系统的构建中，基于知识图谱的设计方案也越来越受到关注。

本文将详细探讨基于知识图谱的企业知识管理系统的设计与实现。

一、知识图谱介绍知识图谱是一种表示知识和实体之间关系的图形化工具，可以呈现出知识之间的层次关系和更为深入的细节信息，有利于人们理解知识的本质和内在规律。

知识图谱是将人类知识组织成一种半结构化的方式，可以帮助企业在大量数据中找到信息的关联，发现知识的隐含需求和创新机会，从而提高企业的核心竞争力。

二、基于知识图谱的企业知识管理系统设计1.信息收集与整合企业知识管理系统需要收集和整合企业各个部门的知识数据，包括但不限于：专利文献、研究报告、技术资料、市场情报、行业新闻等。

同时，第三方数据源如开放数据、社交媒体、互联网资讯等也可以作为信息收集渠道。

将大量的数据整合在一起，形成知识大数据，这是实现知识图谱的前置步骤。

2.知识分类与 concept mapping将企业内部各部门的知识进行分类，形成知识主题体系。

这个过程中，可以使用一些文本挖掘、自然语言处理技术，或者人工标注的方式来进行分类。

分类的目的是为了让企业内部人员更快速地找到所需知识，同时也方便知识的接续和迁移。

Concept mapping 是创建知识图谱的重要环节。

将分类好的知识，进行概念映射（Concept Mapping），建立起概念之间的关系。

概念映射一般采用语义挖掘技术来实现，将概念间的相互关系、属性、分类、继承关系等我们可以自己自定义的知识进行映射。

3. 建立知识图谱建立知识图谱需要借助图论、机器学习、数据挖掘等技术。

首先，需要将不同类型的知识转换为标准格式，例如 RDF(资源描述框架)；然后对知识进行实体识别，主要是对词汇的抽取，分词与词性标注；之后对实体进行链接，建立实体之间的关系，此处可以使用多种算法，例如基于概念相似度、路径相似度、语义匹配的链接算法。