面向水利信息资源的智能问答系统构建与应用

当前特定领域的问答系统主要采用基于关键字匹配的方法完成问答,类似水库大坝的建成时间、坝高等,无法充分理解用户自然语言提问的检索意图并给出准确回答。为此基于知识图谱技术,利用语义解析方法,本文设计并开发面向水利信息资源的智能问答系统。针对语义解析自然语言问句转化为结构化查询语句需要多步操作,容易导致语义鸿沟问题,还为了后续基于知识表示的问答方法,积累用户语料,本文提出一种语料扩展方法构建语料库。     

面向海量水利数据的索引方法研究

水利数据的存储形式多样、数据量庞大以及水利实体种类丰富,针对每一类水利实体对象,不仅存在基础描述信息,也存在一系列测量业务信息,这2类数据存储和更新频率不相同。水利业务检索不仅要求能实现对象基础信息的快速检索,还要求根据基础描述信息和业务信息之间的依赖进行组合查询,而目前云环境中,尚缺能满足此类兼顾多类型数据之间依赖关系的高效索引方法。此外,水利数据量的急剧增长,给系统检索性能带来了巨大的挑战。为此,本文提出基于Hadoop的分布式双层索引结构HRB,针对不同的数据类型建立不同的索引。经实验验证,HRB索引与常规分布式索引相比,索引创建效率更优,且在数据量达到千万级别时,HRB检索速度更快,表明HRB具有一定的使用价值。     

分布式环境下大规模资源描述框架数据划分方法综述

随着知识图谱的日益发展和在各个垂直领域的广泛应用,对于资源描述框架（RDF）数据的高效处理需求日益成为现代大数据管理领域中的新课题。RDF是W3C提出的用于描述知识图谱实体以及实体间关系的数据模型。为了有效地应对大规模RDF数据的存储和查询,很多学者考虑在分布式环境中管理RDF数据。RDF数据的分布式存储所面临的关键问题是数据的划分,而划分的结果很大程度上决定了SPARQL的查询性能。从数据划分的角度,主要围绕两类：基于图结构的RDF数据划分方法和基于语义的RDF数据划分方法展开深入阐述。前者包括多粒度层次划分、模板划分和聚类划分,适用于通用领域查询的语义范畴较为宽泛的场景;后者包括哈希划分、垂直划分和模式划分,更加适用于垂直领域查询的语义范畴相对固定的环境。此外,针对几种典型的划分方法进行对比与分析,为未来RDF数据划分方法的研究提供参考。最后,对未来RDF数据划分方法的发展方向进行了归纳总结。     

路网环境下的移动对象查询技术研究综述

随着基于定位服务（Loaction-Based Service,简称LBS）在移动设备上的广泛应用,移动对象在路网中的查询成为时空数据检索领域的一个研究热点.本文从索引结构、查询方法和隐私保护三层面对基于路网的移动对象查询技术进行了分类讨论.索引结构分为分层索引、分布式索引和广播索引并对三种索引进行对比和分析;查询方法分为单对象连续查询、多对象并行查询、最短路径查询和路网关键字查询并归纳了每种查询的解决策略;此外,阐述了路网移动对象查询中采用的隐私安全保护措施.最后,分析了未来路网移动对象查询研究所面临的挑战.     

知识图谱构建技术:分类、调查和未来方向

知识图谱的概念由谷歌于2012年提出,随后逐渐成为人工智能领域的一个研究热点,已在信息搜索、自动问答、决策分析等应用中发挥作用。虽然知识图谱在各领域展现出了巨大的潜力,但不难发现目前缺乏成熟的知识图谱构建平台,需要对知识图谱的构建体系进行研究,以满足不同的行业应用需求。文中以知识图谱构建为主线,首先介绍目前主流的通用知识图谱和领域知识图谱,描述两者在构建过程中的区别;然后,分类讨论图谱构建过程中存在的问题和挑战,并针对这些问题和挑战,分类描述目前图谱构建过程中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理、知识存储5个层面的解决方法和策略;最后,展望未来可能的研究方向。     

分布式环境下大规模资源描述框架数据划分方法综述

随着知识图谱的日益发展和在各个垂直领域的广泛应用，对于资源描述框架（RDF）数据的高效处理需求日益成为现代大数据管理领域中的新课题。RDF是W3C提出的用于描述知识图谱实体以及实体间关系的数据模型。为了有效地应对大规模RDF数据的存储和查询，很多学者考虑在分布式环境中管理RDF数据。RDF数据的分布式存储所面临的关键问题是数据的划分，而划分的结果很大程度上决定了SPARQL的查询性能。从数据划分的角度，主要围绕两类：基于图结构的RDF数据划分方法和基于语义的RDF数据划分方法展开深入阐述。前者包括多粒度层次划分、模板划分和聚类划分，适用于通用领域查询的语义范畴较为宽泛的场景；后者包括哈希划分、垂直划分和模式划分，更加适用于垂直领域查询的语义范畴相对固定的环境。此外，针对几种典型的划分方法进行对比与分析，为未来RDF数据划分方法的研究提供参考。最后，对未来RDF数据划分方法的发展方向进行了归纳总结。     

水利信息知识图谱的构建与应用

近年来知识图谱技术作为一种用于描述客观世界中概念、实例及其关系的新方法,得到了人们的广泛关注,利用知识图谱可以有效拓展搜索结果的广度。目前水利行业采用的基于关键字的搜索技术难以利用对象间关系进行信息检索。为此,本文首先提出一种面向水利对象数据的知识图谱构建方法,用以实现水利信息知识图谱的构建。然后,提出基于推理规则的知识推理方法,利用隐藏在水利信息知识图谱中的知识实现智能数据检索。最后,将上述技术应用于水利领域,实现水利信息知识图谱构建与检索系统。通过该系统可以有效利用水利对象之间的关系,充分发挥水利信息资源的价值。