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...     

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。     

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.     

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。     

二维表数据知识图谱融合构建方法

针对二维表生成知识图谱的节点冗余问题,单表知识不足和多源数据库表在没有关系约束的前提下难以形成表间的映射问题,本文提出一种基于二维表数据的知识图谱融合构建方法。首先利用TKGC方法自行选出的核心属性与其他属性之间构成的<属性值、属性名、属性值>三元组生成单表知识图谱,然后利用SNF融合方法或者SRF融合方法对不同类型的二维表知识图谱进行融合,最后实现基于Neo4j的可视化存储。利用4个真实数据集进行实验,可视化结果证明图谱构建真实有效,融合后整体关系节点比增加了22.3%,关系数量增加了10.5%,增强了图谱联合查询和知识挖掘能力。     

新闻知识图谱中知识融合量化评估研究

现阶段检验知识图谱融合程度的方法大多是基于句法检查和实例检验的人工方法,或对知识库中的逻辑规则进行推理,以此判断图谱是否具有完备性和一致性,但缺少对知识融合量化评估的具体方法。提出了一种基于幂律定律的量化评估方法,并用融合后的长江大保护新闻知识图谱节点数进行验证,发现随着节点相似度的升高,当前图谱节点的融合度增加,融合后节点数急剧下降,幂律模型拟合优度良好,调整决定系数均大于0.98。这一检验方法可为新闻知识图谱的融合度检验提供新的标准。     

融合知识图谱的网络安全违法行为识别系统

《网络安全法》是我国第一部关于网络安全的综合立法,与大众的互联网生活息息相关.因此,一款面向大众的《网络安全法》智能违法行为识别系统有助于规范互联网行为.然而,现有智能违法行为识别系统构建方法难以适应《网络安全法》,这是由于:首先,现有方法需要专业司法语言进行交互,不适应普通大众的语言体系.其次,现有方法需要大量的案例...     

面向威胁情报的知识图谱构建关键技术

随着万物互联时代的到来,网络空间的攻击面不断拓展延伸,安全问题日益凸显。为应对复杂多变的网络攻击,构建威胁情报的知识图谱是核心和基础,利用威胁情报知识图谱将专家知识与海量安全数据相结合,有助于推动网络安全智能防御技术从感知智能迈向认知智能。本文提出了构建威胁情报知识图谱的技术架构,设计了一种网络安全知识本体,并总结了当前国内外实体识别技术与关系抽取技术的研究现状,最后分析了威胁情报知识图谱的未来研究发展方向及应用场景。     

面向链接预测的知识图谱嵌入研究综述

知识图谱在人工智能领域有着广泛的应用,如信息检索、自然语言处理、推荐系统等。然而,知识图谱的开放性往往意味着它们是不完备的,具有自身的缺陷。鉴于此,需建立更完整的知识图谱,以提高知识图谱的实际利用率。利用链接预测通过已有关系来推测新的关系,从而实现大规模知识库的补全。通过比较基于翻译模型的知识图谱链接预测模型,从常用数据集与评价指标、翻译模型、采样方法等方面分析知识图谱链接预测模型的框架,并对基于知识图谱的链接预测模型进行了综述。     

面向知识图谱补全的归纳学习研究综述

知识图谱补全能够使知识图谱更加完整。然而,传统的知识图谱补全方法假定在测试时所有实体和关系都出现在训练过程,由于现实世界知识图谱的演变性质,一旦出现不可见实体或不可见关系,就需要重新训练知识图谱。面向知识图谱补全的归纳学习旨在补全包含不可见实体或不可见关系的三元组,而无需从头开始训练知识图谱,因此近年来受到广泛关注。首先从知识图谱的基本概念出发,将知识图谱补全分为两大类,直推式和归纳式;其次从归纳式的知识图谱补全的理论角度出发,分为半归纳和全归纳这两类,并从该角度对模型进行总结归纳;然后从归纳式的知识图谱补全的技术角度出发,分为基于结构信息和基于额外信息这两大类,将基于结构信息的方法细分为基于归纳嵌入、基于逻辑规则和基于元学习这三类,将基于额外信息的方法细分为基于文本信息和其他信息这两类,并对当下方法进一步深入细分、分析和对比;最后对未来的研究方向进行展望。     

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.     

基于环境信息融合的知识图谱构建方法

针对多源异构的环境数据难以利用的问题,在通用知识图谱的基础上,融合各类环境数据构建环境知识图谱.首先利用网络爬虫等获取环境数据,并进行数据预处理;进而利用结构化数据转化、文本抽提以及数据融合等技术,研究基于环境信息融合的知识图谱构建方法;最后将生成的知识图谱存入图谱数据库,并搭建知识图谱应用平台,提供递归查询功能,实现环境知识图谱的可视化,以期为相关人员提供有益参考.     

人工智能安全知识图谱构建技术研究

人工智能技术在飞速发展的同时引发众多安全隐患,现阶段人工智能安全数据来源广泛、种类复杂并且缺乏规范描述,为此提出了一种人工智能安全知识图谱构建方法,利用知识图谱对当前多源异构数据进行分析与整合,将复杂关联的数据进行科学表示,挖掘潜在价值并形成领域知识库。针对人工智能安全领域概念的多样性和关联性,提出一种分层结构人工智能安全本体,使本体结构更加多元化和扩展化,为知识图谱构建过程提供规则约束,并基于此形成人工智能安全知识库;为了有效利用特征信息及减少噪声干扰,采取基于双向长短时记忆网络-条件随机场（BiLSTM-CRF）的命名实体识别算法和基于卷积神经网络-注意力机制（CNN-ATT）的关系抽取算法进行信息抽取,利用构建的人工智能安全数据集证明算法性能;以提出的安全本体为知识体系,以3D效果展现人工智能安全知识图谱多层次可视化结果,有效关联多源安全数据信息。实验结果表明,信息抽取算法性能良好,取得了比传统方法更好的效果;构建的人工智能安全知识图谱直观展示了层次结构及相互关系,符合准确性、一致性、完整性、时效性维度的知识图谱多维度评估标准,能够为人工智能安全研究提供支持。     

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。     

知识图谱可视分析研究综述

知识图谱是一种以图谱形式描述客观世界中存在的各种实体、概念及其关系的技术,广泛应用于智能搜索、自动问答和决策支持等领域.可视分析技术可以将抽象的知识图谱映射为图形元素,帮助用户直观地感知和分析数据,从而提高知识图谱的构建和表达,也为知识图谱在各个领域的应用提供了有力支持.文中对知识图谱可视分析相关工作进行调研和整理,从知识图谱可视化表现形式、知识图谱构建过程中常用的可视分析方法以及面向应用领域的知识图谱可视分析技术3个方面进行综述;进一步,总结和讨论知识图谱可视分析面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行展望.     

面向知识图谱的知识推理研究进展

近年来,随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,引发了互联网数据规模的爆炸式增长,其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识,并对其进行深入计算和分析,备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一,已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识.不同于传统知识推理,由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富,面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化.本文将从知识推理的基本概念出发,介绍近年来面向知识图谱知识推理方法的最新研究进展.具体地,本文根据推理类型划分,将面向知识图谱的知识推理分为单步推理和多步推理,根据方法的不同,每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理.本文详细总结这些方法,并探讨和展望面向知识图谱知识推理的未来研究方向和前景.     

面向知识图谱的知识推理综述

随着智能化水平的不断提高,每时每刻都有大量的新知识产生,知识图谱逐渐成为我们管理知识的工具之一.但现有的知识图谱仍然存在属性缺失、关系稀疏等问题,同时还存在大量噪声信息,导致图谱质量不佳,易对自然语言处理领域中的各类任务造成影响.面向知识图谱的知识推理技术作为目前的研究热点,是解决该问题的主要方法,其通过模拟人的推理过程完成对图谱信息的完善,在众多应用中有较好表现.以知识图谱为切入点,将知识推理技术按类别划分并分别阐释,详细分析该技术的几种应用任务,例如智能问答、推荐系统等,最后对未来主要研究方向进行展望,提出几种研究思路.     

一种基于知识图谱的工业互联网安全漏洞研究方法

工业互联网安全问题日益突出,对工业互联网安全漏洞知识库的深入研究是解决问题的关键。为解决漏洞数据利用价值低、关联分析手段欠缺、可视化程度不足等问题,以工业互联网安全漏洞库为基础,提出了构建工业互联网安全漏洞知识图谱的方法,通过原始数据信息提取、关联关系分析、数据存储等手段,将知识图谱导入到Neo4j图数据库,以实现高效存储、查询。从时间维度、空间维度、关联关系维度进行知识图谱的分析,将查询结果进行了可视化展现。结果表明:提出的方法可以有效、直观地展现工业互联网安全漏洞数据的自身属性与关联关系,实现漏洞数据内在价值的深度挖掘。     

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.