基于大数据技术的医学知识图谱构建方法

为了解决医学知识图谱中知识重复、知识质量良莠不齐、知识间关联不够明确等问题,本文提出了一种大数据驱动下的医学知识图谱构建方法,同时针对医学知识图谱集成、演进、增强方面进行图谱知识融合和补全操作。然后,简单介绍医学知识图谱在医学领域的几个重要应用以及相关的人工智能技术的支持。最后,结合当前我国医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问题,对其发展前景进行了展望。     

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。     

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.     

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.     

医学知识图谱研究与应用综述

医学数据数字化推进过程中，如何选择合适的技术来对医学数据进行高效处理和准确分析，是当今医学领域普遍面临的问题。利用具有优秀联想与推理能力的知识图谱技术来对医学数据进行处理与分析，能更好地实现智慧医疗、辅助诊断等应用。医学知识图谱的完整构建过程包括知识抽取、知识融合和知识推理。其中知识抽取可细分为实体抽取、关系抽取和属性抽取，知识融合则主要包括实体对齐和实体消歧。首先，对现今医学知识图谱的构建技术和实际应用进行归纳整理，针对每一具体构建过程阐明技术发展脉络。在此基础上，对相关技术进行介绍并说明其优点和局限性。其次，介绍几个已成熟运用的医学知识图谱。最后，根据知识图谱在医学领域的技术与应用现状，给出未来知识图谱可进行的技术兼应用性的研究方向。     

基于属性图模型的领域知识图谱构建方法

随着大数据时代的到来,各个行业领域需要处理的数据之间的关系数量呈几何级数增长,亟需一种支持海量复杂数据关系表示能力的数据模型,即领域知识图谱.虽然领域知识图谱展现了巨大的潜力,但不难发现目前仍然缺乏成熟的构建技术和平台.如何快速构建出领域知识图谱是一个重要挑战.在对领域知识图谱进行系统的研究后,提出了一种基于属性图模型...     

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...     

结合知识图谱的篮球赛事新闻可视化

体育赛事新闻的可视分析涉及体育赛事分析和新闻可视化,对快速生成赛事新闻报道、增强赛事新闻表现力、辅助赛事分析有重要作用.针对篮球比赛的重要赛事数据,如篮球比赛球员数据、球队数据和比赛的时间、空间数据,辅以知识图谱丰富背景知识,设计了交互式可视化工具.设计的交互可视工具面向数据新闻的制作,以体育赛事新闻的自动报道为需求,除了包括基础数据的概览和统计视图外,还包括赛事背景数据的知识图谱可视设计、赛事时空数据可视视图,让篮球爱好者和普通大众读者拥有多维度的视角去了解篮球赛事的各种信息.实现的可视化系统,通过篮球爱好者、普通大众读者和专业体育新闻记者等用户的评测,在5分制的量化评分下,各可视模块的均分基本在4分以上,证明了知识图谱用于篮球赛事可视化兼具生动性和知识性,可以增强篮球赛事新闻的表现力.     

知识图谱综述——表示、构建、推理与知识超图理论

针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用,分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先,从知识图谱的定义与发展历程出发,介绍了知识图谱的分类和架构;其次,对现有的知识表示与存储方式进行了阐述;然后,基于知识图谱的构建流程,分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节,分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外,以异构超图引出知识超图的研究进展,并提出三层架构的知识超图,从而更好地表示和提取超关系特征,实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后,总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。     

面向注塑产品工艺缺陷的知识图谱构建方法及应用

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足,本文提出了一种面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用,目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示,利用基于知识图谱的垂直检索技术,解决故障排查和定位困难的问题.首先,文章基于多源异构的故障解决方案文本构建语料库,并构建知识本体模型.其次,采用面向非结构化文本的知识抽取模型,将产品缺陷的相关专家知识从原始语料中自动抽取出来.最后,利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化知识图谱的构建.在所构建的知识图谱中,探索并实现了知识智能搜索、故障诊断及工艺卡解析等应用,展示了知识图谱技术在注塑领域的良好应用前景.     

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.     

农业知识图谱研究综述

知识图谱是大数据时代下知识工程的关键技术。利用知识图谱强大的语义理解和知识组织能力,可以解决现代化农业建设中农业知识分散无序、知识覆盖范围不足等问题针对农业领域数据复杂、专业性强等特点,给出了农业知识图谱的构建方法与框架;综述了农业知识图谱构建中本体构建、知识抽取、知识融合以及知识推理四个关键技术的国内外研究现状;系统梳理了农业知识图谱在决策支持、智能问答与推荐系统的应用;最后,介绍了几个具体的农业知识图谱实例。根据农业知识图谱的研究现状,对其未来的研究方向进行了展望。     

电力领域语义搜索系统的构建方法

电力领域不断累积大量的数据资源,包含相关标准规范、技术文档、管理文档、故障解决记录等等,如何对这些文档进行快速查询和智能搜索,对于电网调度与故障恢复具有重要价值.传统的电力领域搜索系统都是基于关键词来实现,存在查准率和召回率低的问题,无法理解业务语言,无法支持语义推理.本文设计实现一种基于知识图谱的电力领域语义搜索系统的构建方法,通过智能领域分词技术对非结构化数据进行语义知识提取,组织并存储为知识图谱,基于知识图谱来实现支持推理的语义搜索.介绍了领域语义搜索系统构建流程,并进行平台实现,实验表明该方法查准率和召回率均有较大提升.     

核电厂设备知识图谱辅助应用技术研究

为利用智能化技术辅助核电厂现场维修和故障分析工作,作为企业开展精细化管理和高质量发展的重要依托,对已有数据进行分析利用已成为核电行业的共识。文章对知识图谱技术进行研究,分析设备故障知识图谱的应用模式,研究图谱的构建过程和应用场景。文章对知识获取、实体识别、关系抽取、知识融合、知识存储、知识服务等关键环节进行研究,分析提出设备故障知识图谱的潜在应用场景和具体实施路径,评估开展图谱构建与应用的工作难点,最后对知识图谱在核电厂设备管理上的应用方向和内容进行了探讨。     

基于多源信息融合的API知识图谱构建

API相关的知识通常分散隐含在多个信息源,如API参考文档、问答网站等非结构化的文本中,不利于API的查询与检索.为此,提出一种多源信息融合的API知识图谱构建方法,以提高API检索的效率.API参考文档从设计者角度描述了API的功能和结构,Stack Overflow问答网站从用户角度提供了API的使用目的及应用场景,二者互为补充,可共同为API查询与检索提供支持.通过分析API参考文档,抽取API和领域概念作为实体,构建API和领域概念之间的关联关系;利用Stack Overflow问答网站,抽取问答QA和API概念作为实体,构建问答QA和API概念之间的关联关系.在此基础上,将二者进行知识融合,构建多源API知识图谱,以实现基于知识图谱的API推荐.为验证本文方法,分别从知识抽取的准确性和推荐应用两方面对本文构建API知识图谱的有效性进行评估.实验结果表明,基于知识图谱的API推荐,在推荐效果及效率上均有提升.     

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.     

融合多模态资源的教育知识图谱的内涵、技术与应用研究

传统的教育知识图谱研究多数面向文本资源,忽略了多模态资源对教育知识的解读作用及其自身丰富的特征表示。为了更好地推进后续研究工作,以多模态资源为切入点,对教育知识图谱进行综述。首先,介绍了知识图谱的概念和分类;其次,综述了教育知识图谱的内涵,对教育知识图谱的定义、分类及其构建框架进行梳理;结合以神经网络为代表的深度学习方式,对教育知识图谱的构建技术进行重点介绍;最后,总结了教育知识图谱的相关应用,并指出当前研究中存在的问题与未来的研究方向。     

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Cytoscape.js的Neo4j农药知识图谱Web可视化研究

针对Neo4j知识图谱Web可视化问题,本文以农药知识图谱为例,研究其Web可视化方法。该方法在分析农药知识图谱结构模型的基础上,搭建了基于Flask的农药知识图谱的查询网站,连接neo4j图数据库,从网页获取查询条件,生成用Cypher语言描述的查询语句,通过py2neo对农药知识图谱进行查询,构造网站动态图数据,利用cytoscape.js实现对知识图谱查询结果的Web可视化。     

构建软件测试领域不确定性知识图谱

由于软件测试技术的不足和成本的限制,从历史软件测试资产中获取的可复用知识对象具有不确定性。为了更有效地复用历史测试知识,软件测试知识复用系统应当建模和评估知识的不确定性。模糊知识图谱是利用不确定性理论对典型知识图谱的一种扩展,在利用语义网络描述知识实体及其关系的基础上,通过模糊关系建模知识不确定性。通过分析软件测试资产,确定测试需求、测试用例和问题报告三类知识的表现形式和内涵,建立软件测试资产本体和领域特征本体作为知识图谱模式层,提出一种基于信息论的领域特征抽取方法,构建领域特征图谱。分析软件测试不确定性的产生原因,基于粗糙集理论对本体进行扩展,在软件测试资产和领域特征之间建立模糊关系。提出一种基于知识粒度的模糊置信度计算方法,用于构建软件测试模糊知识图谱,为软件测试中不确定性知识的复用提供了基础。通过一个指挥信息系统领域实例验证了方法的可行性。