基于知识图谱的中医知识学习研究与实践

中医学是中华民族的文化瑰宝之一，获取、分析和管理中医知识是推动中医学发展的重要举措。在这项研究中，通过对中医数据采集、分类和重组，应用知识图谱技术可视化中医知识之间的关联，实现用户与数据间的动态交互。从用户的角度设计开发了一款基于知识图谱的中医知识学习App，以促进中医知识的共享、传播和弘扬。     

知识图谱可视化综述

知识图谱是结构化的语义网络知识库,以符号形式描述概念及其相互关系.由于知识图谱常被用于交互的知识的发现与推理,知识图谱可视化受到众多关注.总结了知识图谱可视化相关工作,介绍了知识图谱的可视表达,分析了可视表达适用的知识图谱类型;简述了大规模知识图谱可视化的挑战与可视化方法、异质网络可视分析方法;介绍了知识图谱可视化的应用案例,并预测了该领域的未来发展方向和挑战.     

基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析

基于中国知网数据库2005—2019年收录的以"深度学习"为关键词的CSSCI来源类别的405篇相关文献,笔者通过计量可视化分析软件,分别从发文量、关键词、期刊、作者、机构5个维度定量分析了国内深度学习的研究现状和发展趋势,希望为后续研究打下基础。     

基于知识图谱的国际协同计算领域可视化分析

通过CiteSpace对Web of Science的SCI数据库中收录的协同计算领域的2 297篇文献进行分析,具体对国际协同计算领域的发文量时间分布、研究力量及合作、研究方向、研究主流、发展演变过程、研究热点及前沿进行了分析。结果表明该领域的研究正处于上升期;国家、地区以美国、中国和欧洲为核心,其研究机构以美国和中国的机构为核心,虽然我国已经具备了一定的科研实力,但缺乏该领域的高产研究者,总体来看欧洲各国之间的合作最为密切;研究方向的构成以计算机科学为主;Foster I为该领域中最具影响力的主流研究者,该领域的主流期刊（文献）包括Lecture Notes in Computer Science、Commun ACM等,主流分支领域包括网格计算等9部分;发展演变过程为前期相关研究-分布式计算-网格计算-云计算,同时穿插协同过滤的发展路径;云计算、网格计算等关键词代表了当前该领域的热点,网格计算、云计算、分布式计算、网络服务、协同过滤等关键词则代表了当前该领域的前沿,且已经广泛渗透、融合到生物学、病理学、气候学、教育学、企业信息系统、社会网络、多媒体、文本分析、产学研等领域中,体现了协同计算这一领域具有较强的跨学科特点。     

我国智慧课堂研究热点分析与展望——基于Citespace知识图谱的分析

随着人工智能逐步渗入到各行各业,教育领域也面临着重大的信息化变革,与此同时,传统的教学模式渐渐不能 满足学习者对于教育的多样性需求,因而智慧课堂应运而生。本研究通过运用Citespace软件对来自CNKI 数据库有关“智慧 课堂”的核心文献进行多维度可视化分析,由分析可知,目前对于“智慧课堂”的研究存在概念界定不明以及有关智慧型教师的 研究缺乏等问题。     

舆情风险研究的知识图谱可视化分析

为了探究国内舆情风险领域的研究热点与发展前沿,针对其发展脉络进行梳理、总结、展望是十分必要的。本文选取2010—2022年知网数据库中的336篇文献,利用知网、CiteSpace对舆情风险研究领域进行可视化分析,包括发文量、作者图、机构图以及关键词显示的研究热点。研究结果表明,舆情风险是舆情发展的一个重要研究方向,尽管在国内该领域仍处于发展阶段,但舆情风险领域的研究热度在未来会持续增加,呈现出不断发展完善的态势。     

护理知识图谱中的可视化技术应用

将护理知识图谱引入养老服务行业,能促进护理领域的信息化,使有限护理资源分配更加合理。因此,笔者探讨了护理知识图谱与其可视化的研究背景,从护理指南中提取了护理领域的实体与关联,运用可视化技术研究护理知识图谱的绘制方式。通过多种视图来展示护理知识图谱,并从领域角度对实体做出分析,同时针对这些护理数据设计开发了一种可视化护理实体与关联的编辑工具对其进行补充。在实验部分实现了护理症状的可视化推荐,同时对基于指南的护理知识图谱数据进行了补充。     

历史文化知识图谱可视化设计与实现

目前,历史文化资源零散化、内容挖掘不够深入,难以揭示历史文化之间的知识关系。为更好地挖掘历史文化资源,构建了历史文化的数据结构,依据数据结构清洗和筛选历史文化知识并构建知识图谱。在构建的历史文化知识图谱基础上,设计与实现了历史文化知识图谱可视化等功能。设计的知识图谱不仅能科学地弘扬历史文化,丰富历史文化学习形式,而且能帮助人们快速地理解历史文化的关键事迹。     

基于知识图谱的社交机器人研究可视化分析

揭示了社交机器人领域的研究现状、研究主流、前沿热点和演化规律,并将We b o f Science核心合集中,以Social Bot主题文献作为研究数据,利用Cite Space和Tableau软件对所采集数据进行计量统计和聚类分析,绘制了文献量时序分布、机构合作网络、共现分析等多类知识图谱.社交机器人领域研究和应用热...     

基于知识图谱的中医健康体检研究热点与趋势分析

对中医健康体检的文献进行可视化分析,探索、发现此领域的研究热点与发展趋势.对2001年—2020年发表在中国知网的中医健康体检主题的文献进行检索并筛选,运用Citespace对纳入的文献进行分析,绘制中医健康体检知识图谱.2001—2019年发文量总体呈现上升趋势,研究热点集中在体质辨识、治未病、健康管理及中医四诊.中...     

发动机故障领域知识图谱构建与应用

发动机生产故障和售后维修报告中有大量动力总成和零部件故障信息. 本文将知识图谱引入柴油发动机故障领域, 设计发动机故障领域知识图谱构建的系统流程, 针对多源故障数据进行本体建模. 使用BERT和BiLSTM-CRF结合的实体识别框架, 挖掘故障数据中的专家知识. 提出实体相关性评价指标FF-IEF, 并基于知识图谱和贝叶斯网络进行故障诊断. 设计并开发EFKG原型系统, 共包含12534个实体和408972条三元组, 该系统提供知识抽取、可视化检索、辅助决策等功能, 有效提高信息检索和维修效率, 对知识图谱在发动机故障领域的应用具有一定指导意义.     

基于知识图谱的岭南文化热词分析与知识演化研究

随着计算机技术的发展,大量的岭南文化信息被记录下来.而海量的岭南文化信息却难以被有效地利用.文章采用知识图谱技术对岭南文化信息进行有效的语义抽取和融合,采用Citespace可视化分析软件完成了对岭南文化研究热词和趋势的研究,为岭南文化的人文历史的研究提供了技术框架和研究方案.     

领域知识图谱研究综述

知识图谱由Google公司提出, 作为增强其搜索功能的知识库, 在近几年得到了迅速发展. 随着知识图谱价值不断地被发掘, 各类领域知识图谱也迅速建设起来. 本文通过领域知识图谱和通用知识图谱的对比来清晰化领域知识图谱的定义, 介绍了领域知识图谱的架构, 并以医学知识图谱为例讲解了领域知识图谱的构建技术. 最后, 本文介绍了当前热门的领域知识图谱的发展状况和应用, 对当前领域知识图谱状况进行了较为全面的总结.     

基于双模型识别的知识图谱可视化建模仿真

为加强知识图谱实体间的关联性，提高知识图谱的表达精度，以深度学习为技术支持，构建可视化知识图谱建构模型。采用清洗、jieba分词、卷积神经网络分类等手段处理初始数据集，基于BiLSTM-CRF算法与BiGRU-Attention模型，建立知识实体识别模型与实体关系识别模型。将识别的知识实体与实体关系储存至Neo4j图数据库中，令建构的知识图谱可视化。仿真环节，从人工标注数据集合中随机抽取中文语料，设立测试集与训练集，利用测试集训练识别模型，更新模型参数，采用多指标客观评价训练集的实体与关系识别效果，经指标评估结果验证，所建模型具有相对理想的可视化知识图谱建构效果。     

基于知识图谱的慕课课程学习成效分析

以江苏省精品在线课程微机原理与接口技术为例,研究基于知识图谱的慕课课程学习成效分析。首先通过构建学生的个体知识图谱来分析课程认知成绩;然后对线上行为数据和线上测试成绩进行统计,构建学习效果综合模型;最后设计可视化学生学习成效分析系统,以便更加直观地展示学生的学习进展,方便对学生进行针对性指导。     

国外近十年深度学习研究进展——基于CiteSpace知识图谱的可视化研究

随着教育信息化的发展,深度学习逐渐成为教育领域的热点话题。本文采用文献计量学分析和共现分析方法,运用Cite Space图谱分析软件和Excel软件对2009年至2018年间Web of science核心合集SSCI数据库中的深度学习相关文献进行分析处理,总结了深度学习领域的基本现状以及重要主题和进展,并对国内深度学习研究提出几点启示和建议,以期为深度学习的进一步研究提供有益的借鉴和参考。