国内外安全社区研究的知识图谱分析
国内外智库研究态势知识图谱对比分析
国内外智库研究态势知识图谱对比分析作者：武慧娟秦雯韩林丛来源：《现代情报》2016年第11期〔摘要〕[目的/意义]对比分析国内外智库领域的研究动态和发展趋势，追踪国内外研究前沿与热点，探究未来智库领域的研究趋势。
[方法/过程]搜集SCI和CNKI数据库中国内外智库研究的相关文献，运用文献计量、对比分析和知识图谱可视化研究方法，从发文量、研究主体、研究热点及研究前沿等多个方面对国内外智库研究进行对比分析，掌握国内外智库研究发展态势，探究各自发展的特点。
[结果/结论]国内外智库领域共同关注的研究热点主要有如何对智库进行优化建设、如何进一步完善详细的设计方案和实现智库成果的转换，同时，对具有中国特色的新型智库的研究是我国独具特色的研究热点。
〔关键词〕智库；文献计量；可视化；知识图谱DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.031〔中图分类号〕C932；G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）11-0170-08〔Abstract〕[Purpose/Significance]This article made a comparative analysis on the research dynamics and development trends in the field of think tanks at home and abroad，so as to track the frontier and hot research，and explored the future research trend.[Method/Process]The article made a quantitative statistics and a qualitative analysis of the papers in this field，which were enlisted in the database of SCI and CNKI with the methodology of bibliometric and knowledge mapping.The paper analyzed the general situation of the academic papers about think tanks from several aspects：paper quantity，the subject of research，the hotspot and research frontier.It helped researchers find the developments in the field of think tanks，and make a comparative analysis of the similarities and differences between their researches.[Result/Conclusion]In recent years，the research focus of common concern on the field of domestic and international think tanks are how to optimize the construction of think tanks，how to further improve the detailed design and realize the transformation of the results of the think tanks.Meanwhile，the future research focus of Chinese think tanks also includes exploring the path of the construction of the new-style think tanks with Chinese characteristics.〔Key words〕think tank；bibliometrics；visualization；knowledge mapping智库（Think Tank）也称智囊机构、智囊集团或思想库、头脑企业、顾问班子等，它是由多学科专家和学者组成，他们主要从专业化的角度，客观、科学地对涉及政治、经济、社会、军事等各个领域的战略性或具体性政策问题展开深入研究，向政府及有关部门提出政策建议，并影响社会舆论和公众观念[1]。
知识图谱的概念及其应用研究
知识图谱的概念及其应用研究人类从出现以来，就一直在探索和积累知识，并试图将其体系化、系统化。
然而，随着时代的发展和知识的积累，这种尝试变得越来越困难。
在过去的几十年里，人工智能技术的迅速发展和互联网的普及，为知识体系化、系统化带来了一个新工具——知识图谱。
知识图谱是一种以图形化方式呈现知识和关系的人工智能技术。
它通过收集、整合和分析大量的结构化和非结构化数据，把这些数据转化为符合机器处理的形式，并构建出一个大型的、结构化的、层次化的知识网络图。
在知识图谱中，每个知识点都有一个唯一的标识符，然后通过各种关系将它们链接在一起。
这种链接方式既可以是语义关系，也可以是属性关系，还可以是实体之间的关联关系等等。
知识图谱应用于众多领域，主要用于支持自然语言处理、智能搜索、智能客服、机器人服务等方面。
它为人工智能的多个领域带来了一个统一的知识库，让人工智能的决策和推荐更有根据，更具智能化。
首先，在自然语言处理方面，知识图谱主要用于实现语义理解。
自然语言处理是人工智能中最有挑战性的领域之一，这是因为人类语言的复杂性和变化性。
然而，知识图谱可以通过将人类语言与知识图谱中的概念相对应，使人工智能系统对人类语言的理解和表达能力得到极大提高。
其次，在智能搜索方面，知识图谱可以极大地提高搜索精度。
传统的搜索引擎只是根据关键词或短语来检索网页，而知识图谱可以通过结构化的知识模型来帮助人们更精确地定位到他们所想要的信息。
知识图谱可以告诉搜索引擎某个词语或短语的含义、上下文、实体属性等等，从而更好地匹配用户信息需求。
再次，在智能客服与机器人领域，知识图谱可以帮助客户服务中心或企业提供智能化的解决方案。
知识图谱可以通过分析客户提出的问题，识别与之相关的实体、属性和关系，快速且精准地提供答案。
在机器人领域，知识图谱可以作为机器人大脑中的知识库，快速检索相关知识，完成多轮对话，从而实现越来越自动化、无人化的机器人服务。
除了以上几个领域，知识图谱在医疗诊断、金融风险控制、智慧城市等领域都有着广泛的应用。
知识图谱技术研究
知识图谱技术研究一、引言随着互联网技术的飞速发展，越来越多的数据被生成并且需要被处理，传统的数据处理方式已经无法满足现代业务的需求。
知识图谱技术则通过将大量信息以语义化的方式进行结构化并通过知识连接提供了一个新的处理方式。
二、知识图谱概述知识图谱（Knowledge Graph）是谷歌公司在2012年提出的一种基于知识库的新型搜索方式。
知识库是指一组组织结构化的知识，知识之间以语义的方式进行连接，从而构建了一个庞大的知识网络。
知识图谱提供了一种更加智能化的搜索方式，它不再仅仅是通过关键字的匹配来完成搜索，而是将用户的查询转化为语义问题，进而将此问题映射到知识图谱中，从而找到最佳答案。
三、知识图谱构建知识图谱的构建主要包括三个步骤：知识抽取、知识表示和知识存储。
1.知识抽取知识抽取是指从半结构化或非结构化的文本数据中，自动抽取出结构化的知识。
目前，知识抽取的研究主要集中在信息抽取和实体识别两个方面。
信息抽取是指从文本中识别出特定的信息类型，如人名、时间、地点等，然后将其组织为结构化的数据。
实体识别则是从文本中识别出具有名词性质的实体，如人、地点、组织等。
2.知识表示知识表示是指通过一定的方式将抽取出来的知识进行表示，以便于后续的处理和应用。
在知识表示的过程中，需要对数据进行清洗、分类、归纳、聚类等操作，并通过本体论体系构建出知识图谱的结构。
3.知识存储知识存储是指将表示完毕的知识进行存储，以便于后续的检索和使用。
知识存储主要采用图数据库来实现，其中常用的图数据库有Neo4j、Tinkerpop、JanusGraph等。
四、知识图谱应用知识图谱技术在各类领域中都有着广泛的应用，如智能客服、智能单元格、智能检索等。
下面将分别介绍几个应用案例：1.智能客服智能客服是一种基于知识图谱的人机交互系统。
此种系统可以分析从用户那里获取到的请求，同时又可以利用翻译技术和语义分析技术，自动生成针对请求的回答。
2.智能单元格智能单元格是一种基于知识图谱的电子表格系统。
知识图谱技术的研究与应用
知识图谱技术的研究与应用一、知识图谱技术的概念知识图谱技术是一种人工智能技术，它可以将不同领域的信息进行整合和语义解析，实现“万物皆可链接”的概念。
通过将各类信息以实体、属性、关系进行描述，形成一个大规模的图谱，不仅能帮助人们快速地了解某个领域的知识，而且可以实现知识的智能推理和应用的扩展。
知识图谱技术的出现，正在推动互联网向“智能互联网”转型。
二、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的源头可以追溯到上世纪六七十年代的人工智能领域，但当时受限于计算能力和数据量的限制，知识图谱技术没有得到广泛应用。
直到二十一世纪初，随着互联网和大数据的爆发，知识图谱技术开始得到发展。
2012年，谷歌推出知识图谱（Google Knowledge Graph）功能，开启了知识图谱技术的商业化应用。
2016年，中文经典图书知识图谱首次亮相，标志着中文知识图谱的建立进入商业化时代。
三、知识图谱技术的核心技术知识图谱技术包含多个子技术，其中最核心的技术包括：1.实体抽取：将文本数据中的实体名称（人、地、物等）进行识别和分类。
2.关系抽取：在实体之间识别和分类他们之间的关系，例如“张三是李四的朋友”。
3.知识表示：将实体和关系抽象为结构化的表示形式。
4.知识融合：将不同来源和不同领域中的知识进行融合。
5.知识推理：基于知识图谱中的信息，实现知识的自动推理和推断。
四、知识图谱技术的应用1.智能搜索：利用知识图谱技术，搜索引擎可以提供更准确、个性化和丰富的搜索结果。
2.自然语言处理：知识图谱技术可以将人类言语转化为结构化的表示形式，从而实现智能问答和语义分析。
3.智能客服：基于知识图谱技术，智能客服可以更准确地理解用户提问，提供更快捷、精准的解答和帮助。
4.推荐系统：基于知识图谱技术，推荐系统可以对用户行为和兴趣模式进行分析和识别，提供更加个性化、精准的推荐服务。
5.智能物联网：知识图谱技术可以将物联网中的各类设备、传感器和人类活动进行链接，并实现智能化管理和调度。
社会治理创新研究的知识图谱现状、热点与趋势基于CiteSpace的分析
社会治理创新研究的知识图谱现状、热点与趋势基于CiteSpace的分析一、本文概述在全球化、信息化、复杂化的今天，社会治理面临着前所未有的挑战和机遇。
为了更有效地应对这些挑战，抓住机遇，社会治理创新成为了学术研究和实际工作的热点。
而知识图谱作为一种可视化展示和分析学科领域知识结构和发展趋势的工具，对于深入理解和把握社会治理创新研究现状、热点与趋势具有重要的价值。
本文旨在利用CiteSpace软件，对社会治理创新研究的知识图谱进行系统的分析，以期为社会治理领域的学者和实践者提供有价值的参考。
本文将概述知识图谱的基本概念和原理，以及CiteSpace软件在社会科学领域中的应用。
然后，通过收集和整理社会治理创新研究的相关文献，构建社会治理创新研究的知识图谱。
在此基础上，运用CiteSpace软件对图谱进行可视化展示，分析社会治理创新研究的主要领域、研究热点、研究前沿以及发展趋势。
结合实际情况，对社会治理创新研究的未来发展趋势进行展望，并提出相应的建议。
本文的研究不仅有助于深入了解社会治理创新研究的现状和发展趋势，为相关领域的学术研究提供新的视角和思路，同时也为政府和社会各界在实践中推进社会治理创新提供决策参考。
二、研究方法与数据来源本研究采用知识图谱的可视化分析工具CiteSpace，对社会治理创新研究领域的文献进行深度挖掘和可视化展示。
CiteSpace是一款基于共引分析的理论和方法的可视化软件，通过绘制知识图谱的方式，能够揭示学科领域的研究热点、前沿趋势和知识结构。
数据来源方面，本研究选取了中国知网（CNKI）数据库中与社会治理创新相关的学术文献作为研究样本。
考虑到研究的时效性和全面性，我们选择了近十年（-年）内发表的文献，涵盖了该领域的主要研究成果。
通过关键词检索和筛选，共获得篇相关文献作为本研究的数据基础。
在数据处理过程中，我们首先将下载的文献数据导入CiteSpace 软件，并进行了预处理，包括去除重复文献、提取关键词等操作。
知识图谱行业分析报告
知识图谱行业分析报告知识图谱行业分析报告一、定义知识图谱是指将一组实体（如人、地点、事件或概念）之间的关系表示为一个网络图形。
它是一种标准化的方法，可以将知识以结构化方式向计算机提供。
并通过机器学习和自然语言处理等技术对这些知识进行分析和推理。
二、分类特点根据知识图谱的应用场景和数据来源等分类，可以将知识图谱分为传统知识图谱、深度知识图谱、跨媒体知识图谱等。
它们的特点分别如下：1.传统知识图谱：基于关系数据库构建。
主要用于解决企业内部知识管理、搜索、排重等问题。
2.深度知识图谱：以传统知识图谱为基础，根据深度学习的理念，利用广量语言、图像等素材进行建模，拥有更为深入的内容，涵盖更多维度。
3.跨媒体知识图谱：基于异构数据源构建。
能够对不同媒体类型的数据进行一体化的检索管理。
三、产业链知识图谱行业的产业链主要包括数据采集、知识抽取、知识表示、应用开发等环节。
其中，数据采集是知识图谱的基础操作，抽取和表示是对数据的预处理，应用开发是将图谱应用在具体业务中。
四、发展历程知识图谱起源于九十年代的万维网，这时候的万维网是一堆互不关联的页面，难以建立信息的相互关系。
2002年，谷歌推出了PageRank算法，建立了万维网网页之间的连通性图谱。
此后，知识图谱的概念逐渐普及，知识图谱的相关技术得到快速发展。
五、行业政策文件国家五部委发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要推动实现人工智能技术系统化、产业化、规模化，建设全球领先的人工智能创新中心，培育一批优秀人工智能企业。
六、经济环境随着人工智能技术的发展，知识图谱相关企业的市场需求逐渐扩大，行业规模不断壮大。
根据数据显示，2019年全球知识图谱市场规模已达20亿元，预计到2025年将达到150亿元。
七、社会环境知识图谱技术可以解决人们高效获取信息的问题，对于行业应用和人类生活有着广泛的作用。
不过，随着数据采集和使用的持续增长，难免会产生一些安全隐患，需要加强数据安全保护。
网络安全中的知识图谱构建与应用研究
网络安全中的知识图谱构建与应用研究近年来，随着互联网的不断普及和发展，网络安全问题成为了人们关注的焦点。
为了保护网络安全，知识图谱渐渐成为了一种有效的手段。
本文将从网络安全与知识图谱的关系、知识图谱的构建方式以及知识图谱在网络安全中的应用等方面详细阐述，旨在探究知识图谱构建与应用研究对网络安全的重要作用。
一、网络安全与知识图谱的关系在当今网络技术日新月异的时代，网络安全已经变得比以往任何时候都更加重要。
而知识图谱则是人工智能领域中一个重要的研究领域，其基本思想是将数据中的实体与实体之间的关系用图形结构来表示并储存，为知识管理提供有效而有力的支撑。
网络安全与知识图谱之间的关系，正是建立在对实体和关系的深入挖掘之上。
网络安全中主要关注的是一些重要实体，如黑客、病毒、攻击对象等，而这些实体之间的关系也是非常紧密的。
而知识图谱则是通过自然语言处理、机器学习等技术手段，将这些实体和关系进行深度挖掘并结构化，形成图谱将其储存。
二、知识图谱的构建方式1.数据来源：在知识图谱构建的过程中，需要大量的数据来源。
数据来源包括文本、半结构化数据以及结构化数据等，一般通过爬虫等技术手段进行采集和整合。
2.实体识别：实体识别是知识图谱构建的关键步骤。
实体可以是人物、公司、地点和事物等，通过自然语言处理技术，可以对文本数据进行实体识别，从而将文本中的实体进行分类、筛选和编码。
3.关系抽取：关系抽取是建立知识图谱的核心步骤。
在构建知识图谱的过程中，关系可以是实体之间的关系，也可以是实体与属性之间的关系。
通过自然语言处理技术，可以对文本数据进行关系抽取，将其转化为图谱中的关系。
4.数据处理：数据处理是将数据进行清洗、去重、格式化、编码等操作的过程，是保证知识图谱质量和实用性的关键步骤。
三、知识图谱在网络安全中的应用1.网络安全态势感知：在网络安全中，知识图谱可以用于进行网络安全态势感知，即通过构建网络安全信息图谱，对网络安全处于的状态进行分析、预警和监测，及时有效地发现网络安全威胁。
基于CiteSpace的国内社会风险研究知识图谱分析
第39卷第3期 城市学刊V ol.39 No.3 2018年5月 JOURNAL OF URBAN STUDIES May 2018基于CiteSpace的国内社会风险研究知识图谱分析潘娅子，周伟（安徽工程大学人文学院，安徽 芜湖241000）摘要：现代化进程中存在的各种社会风险对区域稳定和社会发展构成严重威胁。
基于中文社会科学引文索引数据库（CSSCI）数据来源，利用Cite Spaced进行知识图谱分析发现，社会风险研究吸引了来自各学科领域学者并产出丰硕的成果。
该领域的进一步研究，需要加强社会风险的原因及评估方面的研究；需要引导研究人员加强科研交流活动，建立持续稳定的良好合作环境；需要加强对“风险文化”“大数据”“风险感知”等关键词的关注。
关键词：社会风险；知识图谱；Cite Space；可视化中图分类号：C 913.8 文献标识码：A doi: 10.3969/j. issn. 2096-059X.2018.03.018文章编号：2096-059X(2018)03–0099–05随着全球化的加速发展和社会变迁的步伐加快，人类社会已进入了“风险社会”，无法操控的现代性使人类面临着前所未有的不确定性和巨大挑战。
现代社会风险难以预测、难以捉摸，影响范围广、破坏性严重，与传统风险相比，其本质、表现形式和影响范围等都有着显著不同。
在德国社会学家乌尔里希·贝克看来，现代化进程中的危险和潜在威胁，随生产力的指数式增长而达到前所未有的程度。
[1]亨廷顿（S.Huntington）认为在现代化过程中充满着社会动荡和不稳定因素，一旦实现了现代化则进入一片坦途。
[2]贝克（U．Beck）、吉登斯（A．Giddens）也指出，在某些领域现代性降低了风险性，但同时也带来了新的风险参量，这些参量来源于现代社会的全球化特征，包括后果严重的风险。
[3]目前，我国正对应着社会发展序列谱“非稳定态”的时空阶段，[4]正处于现代化进程中最为关键的社会转型期，存在着社会动荡和不稳定因素。
知识图谱技术的发展与应用前景分析
知识图谱技术的发展与应用前景分析随着互联网的不断发展和普及，人们越来越依赖搜索引擎来获取我们所需要的信息。
然而，传统的搜索引擎只能通过我们输入的关键词来查找相应的网页信息，并无法真正理解我们的搜索意图。
因此，为了更好地满足我们对信息的需求，知识图谱技术应运而生。
知识图谱是一种基于语义网络的知识表示方法，能够将各种不同形式的数据进行结构化的统一管理和链接。
它可以将不同领域的知识进行连接，从而构建一个完整的、综合的知识体系。
这种体系不同于传统的搜索引擎，在搜索经典典籍、查找历史事件等方面有很大的优势。
目前，知识图谱技术已经在各个领域得到了广泛的应用，大大提高了数据的价值和利用效率。
例如，在医疗领域中，知识图谱可以将病人的基本信息、病史、体检报道等数据进行整合，从而为医生提供更为全面、精准的诊断。
在智能家居中，知识图谱可以将物联网络中的各种设备进行连接，并通过学习用户的生活习惯来提供更为智能化的服务。
在金融领域中，知识图谱可以将各种不同形式的数据进行结构化，从而为投资提供更为科学的决策依据。
在中国，由于政府的政策和投资的加大，知识图谱技术得到了快速的发展。
2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出加快知识图谱等基础智能技术的研发和应用。
同时，国内的互联网公司也在积极探索知识图谱技术的应用，包括百度、阿里巴巴、腾讯等。
可以预见，未来几年该技术将在我国加速落地，并且在各个领域都将发挥重要的作用。
当然，知识图谱技术还存在一些挑战和不足。
首先，该技术对于自然语言处理水平的要求较高。
虽然目前已经有了较为成熟的自然语言处理技术，但要实现真正意义上的语音交互，还需要更加完善和智能化的解决方案。
其次，知识图谱本身的构建需要消耗大量的人力、物力和财力，需要通过计算机自动化技术或者辅助人工完成。
因此，如何提高构建效率和降低成本也是当前需要解决的难题。
总的来说，知识图谱技术有着广泛的应用前景，而且在我国正在得到政策、研发和市场的全方位支持。
知识图谱发展研究报告
知识图谱发展研究报告
知识图谱是一种将知识整合、表示和推理的方法，它以一种结构化的方式将不同领域的知识组织起来。
知识图谱的发展研究报告可以分为以下几个方面的内容。
首先，报告可以介绍知识图谱的起源和发展历程。
可以介绍早期的知识表示方法和推理方法，以及知识图谱作为一种新兴的知识表示和推理方法的兴起。
然后，报告可以介绍知识图谱的基本概念和关键技术。
可以介绍知识图谱的定义、组成和表示方法，以及知识图谱的构建和更新技术。
接着，报告可以介绍知识图谱在不同领域的应用。
可以介绍知识图谱在自然语言处理、信息检索、智能问答等领域的应用，以及知识图谱在医疗、金融、教育等领域的应用。
此外，报告可以介绍知识图谱的挑战和未来发展趋势。
可以介绍知识图谱在知识表示和推理方面的挑战，以及知识图谱与其他相关研究领域的结合趋势，如深度学习、自然语言处理等。
最后，报告可以总结现有的研究成果和发展方向。
可以总结知识图谱相关的研究成果和应用案例，以及目前的研究热点和发展方向。
总的来说，知识图谱的发展研究报告可以通过介绍知识图谱的起源、基本概念、关键技术、应用场景、挑战和未来发展趋势
等方面的内容，全面地介绍知识图谱的发展状况和前景。
这将有助于研究人员和决策者更好地了解知识图谱的意义和价值，推动知识图谱领域的研究和应用。
社区治理研究知识图谱分析：基于2003—2018年CSSCI收录的论文
社区治理研究知识图谱分析：基于2003—2018年CSSCI收录的论文作者：张婷婷来源：《无线互联科技》2019年第11期摘; ;要：社区治理作为社会治理的重要抓手，已经逐步成为国内社会建设研究关注的重要领域。
文章利用引文网络分析工具Cite Space软件，选取2003—2018年CNKI中社区治理领域的核心期刊论文进行分析，绘制科学知识图谱，挖掘并探讨社区治理模式与机制创新、社区组织参与社区治理、社会资本与社区治理等理论热点，并对国内研究进行了相应的总结与展望。
关键词：社区治理;文献计量;科学知识图谱治理理论契合了社区建设的需要，应用于社区建设逐渐成为一种趋势。
为了解把握社区治理研究的现状与未来，本研究以2003—2018年CSSCI收录的社区治理领域的论文为样本，采用文献计量法对其进行计量分析，对已有的理论热点进行述评，以期为今后研究提供相应参考。
1; ; 数据来源与研究方法本文文献源自中国知网（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）的核心期刊数据库，检索2018年（含）以前的文献数据、文献类型为期刊，检索日期为2019年 4月3日。
在CNKI数据库中以“社区治理”或含“基层治理”为主题词、关键词为“社区”或含“社区治理”进行检索，主题词和关键词逻辑关系为“并且”，检索条件为“精确”，去除期刊目录、年会综述等非学术论文，得到718篇文献。
本文运用Cite Space知识图谱软件，对社区治理期刊论文的研究热点和研究演进进行呈现。
2; ; 社区治理研究的知识图谱2.1; 社区治理热点关键词对高频关键词的梳理能够了解研究领域的热点。
基于Cite Space软件，可以得出如下的热点关键词：城市社区（频次=36，中介中心性=0.02）、社会治理（频次=33，中介中心性=0.13）、治理（频次=33，中介中心性=0.06）、社会组织（频次=22，中介中心性=0.05）、社区自治（频次=20，中介中心性=0.06）、基层治理（频次=19，中介中心性=0.30，年份）、社区建设（频次=17，中介中心性=0.04）、协商民主（频次=12，中介中心性=0.07）、居民自治（频次=10，中介中心性=0.08）、社區社会组织（频次=10，中介中心性=0.02）。
基于知识图谱的国内外自然保护区旅游研究态势分析
VS
国外研究
国外自然保护区旅游研究涉及更多学科交 叉，包括生态学、地理学、旅游学、社会 学等，研究内容包括生态旅游、旅游影响 、旅游规划等方面。研究团队主要来自欧 美等发达国家，研究地区以非洲、东南亚 等地的自然保护区为主。
分析
国内外研究均涉及多学科交叉，但研究内容和重点有所不同。国内研究更注重生态旅游和保护方面，而国外研究更关注旅游影 响和规划方面。
2023
基于知识图谱的国内外自 然保护区旅游研究态势分
析
contents
目录
• 研究背景与意义 • 国内外研究综述 • 研究方法与数据来源 • 研究结果与分析 • 结论与展望
01
研究背景与意义
研究背景
01
自然保护区旅游的快速发展
02
现有研究的不足与缺陷
知识图谱技术的引入为研究提供了新的视角和方法
国内学者研究了自然保护区生态旅游的发展 模式、管理体制和社区参与等问题，探讨了 生态旅游对环境及社区经济的影响。
旅游活动对动植物的影 响
自然保护区旅游管理体 制
学者们通过对旅游活动对动植物种群及生态 系统影响的研究，提出了相应的保护措施与 建议。
针对自然保护区管理体制存在的问题，国内 学者提出了改革和完善的思路与方法，并探 讨了科学管理的方法和途径。
文本挖掘
对自然保护区旅游相关的文献进行文本挖掘，提 取关键词、主题分类等，用于构建知识图谱。
社会网络分析
构建自然保护区旅游研究领域的社交网络，发现 研究机构、作者之间的合作关系。
数据来源
要点一
文献数据库
从CNKI、Web of Science等数据库 中检索自然保护区旅游相关的文献。
要点二
网络资源
国外社区治理研究知识图谱评述基于近十年Web
基本内容
移动学习研究的内容主要包括以下几个方面： 1.移动学习定义及特点：移动 学习是一种依托移动设备进行学习的方式，具有灵活、便捷、个性化的特点。移 动学习可以实现任何时间、任何地点的学习，极大地提高了学习效率和自主学习 能力。
基本内容
2.移动学习的发展历程：移动学习的发展经历了多个阶段，从最初的基于短 信的学习到现在的基于APP和互联网的学习，移动学习不断发展和完善。
基本内容
4.移动学习的应用领域：移动学习被广泛应用于许多领域，比如教育、企业 培训、医疗等。在教育领域，移动学习可以帮助学习者随时随地地进行自我学习， 提高学习效果。在企业培训领域，移动学习可以满足企业员工不同层次、不同时 间的学习需求，提高培训效果。在医疗领域，移动学习可以提高医护人员的医疗 知识和技能水平，为患者提供更好的医疗服务。
基本内容
3、社区治理模式研究：主要探讨社区治理的有效模式和路径。研究表明，不 同国家和地区的社区治理模式各具特色，但都注重居民参与、合作共赢和可持续 发展。
基本内容
4、社区治理绩效评估研究：主要研究如何对社区治理的效果进行评估。研究 表明，社区治理绩效评估应该注重多元评价主体的参与，同时要建立完善的评价 指标体系和评价方法。
研究方法
研究方法
Citespace是一种基于共词分析和可视化技术的知识图谱分析软件，可用于 揭示学科领域的演进历程、研究热点及发展趋势。本次演示将从Citespace的角 度出发，对国际奥林匹克运动近十年的研究进行深入剖析。
研究方法
首先，通过检索相关数据库，收集关于国际奥林匹克运动的英文文献。然后， 运用Citespace对收集到的文献进行数据预处理、关键词提取、聚类分析等操作， 生成国际奥林匹克运动研究的知识图谱。
基于知识图谱的国内应急管理研究可视化分析
三、知识图谱分析
1、研究热点分析
1、研究热点分析
通过关键词共现分析，发现国内应急管理研究主要集中在以下几个方面：应 急预案、应急救援、应急决策、应急物流、应急预警等。其中，应急预案和应急 救援是研究的热点领域。在应急预案方面，研究主要集中在预案的制定、修订和 完善等方面；在应急救援方面，研究主要集中在救援队伍的建设、救援设备的配 置、救援现场的指挥与协调等方面。
三、结论与展望
三、结论与展望
本次演示通过对国内知识图谱研究的可视化分析发现，知识图谱在多个领域 已经展现出巨大的潜力，且在未来的发展中具有广阔的应用前景。然而，仍存在 一些挑战和问题需要解决，如知识的抽取与整合、知识的更新与维护、知识的推 理与问答等。未来，可以进一步深入研究这些问题，推动知识图谱技术的不断发 展。
2、研究趋势分析
（3）从定性研究向定量研究转变。早期的应急管理研究主要集中在定性研究 方面，即通过经验总结、案例分析等手段进行研究。随着研究的深入，应急管理 研究已经逐步向定量研究转变，即通过数据挖掘、模型构建等手段进行研究。
3、研究机构与作者分析
3、研究机构与作者分析
通过对研究机构和作者的共现分析，发现国内应急管理研究的主要力量集中 在一些知名的高校和科研机构，如中国科学技术大学、清华大学等。同时，还有 一些来自政府机构和企业的研究人员参与了应急管理研究。在作者方面，一些知 名学者在应急管理领域有着较高的发文量和被引量，如中国科学技术大学的张祥 伟教授等。
2、研究机构分布
2、研究机构分布
通过对国内知识图谱研究机构的分布情况进行分析，可以发现： （1）研究机构主要分布在高校和科研院所，如清华大学、中国科学院等；
2、研究机构分，推动了知识图谱研究的深入发展。
基于知识图谱的国内建筑安全领域可视化探讨
基于知识图谱的国内建筑安全领域可视化探讨随着社会的不断发展和进步，建筑安全问题越来越受到人们的关注。
而在建筑安全领域，基于知识图谱的可视化探索已经成为一种趋势。
本文将从三个方面来探讨基于知识图谱的国内建筑安全领域可视化探讨。
一、知识图谱知识图谱是由谷歌大脑团队提出的一种新颖的数据表示方法，旨在为计算机更好地理解人类知识提供支持。
它将数据表示为具有实体、关系和属性的图形结构，并利用语义学知识来展示它们之间的关系，从而形成一种能够以人类方式理解的知识表示方式。
在建筑安全领域，知识图谱可以用于构建一个关于建筑安全的知识库，其中包括建筑结构、材料、设备、人员、工艺等方面的知识。
将这些知识整合到一个知识图谱中，可以使得建筑安全领域的相关人士能够更好地理解、管理和应对建筑安全问题。
同时，知识图谱还可以帮助建筑安全领域的专业人员从大量的数据中快速获取目标信息，提高信息处理效率。
二、建筑安全可视化可视化是指利用图形化的方式来表达复杂信息的方法。
在建筑安全领域，可视化可以用来展示建筑结构、材料、设备、人员等方面的信息，从而帮助专业人员更好地理解和处理建筑安全问题。
将知识图谱和建筑安全可视化相结合，可以使得建筑安全领域的相关人士更加直观地了解建筑安全方面的知识，也可以帮助他们更加有效地发现和解决建筑安全问题。
在建筑安全可视化方面，目前已经涌现出了许多优秀的可视化工具和平台，如百度Echarts、D3.js、Tableau等。
这些工具可以帮助建筑安全领域的专业人员创建漂亮、直观的数据可视化图形，并且可以与知识图谱相结合，从而更好地了解和管理建筑安全方面的知识。
三、国内建筑安全领域的应用在国内建筑安全领域，基于知识图谱的可视化探索已经开始得到越来越多的关注和应用。
例如，在大型工程项目中，基于知识图谱的可视化系统可以帮助项目管理人员及时掌握项目进展情况、风险分析和预警等信息；在建筑材料行业中，基于知识图谱的可视化系统可以帮助企业管理人员更好地了解企业的运营情况、生产管理情况和市场营销情况。
知识图谱技术在公共安全中的应用研究
知识图谱技术在公共安全中的应用研究随着人类社会的不断发展，公共安全问题变得日益严峻，需要更加精细化和科技化的解决方案。
知识图谱技术在此时成为了一个极其重要的工具，其自然语言处理、大规模数据处理、知识表示、关系抽取等特点，为公共安全领域的安全事件分析、威胁识别、调查侦查、态势感知、预警预测等提供了新的思路和方法。
本文将结合相关案例，对知识图谱技术在公共安全中的应用进行探讨。
一、安全事件分析安全事件的分析是公共安全工作的重要环节，对于及时掌握事件动态、制定应对措施、预防未来风险起关键作用。
传统的案件分析主要依赖经验总结和信息归纳，容易受制于人工、主观的因素。
知识图谱技术可以将海量的案件数据进行结构化、集成化，形成一个全局化的案例知识体系，从而为案件分析提供更加精细化、自动化和准确性更高的分析结果。
举个例子，刑侦部门对于各类涉及经济犯罪的案件进行统计分析，基于传统的信息归纳方法，需要耗费大量人力和时间。
而通过知识图谱技术的处理，可以将历史案件数据进行结构化、挖掘出各种维度的关键信息如犯罪嫌疑人、犯罪手段、涉案金额、作案地点等进行关联分析，通过语义推理找出关系和规律，从而找到犯罪的主要模式、特征和动态，实现安全事件的分析、评估和预警。
二、威胁识别威胁识别也是公共安全工作的核心任务之一。
现代社会发展起来，利用互联网工具构筑起一条条个人信息的数据河流。
安全威胁也相应增加，这些威胁展现为信息滥用、网络欺诈、口令猜测攻击等方式。
这些攻击在形式上比较复杂，在经验匮乏的情况下很难完成，但是知识图谱技术将会为威胁辨识提供解决方案。
知识图谱技术通过自然语言处理，处理大规模的文本数据；同时，能够根据各种实体之间的关系构建出全局化的知识图谱，将信息资源中的各个关键点进行链接，形成有效的信息分析与处理支撑判断。
同时，知识图谱技术能够自我修正和迭代升级，随着信息和攻击的不断演变，警方只需对知识图谱进行持续更新，就能够跟上整个安全威胁演化的脚步，从而发现新的安全威胁，并及时采取预防措施。
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与伤害预防大会上 ， 自 此之后安全社 区成为 了世界 期为２ ０ １ ７ 年３ 月１ ４ Ｅ ｌ ， 经阅读摘要去掉不合要求的论
卫生组织 （ ＷＨ Ｏ） 推广安全和健康的重点工作［ １ 】 ， 如 文 后 ， 获得 １ ２ １ 篇 文献 。 国内 中文 文 献 来 自中 国学 术
今， 安 全 社 区理 念 已 深 入 到 我 国 ， 政 府 还 针 对 我 国 期刊网络出版总库 出版的中国知 网Ｃ Ｎ Ｋ Ｉ 数据库 ， 选 安 全 社 区 的建 设 发 布 了一 系列 的 纲 领 性 文 件 和决 择高级检索、 期刊 、 主题 ， 输入安全社区， 选择核心期
国 际 国 内年度 发 文 量 曲线 ， 如图１ 。 从 中 可 以看
安全社 区的建设 与发展基础是早期 的奠基文
献， 也就 是被 引频 次较 高 的文献 。 高被 引频 次 的文献
形 成 了安 全 社 区研 究 的 基本 脉 络 ， 是 安全 社 区 建设
对 比表３ 、 ４ 国内外安全 社 区文献 的被 出， 国际安全社区发文量先上升后下降， 在２ ０ １ ２ 年发 与 发展 的基 础 。 引用次数 ， 可 以看 出在高被引文献 中， 国内文献被 文量达 到 顶峰 ， 高达 ３ ｌ 篇； ２ ０ １ ２ 年 之前 发文量 一 直在 持 续 上升 ， ２ ０ １ ２ 年 之后 发文 量有 所减 少 。 国内安 全社 区发文 数 量 一直 在 平 稳持 续 上 升 ， 但 是发 文 数 量较
表 ２国 内外 发 文 的 核 心 机 构
国际 核心机 构 Ｌ ｉ ｎ ｋ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ Ｋ ａ ｒ 数量 １ ３ １ ｌ 国 内核心机 构 中 国职业 安全健 康协会 上 海市虹 １ ３区疾病预 防控制 中心 数量 ４ ３
谱， 去 除 中心性 为 ０ 的孤 立节 点 ， 得 到 国 内安 全 社 区 高频 关键 词知识 图谱 。 英 文文 献 的处理是 将从 ｗ ｅ ｂ ｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 下 载 的文 本 格式 题 录信息 导／ ｋ ． Ｃ ｉ ｔ ｅ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｑ ￣ ， 抽 取关 键词 字段 ，
软 件左 下方 的字段 抽取 、 频 次 统计 ， 然后 选 择矩 阵 面
ｌ 数据来源与研究方法
板Ｃ ｏ ． Ｏ ｃ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ （ Ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ） 中的分析功能 ，
本 文英 文 文献 来 自美 国科 学情 报研 究 所 出版 的 输 出３ ０ × ３ ０ 的关键词矩阵 ， 并 将其导人到Ｕ ｃ ｉ ｎ ｅ ｔ 中 Ｗｅ ｂ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ （ ＷＯＳ） 数 据库 ， 在 检索 栏选 择 主题 ， 进行数据转换 ， 最后使用Ｎ ｅ ｔ ｄ ｒ ａ ｗ 绘制关键词共现图
国内外安全 社 区研 究的知识 图谱分析
吴 博 李 伟
首 都 经 济 贸 易 大 学 安 全 与 环 境 工 程 学 院
【 摘 要 】 为了 解 国内外安全社区发展现状 ， Ｐ Ｒ Ｗｅ ｂ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 核心合集和中国知网核心期刊收录的以安全社
区为 主题 的文 献作为 数据 来源 ， 使用 文献 分析 工具Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ 、 Ｓ Ａ Ｔ Ｉ 和Ｕｃ ｉ ｎ ｅ ｔ 分 别绘 制 国 内外 安全社 区研 究热 点知 识 图谱； 通过对 比分 析 国 内外年发 文量 曲线 、 发 文核 心机构／ 地 区、 高被 引文 献和 国 内外知识 图谱 ， 描述 安
中国职业安全健康 协会 ； 从关键 词 的共 现 图谱分 析可知 ， 国内外安全社 区的共 同研 究热 点是安全 社 区建设 中的
伤害 、 伤害预 防和 干预项 目。
【 关 键词 】 安全 社 区； Ｃ ｉ ｔ ｅ Ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ； Ｓ Ａ Ｔ Ｉ ； 知 识谱 图； 文献计量
“ 安全社区” 的概念和建设标准第一次被提出是 输入ｓ ａ ｆ ｅ ． ｃ ｏ ｍ ｍ ｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ， 时间不 限， 数据库选择Ｗｅ ｂ ｏ ｆ １ ９ ８ ９ 年在Ｓ ｗ ｅ ｄ ｅ ｎ Ｓ ｔ ｏ ｃ ｋ ｈ ｏ ｌ ｍ ￣办的第一届世界事故 Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔ Ｍ核 心合集 ， 共检索出 ｌ ５ ９ 篇文献 ， 检索 日
策【 ２ 】 。 使用文献分析软件对文献进行 相关分析可以 刊、 所有年份 ， 点击检索 ， 共获得文献６ ８ 篇， 经过阅读 更直 观的看 出某一研究领域 的研究热点 和发 展规 文献摘要 ， 删去不符合要求 的论文 ， 获得文献４ ７ 篇。
律【 ３ 】 ， 本 文对 国 内外 年发 文 量 曲线 、 发 文核 心机 构／ 地 检索 Ｅ ｔ 期２ ０ １ ７ 年３ 月１ ４ Ｅ ｔ 。
全社 区研 究 的主要力量 分布和 研 究热点 。 结果表 明， 国内外 以安全 社 区为 主题 的发 文量 整体 呈上升趋 势 ； 美国 和瑞典 的发 文量居 于前 两位 ， 瑞典 ￣Ｌ ｉ ｎ ｋ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ 居 于国 际相 关机构 发文 量首位 ， 国内发 文量最 多的机 构是
Ｆ ｕ ｄ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ
Ｏ ｒ ｅ ｂ ｒ ｏ Ｕ ｎ ｉ ｖ
７
６
上 海市 疾病预 防控制 中心
北京 师范大 学
３
３
绘制国外安全社区关键词知识 图谱 。
２ ． ３ 高被引文献分析
２国 内外 安 全 社 区文 献 研 究分 析
２ ． １年 度 发 文 量 分 析
区、 高被引文献和研究热点进行相关对 比分析 ， 并分
的安全社区建设与研究有一定的参考意义。
中文文 献处 理方法 为 ， 将从 ｃ ＮＫＩ 下 载 的
别绘制国内外安全社区研究热点知识 图谱 ， 对我国 Ｅ ｎ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ 格式题录信息导人到Ｓ Ａ Ｔ Ｉ 中， 转换为Ｘ ＭＬ
格式数据 ， 在Ｏ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ 面板中选择关键词 ， 按顺序点击