城市大脑知识图谱构建及应用研究

随着城市大脑建设进程的推进,城市中积累了大量的物联网(IoT)设备和数据,利用海量设备数据对问题进行分析和溯源,对于城市大脑建设具有重要意义。该文基于资源描述框架和智能物联网协议概念,提出一种以城市物联网本体为基础的城市大脑知识图谱建设方法,城市大脑知识图谱模型融合多源异构数据,覆盖城市基本要素,实现对城市要素的全面感知和深度认知。该文重点探究了城市事件本体中的事件抽取,设计了一种新颖的语言模型框架对事件类型和论元联合抽取,与单模型分析对比,该联合模型较单模型的事件类型和论元F₁值分别提高0.4%和2.7%,在时间和模型复杂度上,较单模型级联也有更好效果。最后,该研究对知识图谱技术与人工智能、多传感器融合、GIS等新一代信息技术交叉融合方面进行了探究分析,为城市治理和服务应用场景提供理论依据。     

领域知识融合与共建研究

为建设国家电网客户服务中心的智能对话系统,需要从大量文档、知识库、对话等数据中提炼知识形成知识图谱,提出一种融合事实图谱和事理图谱的新型知识图谱框架,能够基于多源异构数据共建新型知识图谱,在国网领域精准问答、客服系统知识支撑、对话管理引导、知识推理等方面均有较好性能。融合后的图谱及应用系统在国网客服中心问答平台中投入使用,大幅提升了客服人员工作效率和服务质量。     

一种基于知识图谱的警用统一对象描述模型及其应用

近年来知识图谱应用逐渐从知识分析扩展为对社会实体及其关系的表达,其在知识表示和碎片化知识融合方面的优势特别适用于警用大数据的需求。本文针对公安数据资源特点,提出了一种基于知识图谱的描述模型,用于在公安领域中对关注对象及其关系进行统一的描述,满足不同类型的大数据应用。实践表明该模型能够将海量异构多源数据统一组织,并较好满足多种警用大数据的计算需求。     

基于知识图谱的多源异构信息通道耦合技术研究

政务数据资源来源广泛、类型多样、数据量大且分布情况不清晰,缺乏统一管理,数据获取和使用效率较低,无法持续释放数据价值。为解决上述问题,实现不同来源和不同类型数据的关联融合,该文采用多源异构数据融合技术,为政务数据的交换和共享提供技术支持。该文不仅提出了信息通道和通道耦合的概念,还提出一种基于知识图谱的多源异构信息通道耦合的方法,可先实现多源异构数据统一化,再进行数据融合。该方法包括构建初始通道耦合知识图谱、基于通道耦合知识图谱实现通道数据耦合和基于通道耦合知识图谱实现知识更新 3 个模块。基于知识图谱的多源异构信息通道耦合的方法将图谱构建、知识抽取、知识融合、知识加工、知识更新等技术相结合,通过一种自顶向下的排序检索模型,加快了知识融合和数据检索的速度和准确度。     

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.     

面向涉恐领域的知识图谱构建方法

近年来,世界各地的恐怖袭击事件时有发生,为了减轻安防人员对涉恐信息分析工作的负担,需要提供工具辅助相关人员对海量信息进行整理,因此研究并实现了面向涉恐领域的知识图谱。首先,针对海量的互联网信息,采用了分布式爬虫技术进行数据的采集,并使用双向门控神经网络(BI-GRU)+注意力机制(Attention Mechanism,Att)等模型实现对信息的抽取;然后构建了涉恐领域本体库,并在此基础上完成了涉恐领域知识图谱的构建以及知识图谱的可视化展示。该研究成功地将知识图谱的构建技术应用到涉恐领域,对相关工作有一定的参考价值。     

一种增量式本体模型与数据模式映射的图谱实例模型构建演化方法

在智慧城市领域中，随着信息化技术的不断深入，各信息系统产生的海量数据不断增长，这些多源异构数据之间的语义互通成为了城市智能应用开发需要解决的重要问题之一。构建知识图谱是解决数据语义互通的常用手段之一。在建立知识图谱本体模型后，图谱实例模型的构建演化就成为支撑基于图谱的各类应用的关键技术。为此，如何将不断更新的数据源中的知识实例尽可能自动化地扩充到知识图谱中，成为了图谱构建的首要问题。现有的一些知识实例生成工具对数据导入的支持力度不足，用户需要对源数据进行复杂的预处理，将其转化为符合平台支持的导入数据格式。这导致预处理工作量大，且不能迅速地应对数据不断更新增长的情况。由于智慧城市领域中信息系统所产生的数据多为结构化或半结构化数据，文中提出一种增量式本体模型与数据模式映射的图谱实例模型构建演化方法，面向结构化或半结构化数据生成实例，并随着数据的更新，实现图谱实例模型的增长与演化。文中方法结合机器推荐与人机协同交互设计，针对不同数据源的特征抽取知识并将其正确地映射到本体模型中的概念实体上，实现领域知识图谱实例模型的增量扩充；并通过实体对齐、关系补全等方法，支持实例模型的持续演化。文中方法在企...     

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。     

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。     

无人系统故障知识图谱的构建方法及应用

无人系统产生的海量数据存储分散且缺乏联系,信息共享困难,难以满足复杂度和集成度越来越高的无人系统的维修保障需求。知识图谱技术能够将复杂数据信息抽取成结构化知识,建立数据间的联系,增强知识间的语义信息。本文以无人系统的故障数据为研究对象,利用知识图谱技术进行知识抽取、知识融合以及知识加工,形成一系列相互关联的知识,为构建无人系统领域故障知识图谱提供一种可行的方法。知识图谱技术利用无人系统各种传感器集成的海量数据建立的知识库,可有效整合无人系统领域分散的数据,以此提高无人系统领域知识的利用率,帮助维修保障人员快速精确查找故障知识,对无人系统的维修保障具有重要的军事应用前景。     

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。     

情报信息驱动下的军事目标知识深度认知研究

建立军事目标知识图谱是快速处理军事领域海量目标知识信息、实现数据智能化的基础工作,能够为指挥决策提供重要支撑。以实际应用需求为牵引,基于情报信息驱动研究设计构建军事目标情报知识图谱的实现流程,完成目标知识建模、目标信息抽取、目标知识融合等技术研究。基于所构建目标情报知识图谱,从关联深度分析、关键目标挖掘等典型场景出发,开展目标情报数据挖掘与关联分析相关研究,为实现智能分析辅助指挥决策提供支撑。     

基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐

大数据在提供海量多源信息的同时,也带来了信息过载问题,这在旅游领域内表现得尤为突出。针对当前游客在制定旅行路线时需要花费大量时间和精力的现状,首先,提出一种融合多源旅游数据构建知识图谱的方法,有效地抽取相关旅游领域知识;其次,利用知识图谱及大量旅行游记生成旅游路线数据库,并提出一种能够根据游客类型生成海量候选路线的频繁路线序列模式挖掘算法;最后,设计了一种多维度路线搜索和排序机制来为用户推荐个性化的旅游路线。基于真实旅游大数据的实验结果表明,该方法可以同时考虑旅行天数、人物类型和景点类型喜好等多方面因素,帮助游客快速制定个性化的旅行路线,有效提升游览体验。     

知识图谱推荐系统研究综述

推荐系统可以在海量的数据信息中获取用户偏好,从而更好地实现个性化推荐,提高用户体检,以及解决互联网中的信息过载问题,但推荐系统仍然存在冷启动和数据稀疏问题。知识图谱作为一种拥有大量实体和丰富语义关系的结构化知识库,不但能够提高推荐系统的准确性,还能够为推荐项目提供可解释性,从而增强用户对推荐系统的信任度,为解决推荐系统中存在的一系列关键问题提供了新方法、新思路。首先针对知识图谱推荐系统进行研究与分析,以应用领域为分类依据将知识图谱推荐系统分为多领域知识图谱推荐系统和特定领域知识图谱推荐系统,同时根据这些知识图谱推荐方法的特点进一步分类,对每类方法进行定量分析和定性分析;之后列举出知识图谱推荐系统在应用领域中常用的数据集,对数据集的规模和特点进行概述;最后对知识图谱推荐系统未来的研究方向进行展望和总结。     

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。     

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。     

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.     

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...     

基于地理空间数据的知识图谱构建技术研究

随着3S技术迅猛发展,地理空间数据呈现出爆发式增长趋势,基于地理空间数据构建知识图谱,实现数据到空间知识的转换成为亟待解决的科学问题。针对通用知识图谱仅以属性和语义关系表示空间知识,以及空间关系相对缺失等问题,该文首先描述了空间关系的表示方法;其次,提出了基于空间关系的知识图谱构建技术流程,重点研究空间关系抽取和表示以及多源地理空间数据融合的问题,实现了地理知识图谱构建;最后,论述知识图谱在地理空间领域的应用方向。该研究可以促进地理空间数据和语义网技术的整合,实现网络文本空间化、空间数据语义化,进一步提高智能化服务水平。