航空制造知识图谱构建研究综述

目前航空装备制造企业的设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,将为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱在航空制造领域的理论支撑体系与实际应用情况,通过文献调研分析航空制造知识图谱架构、定义及特点;阐明知识图谱领域构建过程中的核心技术并进行研究综述,对比航空制造知识图谱与通用知识图谱构建技术上的异同,并提出了三个切合实际的航空制造知识图谱应用方向及其解决方案;最后对未来航空制造知识图谱的挑战进行了分析及展望,为后续该领域的研究提供一些思路。     

矿井建设知识图谱构建研究综述

目前矿井建设工作中积累了海量数据,运用知识图谱技术可以挖掘这些动态数据间的复杂联系,为管理矿井数据、实现智慧化矿井建设等研究提供有效帮助。通过文献调研分析了矿井建设知识图谱的构建方法及数据特征,为知识图谱在矿井建设领域的落地应用提供了理论支撑;针对矿井建设领域的非结构化数据,系统地总结了知识抽取、知识融合、知识推理等构造知识图谱核心技术的原理与改进方法;最后分析了未来在矿井建设领域应用知识图谱的落地场景及发展趋势。     

社交知识图谱研究综述

作为通用的知识结构化表示形式,知识图谱被成功应用于医疗、金融、安全等领域.社交知识图谱是一种以人为中心的知识图谱,其融合了动态演化的社交知识.作为知识图谱概念的延伸,社交知识图谱涵盖人、物、事、地等异质信息及其复杂关联;由于其融入了来自社交网络的强时效性知识,能够准确地描述人员的即时状态及其演化趋势,被广泛应用于推荐系统、社交分析等以人为中心的应用中.当前,社交知识图谱的相关工作不断涌现,但缺乏统一的形式化定义以及系统性的分析.基于此,本文首先梳理了社交知识图谱的相关概念,并给出了社交知识图谱的形式化定义.然后从社交知识图谱的定义出发,对其动态性、异质性、情感性、互演化性等性质进行分析.接下来围绕社交知识图谱的生命周期,梳理了社交知识图谱的构建、融合、表示和推理的相关代表性工作.最后介绍了社交知识图谱的相关应用,并展望了社交知识图谱的未来发展蓝图.     

知识图谱在商业银行风控领域的研究与应用综述

伴随金融创新大潮,商业银行开始应用智能技术解决风控领域问题。在金融风险尤其是银行客户信用风险日益多样化的背景下,提升商业银行的风险管理能力已是刻不容缓。针对风险传播具有连锁反应的特点,可选择利用知识图谱技术鉴别和监控风险。知识图谱使用图数据结构描述客观事物及其相互之间的关系,对于大规模知识的管理和应用表现得游刃有余。以传统风控模式存在的局限性为引,介绍了风控领域知识图谱的概念与架构,归纳了知识抽取、知识融合、知识推理这几种风控领域知识图谱关键构建技术的研究现状,最后介绍风控领域知识图谱的具体应用,并总结和分析未来发展趋势。     

面向网络空间安全情报的知识图谱综述

随着网络空间安全情报在网络犯罪、网络战和网络反恐等领域的作用日益凸显,迫切需要对网络空间安全情报的基本理论和综合分析方法进行深入研究。当前,安全情报在实际应用中主要面临着数据类型多样、分布离散、内容不一致等问题,因此引入知识图谱技术框架,旨在利用知识图谱面向海量数据时信息收集及加工整合的思想,提高安全情报的收集效率、情报质量,同时拓展情报的使用范围。本文首先简要回顾安全情报和知识图谱的研究现状,同时介绍知识图谱在安全领域的应用。其次给出面向安全情报的知识图谱构建框架。然后介绍安全情报知识图谱构建的关键技术,包括信息抽取、本体构建和知识推理等。最后,对安全情报知识图谱发展面临的问题进行了讨论。     

知识图谱研究综述

知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库,是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前,知识图谱的内涵还不够清晰;且因建档不全,已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此,本文给出知识图谱的定义,辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础,知识图谱是本体的实例化;本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础,促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法,以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.     

知识图谱研究现状及军事应用

知识图谱以语义网络的形式将客观世界中概念、实体及其之间的关系进行结构化描述,提高了人类从数据中抽取信息、从信息中提炼知识的能力。该文形式化地描述了知识图谱的基本概念,提出了知识图谱的层次化体系架构,详细分析了信息抽取、知识融合、知识架构、知识管理等核心层次的技术发展现状,系统梳理了知识图谱在军事领域的应用,并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。     

知识图谱融合技术研究

大数据及人工智能等技术的发展促使了海量数据的生成。从海量数据中有效、高效、直观地捕获和融合知识成为研究热点。从知识图谱融合的相关概念出发,讨论了用于处理知识图谱融合的先进技术。系统介绍了开源知识融合、知识图谱融合、知识图谱内部信息融合、多模态知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。在此基础上,探讨了大规模知识库环境下多源知识融合的挑战和未来研究方向。     

基于强化学习的知识图谱综述

知识图谱是一种用图结构建模事物及事物间联系的数据表示形式,是实现认知智能的重要基础,得到了学术界和工业界的广泛关注.知识图谱的研究内容主要包括知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理4部分.目前,知识图谱的研究还存在一些挑战.例如,知识抽取面临标注数据获取困难而远程监督训练样本存在噪声问题,知识推理的可解释性和可信赖性有待进一步提升,知识表示方法依赖人工定义的规则或先验知识,知识融合方法未能充分建模实体之间的相互依赖关系等问题.由环境驱动的强化学习算法适用于贯序决策问题.通过将知识图谱的研究问题建模成路径(序列)问题,应用强化学习方法,可解决知识图谱中的存在的上述相关问题,具有重要应用价值.首先梳理了知识图谱和强化学习的基础知识.其次,对基于强化学习的知识图谱相关研究进行全面综述.再次,介绍基于强化学习的知识图谱方法如何应用于智能推荐、对话系统、游戏攻略、生物医药、金融、安全等实际领域.最后,对知识图谱与强化学习相结合的未来发展方向进行展望.     

面向工业装配的知识图谱构建与应用研究

在新时代智能制造的背景下,传统的工业装配设计方法已经无法满足现代用户追求智能、高效、高精的需求,推进工业设计的智能化成为目前工业领域研究的热点之一.文章通过在现有的工业装配设计方法上,开展面向装配设计图谱的构建,通过装配设计规范构建了装配设计本体模型,从三维图面档案中零件数据获取、零件实体的识别、零件间关系的抽取以及零件知识的融合等方向入手,将获取到的装配数据存入图数据库中构建以汽车发动机领域为例的工业装配知识图谱.实验结果验证了装配设计图谱的可行性.     

时态知识图谱的推理研究综述

随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,为时间紧耦合的应用提供有效支持.然而,时态知识图谱无法确保涵盖全量知识,知识的缺失严重影响应用性能,需要推理模型自动挖掘新的知识,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结.首先,介绍了时态知识图谱的推理相关概念与问题描述;其次,介绍了面向补全任务的推理模型与面向预测任务的推理模型,对其进行比较分析;之后总结了时态知识图谱推理的数据集、推理任务、相关指标以及应用场景;最后展望时态知识图谱推理的未来研究趋势.综上,本文致力于为时态知识图谱的推理领域研究人员提供具有价值的参考,以推动该领域进一步发展.     

企业风险知识图谱的构建及应用

作为语义网的数据支撑,知识图谱在搜索引擎、智能问答和推荐系统等领域发挥着重要作用,成为了人工智能领域的研究热点。知识图谱因其自身的图展示、图挖掘、图模型等计算优势,可帮助企业或金融从业人员进行业务场景的分析与决策。目前已经有公司将知识图谱应用到金融领域,但是这些知识图谱还存在信息缺失、准确度低等问题,并且现有的金融知识图谱构建方法大都只关注构建过程中的某一环节。针对上述问题,对行业知识图谱构建方法进行系统研究,构建一个企业风险知识图谱,从本体构建、知识抽取、知识融合和知识存储4个方面完整阐述了知识图谱的构建流程。最后,基于企业风险知识图谱,构建了一个智能问答机器人,实现了对知识图谱的检索和利用;为了提高问答系统回答问题的准确性,利用基于字级别的BiLSTM-CRF命名实体识别模型。实验结果表明,在样本数量较少时,基于字级别的模型效果更优。     

构建操作系统教程知识图谱

知识图谱在海量信息检索呈现有优异的性能,在人工智能领域也大量运用知识图谱技术。本文介绍了知识图谱的架构模型以及每个模型层次当前可运用的技术。分析了操作系统教学中用到的信息和知识点,整理了操作系统知识图谱的本体关系,最后运用知识图谱技术构建了一个简单的操作系统教程知识图谱。     

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。     

基于知识图谱的典型零件加工工艺知识构建方法

现代柴油机关键零部件生产工艺的总方案设计迫切需要对零件生产制造过程中的工艺知识进行有效组织,以实现工艺知识的共享和重用,因此,文章对柴油机典型零件的工艺知识以及知识之间存在的内在关联进行分析,引入知识图谱构建工艺知识模型,对知识图谱的关键技术进行研究,包括知识抽取、知识表示和知识融合等。通过工艺知识建模建立本体模型,对柴油机生产制造过程的相关工艺知识进行描述,明确柴油机典型零件加工工艺本体的概念,研究属性以及概念之间的关系。基于知识图谱对柴油机典型零件加工工艺知识进行重构,面向柴油机典型零部件加工过程,将柴油机典型零部件加工工艺知识转换成计算机可识别和处理的内容,完成面向柴油机典型零部件工艺知识图谱的建立。     

知识图谱在海洋领域的应用及前景分析综述

知识图谱主要用于从复杂数据中抽取出关键信息以生成关系网络,其对于复杂关系出色的识别能力以及对于数据较强的描述能力使得知识图谱技术具有很高的应用价值.为给知识图谱在海洋领域的应用提供理论支撑,对知识图谱相关技术进行了总体概述.阐述Citespace文献分析工具的出色应用,针对海洋领域半结构化和非结构化数据抽取技术进行了系...     

面向知识图谱的信息抽取技术综述

互联网时代, 数据呈爆发式的增长, 怎样从这些数据中抽取出有用的信息, 已是人工智能研究中的一个核心问题. 知识图谱作为解决这一问题的重要方法, 已成为人工智能技术发展的核心推动力. 信息抽取是知识图谱构建过程中的首要环节, 它实现了从海量的数据中抽取出结构化实体以及实体之间的关系. 本文探讨知识图谱中信息抽取的发展趋势, 对实体抽取、关系抽取和事件抽取及其关键技术进行了综述, 分析和讨论了当前存在的问题、挑战以及未来发展的方向.     

关联图谱的研究进展及面临的挑战

随着Web技术的不断发展和Linked Open Data等项目的相继开展,关联图谱已被广泛应用于互联网智能搜索、图书馆书目管理、医学、智能制造等领域,并取得了显著的成果。文中深刻阐述了关联图谱的定义、架构以及构建的关键技术,包括实体抽取、实体间关系抽取和知识融合等方面的研究进展,并深度分析了当前关联图谱分析与研究所面临的若干挑战问题。