下载文档原格式
论计算法学的全球发展趋势一、计算法学的发展历程早期研究(20世纪50年代70年代):计算法学的起源可以追溯到计算机科学的诞生。
在这个阶段，研究者主要关注计算机的基本原理、编程语言和算法等问题，为计算法学的发展奠定了基础。
法律信息处理与知识发现(20世纪80年代90年代):随着信息技术在法律领域的广泛应用，研究者开始关注如何利用计算机技术处理法律信息，以及如何从海量的法律数据中发现有价值的知识。
这一阶段的研究主要集中在法律数据库的建设、法律文本的自然语言处理等方面。
网络法与知识产权法(21世纪初至今):随着互联网的普及和全球化进程的加速，网络法和知识产权法成为计算法学研究的重要领域。
研究者关注如何在网络环境下保护知识产权，以及如何制定有效的网络法律法规。
人工智能、大数据等新兴技术也为计算法学的研究提供了新的视角和方法。
计算法学与其他学科的融合(21世纪初至今):随着计算法学研究的深入，越来越多的学者开始关注计算法学与其他学科的交叉融合，如法律哲学、法律逻辑学、法律心理学等。
这种融合有助于提高计算法学的理论深度和实践价值，为解决现实问题提供更有力的支持。
计算法学的发展历程是一个不断拓展研究领域、丰富理论体系的过程。
从早期的基础理论研究到现代的跨学科融合，计算法学已经取得了显著的成果，并在实践中发挥着越来越重要的作用。
随着科技的不断进步和社会需求的变化，计算法学将继续发展壮大，为人类社会的发展做出更大的贡献。
1. 计算法学的起源和定义计算法学(Computational Law)是一门跨学科的研究领域，它将计算机科学、信息技术、法律和哲学等多个学科的知识相结合，研究计算机技术在法律领域的应用和发展。
计算法学的起源可以追溯到20世纪60年代，当时计算机技术刚刚兴起，学者们开始关注如何利用计算机技术解决法律问题。
随着计算机技术的不断发展，计算法学逐渐成为一个独立的研究领域，并在全球范围内得到了广泛关注。
计算法学的定义较为复杂，但可以从以下几个方面来理解：首先，计算法学是一门研究计算机技术在法律领域应用的学科，它关注计算机技术如何影响法律问题的分析、解决和实施。
结合材料及所学知识,新质生产力和企业的道法知识点一、知识概述《新质生产力和企业的道法知识点》①基本定义：新质生产力这个概念挺新的。
简单说啊，它是一种创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。
道法呢，在这里指的是道理和法则。
对于企业来说，就是在生产经营中要遵循的一些道德、法律和市场规律这些方面的东西。
②重要程度：在企业发展这个话题里，这超级重要。
新质生产力能让企业在竞争激烈的市场里脱颖而出，是企业变强变大的新动力。
而企业遵循道法，那是企业长久生存的根基，要是违背了，就好比树没了根，早晚会倒。
③前置知识：对于生产力相关概念得有点了解，像传统生产力是什么样的，企业运营的基本常识，市场规律这些基础知识要知道点儿。
④应用价值：实际应用场景可多了。
比如企业如果想采用新质生产力，像用高科技手段提高生产效率，就得按照市场规律和道德法律做事。
在开发新技术的时候不能侵犯别人知识产权，这就是个例子。
这既能让企业自身发展，对整个社会经济健康发展也特重要。
二、知识体系①知识图谱：在企业管理和经济学学科里，这属于比较核心的部分。
新质生产力就像是推动企业向前跑的新引擎，而道法就是轨道，让企业在正确方向上跑。
②关联知识：和企业创新管理、企业文化建设、市场经济学这些知识点联系紧密。
比如说要是想搞新质生产力的创新，企业文化就得是鼓励创新、遵守规则的那种。
③重难点分析：重难点就在于怎么把新质生产力和企业所在的实际情况结合起来。
关键是懂新质生产力需要什么条件，同时还要准确把握公司运营中的道德和法律界限。
困难点在新质生产力要投入不少资源，企业得权衡利弊，这个不好办。
④考点分析：在考试中，可能直接考新质生产力的特点，或者给个企业案例问你哪些道法方面被违背了。
比如出个题说某个企业盗用技术搞新的生产模式，让你分析违背了哪些东西。
选择题、简答题里都可能出现。
三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：新质生产力核心就是创新主导、高端高效高质量。
第37卷第6期2020年12月土木工程与管理学报J o u rn a l o f Civil E ngin eerin g an d M a n agem en tVol.37N o.6Dec. 2020基于CiteSpace的我国建筑信息化知识图谱构建和分析郭晓剑，胡欢(江西理工大学经济管理学院，江西赣州341000)摘要：以CNKI数据库为数据源，运用CiteSpace构建我国建筑信息化研究作者、发文机构、研究热点及核心关键词等知识图谱，分析国内该领域研究优势、存在的不足及未来研究趋势。
结果表明：我国建筑信息化文献年发文量呈现上升趋势，并在近几年达到顶峰;研究人员、研究机构较多，研究力量主要集中在国内高等院校，且已初步形成以同济大学、中国建筑科学研究院为核心的研究团队，但发文作者、发文机构间仍缺乏紧密交流合作;研究热点主要集中在以BIM技术为主，与其他信息化技术如“物联网”“云计算”等方面结合，并主要运用在绿色建筑和大型复杂建筑中；“城市设计”“BIM与其他信息化技术结合应用”等是我国在该领域最新研究前 沿。
针对上述研究结果提出相关建议，为我国未来建筑信息化的发展提供参考。
关键词：建筑信息化；知识图谱；BIM;城市设计中图分类号：F407.9 文献标识码：A文章编号：2095-0985(2020)06-0044-08Construction and Analysis of China5 s Building InformatizationKnowledge Map Based on CiteSpaceGUO Xiao-jian,HU Huan(School of Economics and Management,Jiangxi University ofScience and Technology,Ganzhou 341000, China)Abstract：Taking CNKI database as the data source，CiteSpace is used to construct the knowledge map of authors，publishing institutions，research hotspots and core keywords of China,s building informatization research，and analyze the advantages，disadvantages and future research trends of domestic research in this field.The results show that the annual volume of the architectural information documents in China is on the rise，and it has reached the peak in recent years；there are many researchers and research institutions，and the research force is mainly concentrated in domestic colleges and universities，and a research team with Tongji University and China Academy of Building Research as the core has been initially formed，but there is still a lack of close communication and cooperation between the authors and the publishing institutions；the research is mainly focused on BIM Technology，combined with other information technology such as“internet of things”and“cloud computing”，and mainly used in green buildings and large complex buildings;“urban design”and“the application of BIM combined with other information technology”are the latest research frontiers in this field in China.Based on the above research results，this paper puts forward some suggestions for the future development of building informatization in China.Key words:building informatization;knowledge map;BIM;urban design收稿日期：2020-01-06修回日期：2020-04-02作者简介：郭晓剑（1971-),男，江西赣州人，硕士，副教授，研究方向为工程管理、BIM技术和人工智能（Email:178076183@)通讯作者：胡欢（1996-),男，江苏沛县人，硕士研究生，研究方向为工程管理、大数据与人工智能（Email:849882640@)基金项目：江西省高校人文社会科学课题（G^7m);赣州客家文化数字化研究院课题（m)N-XJ02)第6期郭晓剑等：基于CiteSpace的我国建筑信息化知识图谱构建和分析• 45•建筑行业作为全球经济发展的支柱产业[1，2],需要及时地进行技术更新换代。
DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.012数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析＊蒋丽艳（东北师范大学图书馆，吉林 长春 130024）摘 要：以大数据、人工智能、数智驱动技术为核心的信息技术正助力着现代图书馆由传统模式向智慧方向转变。
通过运用先进CiteSpace 技术可视化的方法，对CNKI （中国知网）数据库中主题词是“智慧图书馆”、发文时间在2012-12-01—2022-12-01期间的论文进行统计和可视化分析。
通过对智慧图书馆各类型机构论文产出分布、高产机构论文产出分布及论文发表期刊分布图谱进行详细研究，以期为智慧图书馆的模式构建及实践路径提供强有力的借鉴。
关键词：CiteSpace ；智慧图书馆；知识图谱；可视化分析中图分类号：G250.7 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0045-04——————————————————————————＊［基金项目］吉林省教育科学“十四五”规划2023年度一般课题“创新驱动发展战略下吉林省校地文化深度融合协同育人机制研究”（编号：GH23790）信息技术的蓬勃发展，为智慧图书馆构建注入全新动力。
在大数据、数智驱动技术、人工智能快速发展的环境下，网络信息资源非常丰富，开放共享已经成为最主要的趋势。
先进的创新智慧技术已经成为智慧图书馆最主要的技术支撑，用数智驱动、云计算、物联网等特定的先进技术和全新的管理理念作为主要辅助，产生不受时空束缚且可被感知的新一代图书馆模式。
图书馆崭新的管理模式和服务能力因为智慧图书馆的出现而发生重要改变。
复合图书馆和数字图书馆全新发展理念与实践的延续、整合与升华的终极产物就是智慧图书馆，是目前图书馆的全新发展模式。
率先在欧美建立名为“Smart Library ”图书馆联盟的是加拿大渥太华，建立时间在2001年前后，是国外关于智慧图书馆的最早实践。
新一代信息技术产业应用与创新研究报告第一章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与框架 (4)第二章新一代信息技术概述 (4)2.1 新一代信息技术的定义与发展 (4)2.2 新一代信息技术的分类与特点 (4)2.2.1 分类 (4)2.2.2 特点 (5)2.3 新一代信息技术的发展趋势 (5)2.3.1 技术创新不断加速 (5)2.3.2 产业融合程度加深 (5)2.3.3 应用场景日益丰富 (5)2.3.4 安全问题日益凸显 (5)2.3.5 政策支持力度加大 (5)第三章人工智能应用与创新 (5)3.1 人工智能技术概述 (6)3.2 人工智能在行业中的应用 (6)3.2.1 制造业 (6)3.2.2 医疗健康 (6)3.2.3 金融业 (6)3.2.4 教育 (6)3.2.5 交通出行 (6)3.3 人工智能技术的创新方向 (6)3.3.1 机器学习算法优化 (6)3.3.2 知识图谱构建与应用 (7)3.3.3 边缘计算与人工智能融合 (7)3.3.4 人工智能伦理与法律规范 (7)第四章大数据应用与创新 (7)4.1 大数据技术概述 (7)4.2 大数据在行业中的应用 (7)4.3 大数据技术的创新方向 (8)第五章物联网应用与创新 (8)5.1 物联网技术概述 (8)5.2 物联网在行业中的应用 (8)5.2.1 智能家居 (8)5.2.2 智慧农业 (9)5.2.3 智慧医疗 (9)5.2.4 智慧城市 (9)5.3 物联网技术的创新方向 (9)5.3.1 传感器技术 (9)5.3.2 网络通信技术 (9)5.3.3 数据处理与分析技术 (9)5.3.4 安全技术 (9)5.3.5 跨界融合 (10)第六章云计算应用与创新 (10)6.1 云计算技术概述 (10)6.2 云计算在行业中的应用 (10)6.2.1 金融行业 (10)6.2.2 医疗行业 (10)6.2.3 教育行业 (10)6.2.4 制造行业 (10)6.3 云计算技术的创新方向 (11)6.3.1 云计算安全 (11)6.3.2 云计算功能优化 (11)6.3.3 云计算与人工智能的融合 (11)6.3.4 边缘计算与云计算的融合 (11)第七章 5G技术应用与创新 (11)7.1 5G技术概述 (11)7.2 5G技术在行业中的应用 (11)7.2.1 智能制造 (11)7.2.2 智能交通 (12)7.2.3 医疗健康 (12)7.2.4 虚拟现实与增强现实 (12)7.2.5 其他领域 (12)7.3 5G技术的创新方向 (12)7.3.1 网络切片技术 (12)7.3.2 边缘计算 (12)7.3.3 新型网络架构 (12)7.3.4 开放性网络 (12)7.3.5 安全与隐私保护 (13)第八章区块链应用与创新 (13)8.1 区块链技术概述 (13)8.2 区块链在行业中的应用 (13)8.3 区块链技术的创新方向 (14)第九章新一代信息技术产业政策与发展策略 (14)9.1 新一代信息技术产业政策分析 (14)9.1.1 国家层面政策概述 (14)9.1.2 地方层面政策分析 (14)9.2 新一代信息技术产业发展策略 (15)9.2.1 坚持以创新为核心 (15)9.2.2 优化产业结构 (15)9.2.3 深化产业链协同 (15)9.2.4 加强人才培养与引进 (15)9.3 新一代信息技术产业前景预测 (15)第十章结论与建议 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究不足与展望 (16)10.3 政策建议与产业指导 (17)第一章引言1.1 研究背景全球经济一体化和科技创新的不断推进，新一代信息技术产业成为推动国家经济发展的重要引擎。
第43卷第2期㊀2021年3月㊀湖北大学学报(自然科学版)Journal of Hubei University(Natural Science)㊀Vol.43㊀No.2㊀㊀Mar.2021收稿日期:20200928基金项目:国家自然基金项目(61977021)㊁国家重点研发计划(2017YFB1400602)㊁湖北省技术创新重大专项(2018ACA13)和湖北省教育厅青年人才项目(Q20171008)资助作者简介:单娅辉(1995),女,硕士生;张龑,通信作者,教授,主要研究方向为信息安全㊁数据库,E -mail:zhangyan@文章编号:10002375(2021)02021406面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型单娅辉,田迎,张龑(1.湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062;2.湖北省教育信息化工程技术研究中心,湖北武汉430062;3.绩效评价信息管理研究中心(湖北大学),湖北武汉430062)摘要:在构建中文基础教育知识图谱过程中,使用远程监督的方法能够有效解决训练语料匮乏的问题,同时使用神经网络模型能够提升构建过程中关系抽取的准确率.为了缓解远程监督中引入的错误标签带来的影响,模型通过双向门限循环单元(bidirectional gated recurrent unit)获取双向上下文中的语义信息,同时引入句子层注意力机制,动态降低噪声数据的权重.在基于中文信息技术教材教辅和百度百科的基础上构建的知识库上的关系抽取实验表明,引入句子层注意力机制能够促进模型的关系抽取效果,模型的准确率相比于中文主流关系抽取方法提高了4%~5%,能更好地应用于知识图谱的构建.关键词:中文关系抽取;注意力机制;远程监督;基础教育;知识图谱中图分类号:TB324.1㊀㊀文献标志码:A㊀㊀DOI :10.3969/j.issn.1000-2375.2020.00.007著录信息:单娅辉,田迎,张龑.面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型[J].湖北大学学报(自然科学版),2021,43(2):214-219.Shan Y H,Tian Y,Zhang Y.A relation extraction model oriented to the knowledge graph of Chinese basic education [J].Journal ofHubei University(Natural Science),2021,43(2):214-219.A relation extraction model oriented to the knowledgegraph of Chinese basic educationSHAN Yahui,TIAN Ying,ZHANG Yan(1.School of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan 430062,China;2.Research Center of Educational Informatization Engineering and Technology,Hubei University,Wuhan 430062,China;3.Research Center of Information Management for Performance Evaluation,Hubei University,Wuhan 430062,China)Abstract :In the process of constructing a knowledge graph of Chinese basic education,the use of remotesupervision can effectively solve the problem of lack of training corpora,and the use of neural network modelscan improve the efficiency of relation extraction during the construction process.In order to mitigate the impactof incorrect labels introduced in remote supervision,the model obtains semantic information in a bidirectionalcontext through a bidirectional gated recurrent unit,while introducing a sentence-level attention mechanism todynamically reduce the weight of noisy data.The relationship extraction experiments on the knowledge basebuilt on the basis of Chinese information technology teaching materials and baidu encyclopedia show that theintroduction of sentence-level attention mechanism can promote the relationship extraction effect of the model.The mainstream relation extraction method is improved by 4%-5%,which can be better applied to the construction of knowledge graph.Key words :Chinese relation extraction;attention mechanism;remote supervision;basic education;knowledge graph第2期单娅辉,等:面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型215㊀0㊀引言随着我国信息技术的发展,通过新兴技术来直接或间接影响传统教育教学方式,已成为教育信息化的新热点.2012年,Google提出 Google Knowledge Graph 后,知识图谱在各个领域受到了广泛的关注,其中教育领域知识图谱更是在近年来成为研究热点.在构建中文教育领域知识图谱的过程中,面对急剧增长的数据,中文实体关系抽取成为其中的难点之一.传统的关系抽取方法主要包括两类,一类是基于规则匹配的方法,另一类是基于深度学习的方法.其中基于规则匹配的方法是定义了一种表达实体关系的规则模版,然后在数据中找到与该模版相匹配的实体及关系.该方式对数据要求较高且灵活性很差[1],已逐渐被深度学习的方法所取代.基于深度学习的方法目前流行的包括有监督的方法和远程监督的方法[2].其中,有监督的关系抽取方法主要是利用深度学习中的神经网络模型能够自动学习文本的特征,改善了经典方法中需要人工特征选择的缺点[3].远程监督的关系抽取方法是将大量无标注的数据自动对准已标注的知识库来自动标注数据来提高关系抽取的效率.该方法的前提是,如果两个实体间存在已定义的某种关系,那么所有包含这两个实体的文本都存在该关系[4].Mintz等[5]提出使用Freebase知识库与维基百科中的文本来对齐,获取实体及其关系的三元组.在该前提下,基于远程监督的关系抽取能够自动获取大量的训练实例,但是同时也不可避免地存在许多噪声数据.王斌等[6]用远程监督的方法进行关系抽取时,通过采用LDA(latent dirichlet allocation)模型㊁对比类型相似度和对关键词进行模式匹配去噪.Surdeanu等[7]提出加入多标签来减少噪声数据对关系抽取性能的影响.Lin等[8]提出在加入注意力机制在训练过程中通过动态调整各实例的权重来降低噪声数据的权重,从而减少错误实例对关系抽取模型性能的影响.以上方式大多是基于英文语料或者中文通用语料上[9]提出的模型,而在中文教育领域,杨玉基等[10]提出在构建领域知识图谱过程中使用有监督㊁无监督㊁远程监督多种方法来进行关系抽取,最后使用大量人工标注来获取高质量数据,耗费时间精力.黄焕等[11]在构建java知识图谱的过程中采用人工定义关系类型,且在识别实体关系的过程中采用手工标注关系的方式,虽然保证了数据的准确性,但适用性不强.本研究提出的实体关系抽取模型适用于中文基础教育中的科目,将高质量的教材教辅通过文本处理成已标注的知识库,通过远程监督能够获取大量数据并自动标注,加入的句子层注意力更能有效减少噪声数据对于关系抽取性能的影响.1㊀远程监督构建关系语料库由于中文领域公开的可供使用的数据很少,而基础教育领域的就更少见,所以首先利用教育部发布的基础教育的教材教辅,将其转换成可供使用的电子文本;然后结合网络爬虫从百度百科上获取的网页数据,通过预处理得到关系实体对以及包含实体对的文本集;最后选取其中一部分数据作为训练数据对关系抽取模型进行训练,另一部分作为测试数据来检测模型关系抽取的效果.构建流程如图1所示.图1㊀构建流程1.1㊀构建信息技术知识库㊀基于教育部发布的基础教育中信息技术学科的教材教辅,利用OCR技术216㊀湖北大学学报(自然科学版)第43卷将图像中的文字转换成文本格式存储,使用词频-逆向文件频率[12](term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)算法和TextRank [13]算法对文本集进行关键词抽取,TF-IDF 算法是一个统计词语在该文件中的重要程度的方法,其核心思想是词语的重要性与它在该文件中出现的次数成正比,同时与它在语料库中出现的次数成反比.TF-IDF 算法考虑了词语出现的频率等因素,但是没有考虑与其他词语的关联性,而TextRank 算法就考虑到了词语之间的关联程度.TextRank 算法起源于Google 团队的PageRank 算法,其核心思想是,如果网页节点代表一个字词,那么这个词语的重要性与连接其他词语的多少和与它连接的词语权值的高低成正比.分别使用以上两种算法对文本进行关键词提取,得到了 数据库 信息安全 信息资源管理 计算机病毒 等核心概念,但同时也得到了一些出现频率高,却不是核心概念的词,如 学生 方法 过㊀㊀㊀㊀程 等.结合信息技术领域专家的指导,得到最终的学科实体并且定义了基础教育领域信息技术中实体的2种属性关系: 同级 父级 .如表1所示,构建了包括2种属性关系及其对应的3563个实例的知识库.表1㊀关系及其对应实例关系名称实例父级<数据库,数据库管理>同级<音频,视频>1.2㊀构建关系实例集㊀在远程监督构建关系实例集中,如果我们文本集中的句子包含的实体对在知识库中有对应的关系,那么我们认为该句子可以描述此关系.以关系实体对<信息技术,传感技术,父级>为例,可以在文本集中找到包含 信息技术 和 传感技术 的句子:1)[传感技术]同计算机技术与通信一起被称为[信息技术]的三大支柱;2)[信息技术]包括[传感技术],通信技术和电子计算机技术等,将这两个句子分别提取出来,作为 父级 关系的两个实例, 信息技术传感技术父级传感技术同计算机技术与通信一起被称为信息技术的三大支柱 , 信息技术传感技术父级信息技术包括传感技术,通信技术和电子计算机技术等 ,为了方便模型训练,我们将关系实例的各个部分用空格符分割,这些关系实例构成我们使用的关系实例数据集.图2㊀模型训练流程2㊀关系抽取模型设计本研究提出一种面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型,基于权威教材教辅和远程监督构建的关系数据集,转化成词向量模型供模型训练,通过双向门限循环单元获得句子上下文语义,引入句子层注意力机制来动态降低句子噪声权重,提升了关系抽取模型的准确率.模型训练算法如图2所示.2.1㊀词向量映射训练㊀为了将数据转换成模型可识别的形式,我们需要将文本数据向量化.Mikolov 等[14]提出了分布式的词向量表征word2vec,即一个词用一个低维向量来表示,词与词之间的相似性可以通过向量之间的相关性表示,其中包括2个模型,连续词袋(Continuous Bag-of-Words,CBOW )模型和Skip-Gram 模型,由于Skip-Gram 模型在语义关系识别方面效果较好,所以本研究采用word2vec 中的Skip-Gram 模型来对词向量模型进行训练,使用知识库中所有的三元组来进行训练,其中模型参数设置的窗口数为5,向量维度为200.2.2㊀BI-GRU ㊀传统的循环神经网络通过权重矩阵使神经网络具备了记忆功能,但是由于梯度爆炸和梯度消失的存在,它不能记忆太前和太后的内容.GRU 网络是由Chung 等[15]对LSTM 网络(一种循环神经网络)进行改进得到的一种结构,由于门控机制,很大程度上弥补了梯度爆炸或梯度消失所带来的第2期单娅辉,等:面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型217㊀图3㊀GRU 内部结构损失,同时它简化了LSTM 网络,只有更新门(update gates)和重置门(reset gates)两种门结构,因此参数更少,也更容易收敛㊂其内部结构如图3所示.其更新表达式为:h t =z t h t -1+(1-z t ) hᶄ(1)h t-1包含了前一时刻节点的相关信息,z t 表示更新门,hᶄ表示当前时刻节点的相关信息,主要是包含了当前的输入x t .从公式中可以得到,z t 能控制遗忘和记忆的信息量,它的取值范围为0~1,越接近1,代表 记忆 下来的前一时刻节点信息越多;越接近0则代表 遗忘 的越多.z t 计算表达式为:z t =σ(W z ㊃[h t -1,x t ])(2)σ为sigmoid 函数,这个函数使数据的取值范围为0~1来表示成门控信号,重置门r t 计算表达式为:r t =σ(W r ㊃[h t -1,x t ])(3)㊀㊀hᶄ计算表达式为:hᶄ=tanh(W ㊃[r t ∗h t -1,x t ])(4)上述公式中W z ,W r ,W 为权值矩阵,用于模型训练,x t 表示当前的输入信息.我们通过上一个节点传输下来隐状态的h t-1和当前输入的信息x t 来得到更新门z t 和重置门r t ,然后使用重置门r t 将重置之后的数据通过σ激活函数缩放到-1~1的范围,最后由更新门z t 对原本隐藏状态的选择性 遗忘 和对当前信息选择性 记忆.图4㊀Bi-GRU 内部结构为了能够捕获词语的前后特征,本研究采用双向GRU (Bi-GRU )网络作为模型的一部分来提高模型的性能,从而更好地进行关系抽取.Bi-GRU 的结构如图4所示.在每一时刻,模型的输入数据会同时经过两个方向相反的单向GRU,而后通过它们进行输出.2.3㊀句子层注意力㊀使用远程监督的方法构建实例数据集中,自动获取的实例有时候并不包含该关系,为了减少噪声数据的影响,本文引入了句子层注意力机制.对于含有相同实体对的m 个句子向量集合s ={s 1,s 2,s 3, ,s m },s i 为句子向量,句子向量为s 中所有句子的加权,其表达式T 为:T =ðmi =1k i si(5)其中,权重K i 表示句子S i 与对应关系R 的相关程度,其表达式为:k i =softmax (s i Ar )(6)其中,A 为初始化的加权对角矩阵,r 为对应关系R 的向量表示.3㊀实验与分析3.1㊀实验数据㊀由于目前还没有通用和权威的针对基础教育信息技术这一领域的公开数据集,因此本研究基于教育部发布的教材教辅采用远程监督的方法构建了关系实例数据集.针对基础教育知识图谱的特性,本文中所构建的语料包含2类属性关系: 同级 父级 ,包含了106332个关系实例.本研究实验随机选取数据集80%的关系实例数据作为训练数据,其余的20%的关系实例作为测试数据,图5为关系实例数据集片段.3.2㊀评估标准㊀本研究使用准确率(P Precision )㊁召回率(R Recall )㊁F 值(F1-score)作为模型的评估标准,来218㊀湖北大学学报(自然科学版)第43卷图5㊀关系实例片段评估关系抽取模型的效果.其计算公式如式(7)~(9)所示:P Precision =TP TP +FP(7)R Recall =TP TP +FN(8)F =2∗P Precision ∗R Recall P Precision +R Recall(9)其中,TP (true positive)表示测试集中该关系的正例被匹配到的数值,FP (false positive)表示测试集中该关系的正例未被匹配到的数值,FN (false negatives)表示测试集中该关系的负例被错误匹配的数值.3.3㊀实验结果及分析㊀为了验证本文中方法的有效性和适用性,设置3组实验进行对比.㊀㊀实验一:在远程监督构建数据的实验上,加入的句子层注意力机制能够减少噪声数据,为了验证去噪数据和未去噪数据关系抽取效果,对于两种关系类型,采用BIGRU 与BIGRU +Attention 模型进行对比实验.实验结果如表2所示.表2㊀BIGRU 与BIGRU +Attention 模型实验结果关系类型BIGRU BIGRU +AttentionPRF P RF同级74.21%73.55%73.88%83.18%82.41%82.79%父级74.33%73.62%73.97%83.11%82.45%82.78%㊀㊀从表2可以看出,加入了句子层注意力机制后,模型的实验结果指标均有提高.主要原因是句子层注意力机制能够减少训练语料的噪声数据,更有效地捕捉句子的特征,使得模型训练得更好,故关系抽取效果更好.㊀㊀实验二:通过神经网络进行远程监督的关系抽取模型中,PCNN +Attention 模型通过加入句子层注意力来减少噪声标注,对于两种关系类型,采用BIGRU +Attention 与PCNN +Attention 模型进行对比实验.实验结果如表3所示.表3㊀PCNN +Attention 与BIGRU +Attention 模型实验结果关系类型PCNN +AttentionBIGRU +AttentionP RF P RF同级78.41%77.52%77.96%83.18%82.41%82.79%父级78.62%77.75%78.18%83.11%82.45%82.78%㊀㊀从表3可以看出,在同样加入句子层注意力机制的远程监督方法中,相比于PCNN 神经网络,BIGRU 神经网络模型有着更高的准确率和召回率,模型提高了5%左右,这表明BIGRU 模型能够提升关系抽取的效果.实验三:由于中文教育知识图谱的实体关系不同于通用领域的实体关系,目前已知的一些中文教育领域知识图谱实体关系使用支持向量机(SVM),条件随机场(CRF)进行关系抽取,为了验证本文中关系抽取模型对于构建中文教育知识图谱的适用性,在相同条件下,采用SVM 和CRF 模型进行对比实验.实验结果如表4所示.表4㊀SVM 、CRF 与本文中模型实验结果关系类型SVM CRF 本研究模型P R F P R F P R F 同级79.31%79.66%79.48%80.12%80.32%80.22%83.51%82.76%83.13%父级80.02%79.33%79.67%80.38%80.45%80.41%84.44%83.57%84.00%㊀㊀从表4可以看出,本研究所提出的关系抽取模型在中文基础教育数据中的关系抽取的F 值更高,模型性能更好,适用性更强.主要原因是本研究加入的句子层Attention 机制能够减少数据中的噪声问题,同时双向GRU 能够解决SVM 模型在关系抽取的过程中丢失了词语位置信息的缺点.第2期单娅辉,等:面向中文基础教育知识图谱的关系抽取模型219㊀4㊀结束语本研究针对中文基础教育知识图谱中的实体关系,提出一种基于注意力机制的远程监督关系抽取模型,为验证模型的性能,本研究以信息技术知识图谱为例,构建基于中文信息技术教材教辅的知识库并进行了对照试验,实验结果表明,相比于已知的知识图谱中实体关系抽取方法,基于注意力机制的关系抽取模型能有效提高关系抽取的准确率.后续工作将尝试使用该模型参与中文基础教育知识图谱的构建,提高知识图谱构建效率及准确率,由于中文基础教育领域的公开数据较少,数据前期处理工作量较大,本研究使用的数据不够全面,模型还未达到理想的抽取效果,后期将考虑采用更多更全面的数据,结合更丰富的人工特征,如词性等来改进模型.5㊀参考文献[1]陈金栋,肖仰华.一种基于语义的上下位关系抽取方法[J].计算机应用与软件,2019,36(2):216-221.[2]吴佳昌,吴观茂.基于依存关系和双通道卷积神经网络关系抽取方法[J].计算机应用与软件,2019,36(4):241-246.[3]鄂海红,张文静,肖思琪,等.深度学习实体关系抽取研究综述[J].软件学报,2019,30(6):1793-1818.[4]Riedel S,Yao L,Mccallum A.Modeling relations and their mentions without labeled text[C]//Proceedings of European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases.Berlin:Springer-Verlag,2010:148-163. [5]Mintz M,Steven B,Rion S,et al.Distant supervision for relation extraction without labeled data[C]//Proceedings of Joint Conference of the Meeting of the ACL.Stroudsburg:Association for Computational Linguistics,2009:1003-1011. [6]王斌,郭剑毅,线岩团,等.融合多特征的基于远程监督的中文领域实体关系抽取[J].模式识别与人工智能,2019,32 (2):133-143.[7]Surdeanu M,Tibshirani J,Nallapati R,et al.Multi-instance multi-label learning for relation extraction[C]//Proc of the Joint Conf on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning,2012:455-465.[8]Lin Y,Shen S,Liu Z,et al.Neural relation extraction with selective attention over instances[C]//Proceedings of the54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,Berlin,Germany,2016:2124-2133.[9]张兰霞,胡文心.基于双向GRU神经网络和双层注意力机制的中文文本中人物关系抽取研究[J].计算机应用与软件,2018,35(11):130-135.[10]杨玉基,许斌,胡家威,等.一种准确而高效的领域知识图谱构建方法[J].软件学报,2018,29(10):2931-2947.[11]黄焕,元帅,何婷婷,等.面向适应性学习系统的课程知识图谱构建研究:以 Java程序设计基础 课程为例[J].现代教育技术,2019,29(12):89-95.[12]田迎,单娅辉,王时绘.基于知识图谱的抑郁症自动问答系统研究[J].湖北大学学报(自然科学版),2020,42(5):587-591.[13]Mihalcea R,Tarau P.TextRank:bringing order into texts[C]//Proc of the Association for Computational Linguistics,2004.[14]Mikolov T,Chen K,Corrado G,et al.Efficient estimation of word representations in vector space[J/OL].arXiv PreprintarXiv:1301.3781,2013.[15]Chung J,Gulcehre C,Cho K,et al.Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling[J/OL].arXiv:1412.3555,2014.(责任编辑㊀江津)。
1300㊀2022Radio Engineering Vol.52No.8专题:数据安全与隐私保护技术特邀策划人刘泽超㊀㊀哈尔滨工程大学预聘副教授,硕士生导师㊂CCF 会员,中国密码学会会员㊂近年来一直从事属性基加密㊁后量子密码和工业信息安全等方面的教学科研工作㊂现主持和承担国防基础科研㊁国家重点研发计划㊁工业互联网创新发展工程等多个省部级科研项目㊂在Journal of Nonlinear and Convex Analysis ,Journal of Information Security and Applications ,Information Science ,‘通信学报“等国内外重要期刊和会议上发表学术论文20余篇,获授权发明专利4项㊂担任多个国内外重要期刊㊁会议审稿人㊂内容导读㊀㊀随着云计算㊁大数据和人工智能等新一代信息技术的发展,网络空间安全面临新的严峻挑战㊂我国‘网络安全法“‘密码法“‘数据安全法“等法律法规的密集颁布实施,也使得人们对网络安全和数据隐私保护越来越重视㊂鉴于此,为集中展现该领域的最新研究成果及前沿技术方法,‘无线电工程“2022年第8期推出 数据安全与隐私保护技术 专题㊂专题采用公开征稿方式组织稿件,在所有通过专家函评的稿件中,最终录用稿件5篇㊂专题内容涵盖了密文数据共享㊁抗量子加密㊁网络流量数据识别㊁网络威胁行为监测以及对抗样本攻防验证方法㊂密码是国之重器,是网络空间安全的核心技术㊂属性基加密作为公钥密码体制中的一员,能够实现细粒度的访问控制和一对多的加密模式,可广泛应用在第三方存储的加密数据共享中㊂论文‘基于DFA 访问结构的多授权机构ABE 方案设计“为解决单授权机构遭受攻击泄露主密钥的问题,提出了一种支持多授权机构且基于确定性有限自动机访问结构的属性基加密方案㊂该方案中,用户密钥由多个授权机构共同生成,并且和用户的身份标识绑定,能够抵抗非法用户及授权机构的共谋攻击㊂所提方案在系统建立后仍然可以动态增加授权机构,并且授权机构的初始化公共参数与自动机的字符集无关,具有良好的可扩展性㊂安全性分析表明,所提方案在随机预言机模型下满足自适应选择明文安全㊂后量子密码是能够抵抗量子计算机对现有密码算法攻击的新一代密码算法㊂后量子密码主要类型有4种:基于格的密码㊁基于编码的密码㊁基于哈希的密码和基于多变量多项式的密码㊂其中,基于格的后量子密码算法在安全性㊁公私钥尺寸和计算速度上有着更好的平衡,因此格密码体制被很多人认为是最有前景的后量子密码㊂论文‘基于格的后量子密码系统研究“对NIST 所征集的后量子密码算法中进入第三轮的3个候选算法Saber,CRYSTALS-KYBER 和CRYSTALS-DILITHIUM 分别进行了算法介绍和相关硬件实现㊂对于算法中的多项式采样模块和多项式乘法模块的具体实现进行了总结分析,通过实验数据对比展现了不同改进型密码系统的架构和优劣㊂最后,对硬件实现中可能面临的侧信道攻击进行了总结分析,介绍了抗侧信道攻击的硬件设计思路㊂互联网和人工智能技术的发展和应用,使得各种网络协议以及网络流量数据应运而生,同时也衍生出数据安全问题㊂随着人们对隐私保护意识的增强,网络流量识别以及检测成为一个重要的研究热点㊂论文‘基于计算似然比的分布外网络流量数据检测方法“提出一种基于计算似然比的分布外网络流量数据识别方法,解决深度学习模型分类结果不可信的问题㊂文章通过对原始数据加入噪声构造扰动数据模拟分布外数据,并用此扰动数据训练新的扰动模型,利用2个模型得到结果的似然比判别分布外数据,提高了单一模型分类结果的置信度㊂通专题:数据安全与隐私保护技术过在Moore数据集以及自行收集的数据集上验证所提方法的性能㊂结果表明,识别分布外数据的准确率可达92%以上㊂针对网络攻击活动,传统的威胁检测方法往往只能检测已知的安全威胁,无法检测出未知㊁复杂的网络威胁行为,同时还存在检测速度慢㊁资源消耗大等问题㊂论文‘基于知识图谱的网络威胁行为检测系统设计“设计实现了一种可动态识别并学习新型网络攻击的网络威胁行为分析系统㊂利用知识图谱对网络威胁行为进行描述,采用自学习方式来动态更新威胁知识图谱,以应对复杂化的网络攻击,提高对网络威胁行为的检测效率与准确率㊂基于Flume+Kafka+Storm的平台架构,对网络威胁行为数据进行处理,提升了知识图谱各节点之间的遍历搜索速度,加快了网络威胁行为识别效率㊂攻击者在攻击基于深度学习的智能应用时,可以利用修改的数据诱导深度模型产生误判,这种以攻击为目的的输入称为对抗样本㊂为了对该攻击手段开展更深入的研究,论文‘面向云环境的对抗样本攻防仿真验证平台“设计了一套可用于对抗样本的攻击和防御检测的攻防验证体系㊂该平台集成了攻击模块㊁防御模块㊁主干网络模块和测试评估模块㊂用户可以采用系统内置的多种对抗样本生成算法测试自己的深度学习应用;也可以通过平台的接口调用自定义攻击方法,攻击平台提供的防御模型;通过平台的评估模块,用户可以对自定义的攻击方法进行评估和迭代验证㊂安全测试人员基于本系统可以实现对自研攻击方法㊁防御方法以及神经网络的攻防验证测试,评估对抗样本攻击的有效性以及网络安全性㊂专题面向数据安全与隐私保护技术研究前沿,既有密码学理论和算法研究,也有网络安全技术的探索发展㊂相关成果既包括了学术界的理论研究,也包括工业界的实践应用㊂但鉴于该技术近年来的快速发展,新理论㊁新应用日新月异,加之策划人水平有限,专题内容部署方面仍存在不足㊂专题的出版得到哈尔滨工业大学(深圳)蒋琳㊁哈尔滨工程大学张贺㊁国家计算机网络应急技术处理协调中心卓子寒㊁国网辽宁省电力有限公司寿增以及哈尔滨理工大学郎大鹏等研究人员的大力支持,谨在此衷心地感谢他们提供的优质稿件㊂在专题出版之际,特此感谢参与稿件函评的各位专家学者,感谢他们对稿件的审阅和提出的宝贵意见,保证了专题稿件的质量㊂最后,感谢‘无线电工程“编辑部各位老师的辛勤工作和大力支持㊂希望本专题能够对数据安全和隐私保护的技术理论和应用研究起到借鉴和促进作用㊂专题:数据安全与隐私保护技术2022年无线电工程第52卷第8期1301㊀。
1680 引言在云计算技术和物联网技术的综合运用下,大数据技术被广泛地应用于金融行业中,不仅提高了海量数据的识别能力和处理能力,还实现了对金融信息风险的全面管理,为进一步提高金融行业风险管控能力提供重要的技术支持。
因此,为了实现对金融网络信息数据的全面保护,促进金融行业的健康、可持续发展,如何科学防控金融大数据信息安全风险是技术人员必须思考和解决的问题。
1 数据安全能力成熟度模型构建数据安全能力成熟度模型作为一套指导标准,主要用于对数据的安全管理。
该模型在具体的设计中,主要是在充分结合法律法规的基础上,严格按照如图1所示的数据安全成熟能力建设框架进行设计的,从图1中可以看出,该框架主要包含以下三个维度,分别是组织建设、制度流程、技术工具和人员能力[1]。
其中,组织建设主要是指通过构建数据安全组织机构的方式,确保各个员工明确自身的职责范围,从而提高数据安全组织水平,数据安全组织主要包含决策层、执行层和管理层。
制度流程主要是指从数据安全规章制度、数据安全管理规范两个环节出发,构建和实施数据安全管理制度。
技术工具主要是指通过充分利用与数据安全制度相关的一系列技术和工具,实现对数据生命周期的科学管理。
人员能力主要包含两大核心能力,一种是数据安全组织能力和技术工具建设能力,另一种是数据安全运营能力。
总之,通过利用这种维度共建的方式,不仅有利于最大限度地提升数据的可靠性和安全性,还能帮助金融行业实现对数据的安全管理[2]。
2 金融大数据信息安全面临的威胁2.1 大数据集群数据库饱受威胁在大数据时代背景下,所有的信息数据变得更加透明化、复杂化和庞大化,特别是在虚拟网络中,大数据集群数据库逐渐成为了网络病毒、网络黑客、不法分子重点攻击的目标,该数据库内部存储的数据相对比较集中,这就为网络攻击者一次性攻击和窃取大量数据提供了可乘之机。
现阶段,在大数据技术的应用背景下,金融信息逐渐向数据化、系统化、集中化方向不断发展,所以,金融企业对金融信息的安全性提出了更高的要求,但是,部分金融企业忽视了对金融信息安全保障体系的优化和完善,无法保证金融信息的安全性,从而导致金融信息安全风险系数不断升高,严重影响了金融企业的健康、可持续发展[3]。
信息安全等级保护制度的主要内容目录一、内容概要 (3)1.1 制定背景与目的 (3)1.2 信息安全等级保护制度的意义 (4)二、信息安全等级保护制度的基本概念 (5)2.1 信息安全等级保护的定义 (7)2.2 信息安全等级保护制度的结构 (8)三、信息安全等级保护制度的主要内容 (9)3.1 第一级信息系统的安全保护 (10)3.1.1 安全物理环境 (12)3.1.2 安全通信网络 (13)3.1.3 安全区域边界 (14)3.1.4 安全计算环境 (15)3.1.5 安全建设管理 (16)3.1.6 安全运维管理 (17)3.2 第二级信息系统的安全保护 (18)3.2.1 安全物理环境 (20)3.2.2 安全通信网络 (21)3.2.3 安全区域边界 (22)3.2.4 安全计算环境 (23)3.2.5 安全建设管理 (25)3.2.6 安全运维管理 (26)3.3 第三级信息系统的安全保护 (27)3.3.1 安全物理环境 (28)3.3.2 安全通信网络 (29)3.3.3 安全区域边界 (30)3.3.4 安全计算环境 (31)3.3.5 安全建设管理 (32)3.3.6 安全运维管理 (33)3.4 第四级信息系统的安全保护 (34)3.4.1 安全物理环境 (36)3.4.2 安全通信网络 (37)3.4.3 安全区域边界 (38)3.4.4 安全计算环境 (39)3.4.5 安全建设管理 (41)3.4.6 安全运维管理 (42)四、信息安全等级保护制度的实施与管理 (43)4.1 实施原则与方法 (44)4.2 信息系统定级与备案 (45)4.3 安全建设与改造 (47)4.4 运维管理与安全检查 (48)五、信息安全等级保护制度的评估与升级 (49)5.1 评估流程与方法 (50)5.2 评估结果与应用 (52)5.3 升级与改造策略 (53)六、信息安全等级保护制度的法律法规与政策支持 (54)6.1 相关法律法规概述 (55)6.2 政策支持与引导 (56)七、结论与展望 (58)7.1 主要成果与贡献 (59)7.2 发展趋势与挑战 (60)一、内容概要信息安全等级保护制度是我国针对信息安全领域的一项基本国策，旨在保障国家关键信息基础设施和重要信息系统的安全稳定运行。
基于知识图谱的设计课程教学模式探究目录一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32.国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43.研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54.论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6二、知识图谱基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.知识图谱的概念与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8 1.1 知识表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101.2 语义网与链接数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．112.构建知识图谱的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12 2.1 数据获取与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 2.2 实体识别与链接．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 2.3 关系抽取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．172.4 知识推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183.知识图谱的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 3.1 智能搜索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21 3.2 推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22 3.3 辅助决策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24三、设计课程教学的现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．251.设计课程教学的目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．262.当前设计课程教学模式的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．273.设计课程教学中面临的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．294.现有解决方案及其局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30四、基于知识图谱的教学模式设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．311.教学模式设计的原则与思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.知识图谱在设计课程中的应用框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．343.教学活动设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．364.教学评价体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37五、实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．391.的课程目标与内容分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．402.的知识图谱构建过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．413.的知识图谱应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．441.研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．462.创新点与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463.未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47一、内容综述随着信息技术的飞速发展，知识图谱作为一种新型知识表示和推理技术，已在各个领域展现出巨大的应用潜力。
《科学知识图谱：工具、方法与应用》阅读笔记目录一、简介 (1)（一）定义与背景 (2)（二）知识图谱的重要性 (2)二、知识图谱工具 (4)（一）数据挖掘工具 (5)1. 数据收集与预处理技术 (6)2. 数据清洗与转换工具 (7)（二）知识表示工具 (8)1. 概念与实体表示方法 (10)2. 关系与路径表示方法 (10)（三）知识推理工具 (12)1. 推理算法介绍与应用场景分析 (13)2. 推理模型训练与优化方法探讨 (14)三、知识图谱构建方法与应用场景分析 (16)（一）构建流程与方法概述 (17)（二）行业应用场景案例分析 (19)（三）挑战与解决方案探讨 (21)四、知识图谱的应用价值及案例分析 (22)一、简介《科学知识图谱：工具、方法与应用》是一本深入探讨科学知识图谱的书籍，它详细阐述了科学知识图谱在现代科学研究中的重要性、发展历程以及具体的构建方法和应用实例。
科学知识图谱是一种以图形化的方式展现知识的结构和关系的工具，它能够帮助研究者更好地理解科学知识的本质和规律。
本书首先介绍了科学知识图谱的基本概念和构成要素，包括实体、关系和网络等。
书中详细讲解了科学知识图谱的构建方法，包括数据采集、数据处理、数据挖掘和可视化等步骤，并通过实例展示了这些方法的可行性和有效性。
除了理论介绍，本书还着重探讨了科学知识图谱在实际应用中的价值。
通过分析多个领域的案例，如生物信息学、化学、物理学等，本书揭示了科学知识图谱在促进科学交流、推动科学进步方面的巨大潜力。
书中还讨论了科学知识图谱在人工智能、数据库管理等领域中的应用前景。
《科学知识图谱：工具、方法与应用》不仅为读者提供了丰富的理论知识，还通过实际案例展示了科学知识图谱的实用价值。
这本书对于想要深入了解科学知识图谱及其应用的读者来说，无疑是一本极具参考价值的著作。
（一）定义与背景在信息爆炸的时代，知识的积累速度远超以往任何时期，而如何有效地组织和利用这些知识，成为科研工作者面临的重要挑战。
