目标专业领域知识图谱构建与应用初探

知识图谱技术能够将海量大数据中的信息、数据以及关联关系汇聚为知识网络,实现用户智能化检索与意图分析推理。通过对知识图谱构建过程中本体构建,多源异构互联网数据的实体抽取、关系抽取、图谱更新与维护等关键技术进行研究,构建了军事目标专业领域知识图谱,并在可视化查询、智能问答、高价值关系推荐等方向进行了应用探索,有效提高了数据的使用效益,为军事情报分析和知识应用提供了一种有效的工具和方法。     

从知识图谱到认知图谱及电信行业应用

人工智能技术正在经历从数据驱动的感知智能阶段向以数据和知识共同驱动的认知智能阶段发展,深度学习和知识图谱的结合及应用是可行路径之一,典型代表是认知图谱.文章首先介绍知识图谱的研究进展,涉及知识表示、知识抽取、知识融合、知识加工等方面,其次介绍认知图谱的研究进展,最后从电信行业的企业服务、网络运营、企业管理的角度介绍和提...     

知识图谱产业应用及标准化需求研究

围绕知识图谱在智慧医疗、智慧金融、智能制造等领域的产业化应用,分析了知识图谱的技术路径,归纳了在各领域中的实践成效,讨论了知识图谱生命周期及各环节关注内容,提出了知识图谱标准体系结构,为知识图谱技术及相关应用系统规范化设计、部署和应用提供参考.     

基于知识图谱技术的电力行业多源异构数据融合研究

文章针对电力行业内部与外部异构系统中存在的数据独立问题,提出了一种基于知识图谱的行业内外部数据融合解决方案。分析了目前文本信息提取以及知识图谱构建的主流技术路线,提出新的文本提取方案和知识图谱构建方案,实现对多源数据的融合与应用。该技术研究在某电力公司进行管理风险识别试点应用,验证了该研究成果的实用性。     

基于大数据技术的视频监控应用探讨

现阶段,大数据技术受到人们的关注,正发挥愈加重要的作用.但在我国视频监控领域,大数据技术的应用水平较低,尚未充分发挥出其优势.文章分析了我国视频监控发展现状,并提出了几点大数据技术的具体应用,以期能够为有关工作带来一些帮助.     

一种基于知识图谱的电气设备推荐搜索技术研究

随着信息技术的飞速发展,信息数据呈指数爆炸型增长趋势,知识图谱的出现有效地帮助用户快速有效地搜索得到所需信息。为此,本文对知识图谱的基本特征、实现流程以及当下的应用特性进行分析,提出了一种基于知识图谱的电气维修设备推荐搜索技术。通过将知识图谱中物品的向量化表示方法与协同过滤算法结合,充分应用知识图谱中电气设备的语义信息以及操作用户对电气设备的行为数据,搭建了基于知识图谱的协同过滤算法模型,并对算法的计算过程进行详细描述。最后,应用交叉验证法对所提模型的有效性进行验证,结果表明本文所提算法模型能够显著提升检索结果的有效性。     

基于知识图谱的信息系统模型数字化管理技术研究

随着数字化技术的发展,信息系统模型的管理变得越来越复杂。知识图谱作为一种表示和存储知识的方法,为信息系统模型的数字化管理提供了新的机会。本文围绕知识图谱在数字化管理中的应用进行了深入探讨,并详细分析了基于知识图谱的数字化管理技术在模型管理中的应用。经过一系列实验评估,证明了基于知识图谱的管理技术在提高信息系统模型管理效率和准确性方面具有显著的优势。     

基于实体集合扩展的旅游领域知识图谱扩展

在旅游领域,互联网的发展催生了海量的信息,可以应用知识图谱组织起来。但对于知识图谱里的知识,需要不断补充现实世界里的知识,以维护知识图谱的完整性。本文利用实体集合扩展的技术,从互联网数据中扩展实体集合,实现对知识图谱的扩展。     

大数据技术在国有资本运营发展中的应用研究

大数据时代背景下,国有资本运营发展与大数据的融合是经济发展的必然趋势,大数据在很多方面为国有资本运营发展提供了便利.文章以大数据技术在国有资本运营中的应用为研究重点,对大数据背景下国有资本运营发展问题加以总结,最后从多方面去探索大数据背景下国有资本运营发展的创新措施,目的在于充分发挥大数据技术在国有资本运营发展中的作用...     

首席数据官知识体系解析

基于SJ/T 11788—2021《大数据从业人员能力要求》行业标准核心内容,采用德尔菲法研制首席数据官知识体系,介绍了首席数据官知识体系图谱,并对大数据基础、大数据分析、大数据管理、大数据安全、大数据应用等5个部分进行详细解析,通过首席数据官知识体系的推广应用,促进大数据产业的进步,为大数据人才培养提供支撑。     

《高级语言程序设计》课程知识图谱构建及其在教学实践中的应用

本文将知识图谱引入《高级语言程序设计》课程教学,介绍了专家和数据协同的知识图谱构建过程,综合应用网页爬虫、文本挖掘等技术,构建了《高级语言程序设计》课程知识图谱,并从教学内容和教学技术两个方面详述了知识图谱在教学实践中的应用。本文的研究为《高级语言程序设计》课程教学内容与教学方法的创新提供了一条有效的技术路径,有助于促进人工智能技术与教育的深度融合。     

钻床设备知识图谱的构建及应用

本文为了提高工业大数据的利用率,构建了一个钻床设备知识图谱并分析了其在设备故障诊断与预测中的应用。利用protégé软件工具构造本体形成模式层,并从关系数据库和其他数据源中映射数据层。通过关系数据库与本体之间的知识映射形成的三元组实体存储在SQL中,并用neo4j实现可视化。构建的知识图谱主要用于设备管理中的故障预测、诊断和健康维护,也可以用于制造服务业的智能问答服务和辅助决策。     

基于Citespace的大数据时代档案热点研究

文章利用知识图谱可视化软件Citespace,对2012—2017年被CNKI收录的672篇大数据时代档案学领域相关研究论文进行关键词分析,旨在对近6年研究热点进行总结,分析现阶段研究成果存在的一些问题,以期对大数据在档案学领域研究的进一步深化及发展提供借鉴。     

面向电力项目的知识图谱构建及应用研究

文章针对电力公司在项目管理过程中存在的项目数量多、范围广、管理链条长、项目各阶段数据难以深度融合和应用的问题,基于语义网、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术,对项目管理智能化提升的关键技术进行了研究,提出了项目智能化管理提升的技术方案,包括以项目为中心的知识表示、知识存储、知识服务应用三部分内容,基于技术方案撘建了知识图谱平台,并总结了该技术在项目时序图谱构建、项目智能问答两个场景的应用及成果,明确了基于知识图谱提升项目效率效益,支撑精准投资,促进精益管理的研究方向。     

分群计算与信息检索在知识图谱构建中的应用研究

近年来,由于全球信息网的发展,信息的取得越来越容易,并且丰富而多样化,大量的信息集合容易造成信息超载(Information Overloading),也增加了在广泛零散的网络中获取或利用所需信息的困难度,因此,知识管理在信息超载时代中,具有关键性的地位。这也使得构建知识图谱变得越来越重要,文章在对知识图谱相应内涵进行解释的基础上,探讨了分群计算与信息检索在知识图谱构建中的应用。     

遥感卫星特定领域大规模知识图谱构建关键技术

针对遥感卫星数据应用中的信息整合、系统集成等问题,提出建立遥感卫星特定领域大规模知识图谱的总体框架及其关键技术。在该技术框架中,构建基于国际卫星标准的标准化卫星数据集成元数据模型,并通过语义计算、语义映射与知识进化等手段进一步建立完备一致的遥感知识空间语义模型,在此基础上形成遥感卫星特定领域知识图谱及其应用模式。研究成果为海量卫星数据应用服务的语义集成与互操作、共享平台建设提供新思路、新方法与新技术。     

智能电网大数据平台及其关键技术分析

信息技术的进步推动我国各行各业得到了快速发展.在电力行业方面,大数据技术的融入使电网系统向着智能化方向迈进.通过分析智能电网与大数据技术之间的关系,并对电力大数据平台进行了简单分析,给出了几点大数据技术在智能电网中的应用策略,介绍了几种有利于促进智能电网发展的关键技术,希望能够为推动电力行业进一步发展提供帮助.     

基于知识图谱的包装产业大数据智能问答系统研究

为了提高包装产业大数据分析和信息化管理能力,提出一种基于知识图谱的包装产业大数据智能问答系统设计方法,结合大数据挖掘技术和知识图谱特征提取技术,实现包装产业大数据智能融合和优化问答检索。构建包装产业大数据分布结构模型,采用关联规则调度方法进行大数据自适应融合调度,实现包装产业大数据的分块区域匹配,提取包装产业大数据的知识图谱集,对提取的包装产业大数据知识图谱采用子空间融合技术进行信息聚类处理,实现包装产业大数据的智能问答和检索设计。采用程序加载控制方法,将算法加载到DSP集成信息处理器中,实现包装产业大数据智能问答系统的集成开发。测试结果表明,该系统能有效实现包装产业大数据智能问答,大数据图谱的特征表达能力较强。     

大数据、新媒体技术在广电中的应用和前景简析

大数据时代背景下,传统广播电视行业受到了非常大的影响,所以需要从大数据、新媒体技术入手,以此来为广播电视行业提供更多发展动力.本文通过对广播电视行业进行分析,并结合实际对大数据、新媒体技术在广播电视行业中的应用与前景提出个人观点,希望为关注广播电视的人群带来帮助.     

基于知识图谱的智能电网多维数据关联挖掘方法

为提高智能电网多维数据关联挖掘方法的准确性,提出了基于知识图谱的智能电网多维数据关联挖掘方法。按照动态图谱的框架结构,抽取关键电网数据,再根据数据的清洗与转换原理,完成基于知识图谱的电网数据关联性预测。在此基础上,划分关联区间,根据知识图谱结构,建立多维关联规则,得到挖掘置信度的具体计算数值,完成智能电网多维数据关联挖掘方法的设计与应用。实验结果表明,在知识图谱作用下,电网数据关联规则挖掘准确度在低维度、中维度、高维度三种传输环境下,实验组的关联规则挖掘准确度在0.910以上,而对照组的关联规则挖掘精度均低于0.900,该文具有较高的准确性,更符合实际应用需求。