2020年中国知识图谱行业研究报告

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国内基础教育人工智能技术应用的现状、热点以及趋势——基于近十年CNKI核心数据库的文献知识图谱分析

第24期2020年12月No.24December，20200 引言近年来，国家对于人工智能的发展也越来越重视，2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，在该文件中明确指出了人工智能的发展对于教育行业发展的重要性。

2018年5月，教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》，再次强调了发展智能教育的重要性，开启了智能教育时代。

2020年3月，美国高等教育信息化组织发布的《2020年地平线报告：教与学版》，再次强调了人工智能技术在教育中的重要作用。

1 数据来源与研究方法1.1 数据来源研究数据的收集来源于中国知网（CNKI ）数据库，在高级检索页面中主题词设定为“人工智能”并含“教育”。

学科设定为“社会科学Ⅱ辑”中的社会科学理论与方法、社会科学及统计学、教育理论与教育管理、高等教育；“信息科技”中的无线电电子学、电信技术、计算机硬件技术、计算机软件及计算机应用和互联网技术。

时间跨度为2010年1月1日至2020年3月15日。

期刊来源选取“核心期刊”和“CSSCI ”。

共检索到914篇，剔除不符合主题的文献，共得到792篇作为研究样本。

1.2 研究方法本研究利用CiteSpace V 软件进行可视化分析，绘制了2010年以来国内人工智能教育的作者、机构合作图谱，关键词共现图谱等，对现有的文献进行定量和定性分析。

知识图谱是通过“图”和“谱”的双重特征与性质，基于科学知识对象显示其发展进程和结构关系，通过可视化知识图形和序列化的知识谱系，呈现知识元或知识群之间网络结构互动交叉演化或衍生等诸多复杂的关系。

本文除了采用文献研究法之外，还采用了对比分析法，通过对不同的文献进行对比分析，了解人工智能教育的应用现状以及特点。

摘要：近年来，随着科技的发展，人工智能已经成为人们生活中不可忽略的一个部分。

在教育行业中，也有越来越多的教育单位选择使用人工智能技术开展教育工作，但是目前国内针对人工智能教育的应用却依旧存在一定的问题，亟待改善和解决。

领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用

第49卷第1期2021年1月河海大学学报(自然科学版)Journal of Hohai University(Natural Sciences)Vol.49No.1Jan.2021DOI :10.3876/j.issn.10001980.2021.01.005 基金项目:国家重点研发计划(2018YFC0407901);安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2019A1277)作者简介:冯钧(1969 ),女,教授,博士,主要从事数据管理㊁智能数据处理与数据挖掘㊁水利信息化研究㊂E⁃mail:fengjun@ 通信作者:杭婷婷,副教授㊂E⁃mail:httsf@引用本文:冯钧,杭婷婷,陈菊,等.领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用[J].河海大学学报(自然科学版),2021,49(1):26⁃34.FENG Jun,HANG Tinting,CHEN Ju,et al.Research status of domain knowledge graph and its application in water conservancy[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2021,49(1):26⁃34.领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用冯　钧1,杭婷婷1,2,陈　菊1,王云峰1,王秉发1,张　涛1(1.河海大学计算机与信息学院,江苏南京　211100;2.无人机开发及数据应用安徽高校联合重点实验室,安徽马鞍山　243031)摘要:首先总结现有领域知识图谱的研究现状㊂其次,介绍领域知识图谱的发展趋势㊂然后,梳理水利领域知识图谱的构建难点,提出包含知识表示㊁抽取㊁融合㊁推理和存储等关键模块的水利领域知识图谱研究框架,并简要概括上述各模块的研究内容㊂最后,指出领域知识图谱构建存在的表示形式单一㊁抽取样本稀少㊁多源知识冲突㊁规则表示困难和数据管理低效等问题,认为合理化表示㊁准确全面抽取㊁实时性融合㊁可解释推理和高性能存储是下一步水利知识图谱的研究方向㊂关键词:领域知识图谱;水利领域;大数据;知识表示;知识抽取;知识融合;知识推理;知识存储中图分类号:TP391.1 文献标志码:A 文章编号:10001980(2021)01002609Research status of domain knowledge graph and its application in water conservancyFENG Jun 1,HANG Tinting 1,2,CHEN Ju 1,WANG Yunfeng 1,WANG Bingfa 1,ZHANG Tao 1(1.College of Computer and Information ,Hohai University ,Nanjing 211100,China ;2.Key Laboratory of Unmanned Aerial Vehicle Development and Data Application of Anhui Higher Education Institutes ,Maanshan 243031,China )Abstract :Firstly,this study summarized the current research status of the domain knowledge graph.Secondly,the development trend of the domain knowledge graph was introduced.Then,this study sorted out some difficulties in the construction of water conservancy knowledge graph,proposed a research framework including main modules such as knowledge representation,extraction,fusion,reasoning,and storage,and briefly summarized the research content of each module.Finally,the construction of domain knowledge graph encountered some problems,such as the single representation,the extraction sample sparse,the multi⁃source knowledge conflict,the rule representation difficulty,and the inefficient data management.Therefore,the rationalized representation,accurate and comprehensive extraction,real⁃time fusion,interpretable reasoning,and high⁃performance storage are regarded as the next research direction of water conservancy knowledge graph.Key words :domain knowledge graph;water conservancy;big data;knowledge representation;knowledge extraction;knowledge fusion;knowledge reasoning;knowledge storage随着人工智能研究的不断发展,人工智能的主要发展方向经历了从拥有快速计算和记忆存储能力的运算智能,到拥有视觉㊁听觉㊁触觉等感知能力的感知智能,正在迈向拥有理解和思考能力的认知智能㊂知识图谱和以知识图谱为代表的知识工程系列技术是认知智能的核心㊂知识图谱本质是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事务及其相关关系进行形式化描述[1],它强大的语义处理和互联组织能力,对有效描述数据间的关联关系进而打破信息孤岛的局面具有一定的现实意义㊂目前,在一些领域已经出现了面向领域的知识图谱,例如电影领域的IMDB [2]㊁生物医学领域的BMKN [3]㊁新闻领域的ECKG [4]㊁健康领域的SHKG [5]等㊂从已有的领域知识图谱看,构建领域知识图谱需要借鉴通用知识图谱的方法,同时还需要依靠特72第1期冯　钧,等　领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用定行业数据,具有特定的行业意义,领域知识图谱的构建是当前知识图谱研究的一个重要方向和趋势㊂随着水利信息化及其水利信息技术的发展,水利领域长期业务实践积累了实时监测㊁遥感遥测㊁水文气象㊁水利工程㊁社会经济等多源异构水利大数据,实现了水利监测从点到面的转变,从静态到动态的拓展㊂随着信息采集和传输技术的飞速发展和领域信息化的进程,领域数据不断更新,数据量日益增加,数据间语义不一致也屡见不鲜㊂多源异构数据呈现出海量㊁动态㊁内容多样㊁处理复杂的特点㊂如何让分布存储管理的㊁语义各异的数据能够互联,充分发掘领域数据价值,促进信息资源的高效利用,是推进智慧水利[6]的关键,也是水利信息资源查询推荐,语义搜索,智慧防汛[7⁃8]和智慧水资源管理[9]等应用的基础,对于提高水利领域智能化管理水平㊁辅助管理者进行决策分析具有非常重要的意义[10]㊂因此,水利领域知识图谱研究既具有重要的理论意义,也具有显著的实用价值㊂本文总结领域知识图谱构建的研究现状,包括构建方式㊁应用现状等方面的进展;介绍近年来领域知识图谱构建的发展趋势;对水利领域知识图谱构建工作进行展望,提出研究框架和具体的研究内容㊂1　领域知识图谱构建研究现状知识图谱按照覆盖范围可分为通用知识图谱和领域知识图谱㊂通用知识图谱面向通用领域,以常识性知识为主,其构建过程高度自动化㊂其关联的大多数是静态的㊁客观的㊁明确的三元组事实性知识㊂领域知识图谱面向某一特定领域,以行业数据为主,其构建过程半自动化㊂其关联的不仅包含静态知识,也涉及一些动态知识㊂本文主要探讨领域知识图谱构建㊂1.1　领域知识图谱的构建方式在领域知识图谱的构建方式方面,目前主要有自顶向下和自底向上2种构建方式㊂自顶向下方式是针对特定的行业,由该行业专家定义好顶层本体与数据模式,再将抽取到的实体加入到知识库中㊂国内外现有的本体建模工具以Protégé㊁PlantData为代表㊂Protégé是一套基于RDF(S),OWL等语义网规范的开源本体编辑器,拥有图形化界面,适用于原型构建场景㊂PlantData是一款商用知识图谱智能平台软件㊂该软件提供了本体概念类㊁关系㊁属性和实例的定义和编辑,屏蔽了具体的本体描述语言,用户只需在概念层次上进行领域本体模型的构建,使得建模更加便捷㊂自底向上方式主要依赖开放链接数据集和百科网站,从这些结构化的知识中进行自动学习,直接将抽取数据中发现的实体㊁关系以及属性合并到知识图谱中[11]㊂自顶向下的方法有利于抽取新的实例,保证抽取质量㊂而自底向上的方法则能发现新的模式㊂因此,目前大部分领域知识图谱的构建方式是自顶向下和自底向上相结合的方式㊂1.2　领域知识图谱的应用现状领域知识图谱通常用来辅助各种复杂的分析应用或决策支持㊂目前,在大多数领域中均存在领域知识图谱的应用㊂因为应用场景和应用目的不同,不同领域的应用形式也有所不同㊂下面将从知识应用的角度出发,介绍相关领域知识图谱的应用现状㊂a.电商知识图谱的应用㊂电商知识图谱的主要应用场景就是导购㊂导购就是让消费者更容易找到他想要的东西㊂为此,电商知识图谱学习了大量的行业规范与国家标准,对一些专业词汇进行了更细致的解决㊂另外,它还可以从公共媒体和专业社区中识别出近期热词㊂当消费者输入相关热词之后,可以出现跟热词相关的商品㊂与此同时,电商知识图谱还可以通过场景构建,实现与场景相关的商品推荐㊂b.医疗知识图谱的应用㊂医疗知识图谱的主要应用包括医疗过程智能辅助㊁医学科研以及患者服务等方面㊂其中医疗过程智能辅助是通过医疗知识图谱实现临床辅助决策㊁合理用药等智能服务㊂医学科研是基于医疗知识图谱,辅助医务工作者实现疾病风险预测㊁药物研发等应用服务㊂患者服务是根据患者过去的就医记录以及相关的医疗知识,为患者提供健康知识推送和健康评估等日常服务㊂c.企业知识图谱的应用㊂企业知识图谱通过异常关联挖掘㊁最终控制人等方式为行业客户提供风险管理㊂其中异常关联挖掘是通过路径分析㊁关联探索等操作,挖掘企业之间的异常关联,减少企业经营风险和资金风险㊂最终控制人是寻找持股比例最大的股东,最终追溯至自然人或者国有资产管理部门,向行业用户提供更准确的智能服务㊂d.创投知识图谱的应用㊂创投知识图谱主要应用包含知识检索和可视化决策支持㊂其中知识检索是由机器完成用户搜索意图识别,向用户提供准确检索答案㊂可视化决策支持是通过图谱可视化技术对公司82河海大学学报(自然科学版)第49卷的全方位信息,投资机构的投资偏好等进行展示,为投融资决策提供支持㊂总的来说,知识图谱与各行业的深度融合已经成为一个重要趋势㊂在这一过程中,涌现出一系列的领域应用,可以解决行业痛点问题㊂2　领域知识图谱构建的发展趋势领域知识图谱构建的主要过程包括知识表示㊁知识抽取㊁知识融合㊁知识推理和知识存储等5个方面㊂尽管目前相关原理和应用都已经取得了较好的成果,但仍在快速发展之中㊂近年来,领域知识图谱的发展趋势发生了一系列的变化,主要表现在:a.在知识表示方面,现阶段一般采用三元组表达事实知识㊂但是,在决策㊁推理等相关应用中,需要依赖于大量专家知识㊁动态知识进行辅助判断,而专家知识的表示已经超出了常规知识表示的范畴㊂在大数据的赋能下,知识表示的重心将逐步过渡到动态知识是必然趋势㊂b.在知识抽取方面,现阶段的研究主要集中在纯文本信息抽取方面㊂在训练样本较为丰富的情况下,基于神经网络的抽取模型可以取得较好的抽取效果㊂但是,领域知识多数处于小样本㊁零样本以及面向开放域的抽取环境下,知识抽取的重心将逐步过渡到小样本㊁零样本信息抽取是必然趋势㊂c.在知识融合方面,现阶段的研究主要聚焦于知识融合过程中的某一部分或者只关注知识融合的模式,冲突检测㊁实体对齐㊁属性对齐和属性真值发现过程的研究缺乏连续性㊂另外,随着大量新增知识的更新,知识融合的重心将逐步过渡到新增知识的实时融合是必然趋势㊂d.在知识推理方面,现阶段的研究主要采用基于规则㊁逻辑的方法挖掘领域图谱中隐含的知识或纠正错误的知识㊂但是,该方法对规则的依赖度高㊂图神经网络是连接主义与符号主义的有机结合,不仅使深度学习模型能够应用在图这种非欧几里德结构上,还为深度学习模型赋予了一定的因果推理能力[12]㊂知识推理的重心将逐步过渡到面向图结构的深度推理是必然趋势㊂e.在知识存储方面,现阶段一般利用传统的关系型数据库存储领域知识图谱㊂但是,针对低选择性㊁复杂查询效率低的问题,知识存储的重心将逐步过渡到分布式RDF查询优化是必然趋势㊂3　水利领域知识图谱构建3.1　水利领域知识图谱构建的难点a.在水利知识表示方面,领域应用不仅需要静态知识,也需要动态知识㊂如何对抽取出来的静态知识和动态知识进行合理表示是当前面临的主要技术难点㊂另外,有很多知识和事实有时间和空间条件,从时空纬度扩展知识表示也是需要解决的技术难点㊂b.在水利知识抽取方面,纯文本信息抽取是当前面临的主要难点㊂部分文本抽取算法在公共数据集上取得了较好的实验结果,但普遍存在应用到水利领域中扩展性不好等问题㊂难点在于如何根据领域知识图谱的小样本特性,构建基于小样本的有效模型㊂c.在水利知识融合方面,主要存在以下难点:(a)实体对应不准确,同一实体名在不同数据源中常含有歧义,数据源中存在严重的多源指代问题[11];(b)不同数据源关于相同实体的相同属性存在表述差异[13];(c)不同数据源为同一实体的同一属性提供的属性值存在冲突[11]㊂d.在水利知识推理方面,由于现有水利领域的应用需要高准确性地从图谱中获取信息,因此基于描述逻辑和规则的推理方法能有效用于水利知识推理㊂难点在于如何设计基于一阶谓词逻辑的推理规则用于知识推理㊂e.在水利知识存储方面,主要存在以下难点:(a)随着水利数据不断丰富,RDF数据规模日益增加,现有的集中式数据管理系统难以满足对大规模RDF数据的存储和查询性能需求,需要高性能的分布式数据管理系统[14]来实现对大规模RDF数据的存储㊁索引和查询处理;(b)现有的分布式数据管理系统,对特定类型的查询进行了优化[15],但对水利领域常涉及的低选择性㊁大直径查询的查询效率低;(c)现有的分布式数据管理系统不能动态适应工作负载[16]的变化㊂3.2　水利领域知识图谱的总体框架为解决上述水利领域知识图谱构建研究的5个难点,并实现建立水利领域知识图谱的目标,本文提出了第1期冯　钧,等　领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用如图1所示的研究框架㊂在该研究框架下,首先对水利知识表示进行研究,建立2种不同的表示形式;其次,针对不同类型的水利数据,研究相对应的水利知识抽取方法;然后,研究了水利知识融合和推理的具体方法;最后,在充分利用水利大数据和相关存储技术的基础上,对水利领域知识进行存储,支撑相关应用㊂图1　水利领域知识图谱构建研究框架Fig.1　Modeling framework of domain knowledge graph in water conservancy3.3　水利领域知识图谱构建的研究内容水利领域知识图谱的构建流程可以被归纳为5个模块,即水利知识表示㊁水利知识抽取㊁水利知识融合㊁水利知识推理以及水利知识存储㊂水利知识表示是将水利知识表达成计算机可存储㊁可计算的结构化知识㊂水利知识抽取可以从大量结构化㊁半结构化和非结构化的水利数据中提取知识要素㊂水利知识融合可以消除实体㊁关系㊁属性与对象之间的歧义,并为水利知识图谱更新旧知识或补充新知识㊂水利知识推理是在已有水利知识的基础上进一步挖掘隐含知识或者缺失事实,从而丰富㊁扩展水利知识库㊂水利知识存储是设计有效的存储模式来支持对水利数据的有效管理㊂3.3.1　水利知识表示三元组是知识图谱的一种通用表示形式[17],由2个具有语义连接关系的水利实体和实体间关系组成,是水利知识的直观表示㊂三元组的基本形式主要包括(实体1,关系,实体2)和(实体,属性,属性值)等㊂概念主要指水利对象类,例如水资源分区㊁流域分区㊁湖泊㊁测站㊁河流㊁水库及水电站等;实体是知识图谱中的最基本元素,例如湖西区㊁长江流域㊁汾湖㊁吴江水厂㊁太浦河㊁青山水库㊁龙头水电站等;关系存在于不同实体之间,例如属于㊁位于㊁流入㊁包含等;属性主要指对象可能具有的特征及参数,例如湖泊代码㊁湖泊名称㊁跨界类型等;属性值指对象特定属性的值,例如FH407㊁FHBA1B00000M㊁跨省等㊂表1　太湖描述的三元组表示Table 1　Triple representation of Taihu Lake 基本形式实体1关系实体2(实体1,关系,实体2)太湖流域太湖流域太湖流域太湖流域包括包括包括包括苏南地区杭嘉湖地区上海市大陆部分宣城的小部分地区基本形式实体属性属性值(实体,属性,属性值)太湖流域太湖流域太湖流域太湖流域太湖流域太湖流域太湖流域太湖流域总面积水面积河道总长河道密度地形地势河道比降水流流速 3.69万km 25551km 212万km 3.3km /km 2碟状平坦小缓慢通过一个全局唯一的ID 号来标识实体,实体间内在特征通过属性属性值来进行刻画,实体之间的关联通过关系来描述㊂三元组的存在表示一个已有的事实㊂例如关于太湖的描述为:太湖流域包括江苏省苏南地区㊁浙江省杭嘉湖地区㊁上海市大陆部分(不含崇明㊁长兴㊁横沙三道)和安徽省宣城的小部分地区,总面积3.69万km 2㊂流域水面积5551km 2;河道总长约12万km,河道密度达3.3km /km 2㊂流域地形呈周边高㊁中间低的碟状地形,地势平坦,河道比降小,水流流速缓慢㊂太湖的描述可以通过表1的三元组进行表示㊂所有三元组合可以并构成一个图(图2),其中节点表示实体,有向边表示实体之间的关系,不同的关系边的标签不同㊂3.3.2　水利知识抽取在水利信息技术飞速发展的今天,水利知识大量存在于水利信息系统的结构化数据㊁半结构化的表格㊁网页以及非结构化的文本数据中㊂针对不同类型的水利数据,采用不同的知识抽取方法㊂对于结构化数据,研究基于D2R 技术的知识图谱构建方法,利用信息系统中的结构化对象数据,抽取出静态对象及其相关关92河海大学学报(自然科学版)第49卷图2　水利知识表示示意图Fig.2　Schematic diagram of knowledge representation in water conservancy系㊂结构化数据抽取如图3(a)所示,基本步骤包括:(a)通过分析关系型数据库判断可以建立联系的2张表是否有外键关联㊂如果没有外键关联,需要人工设置外键或者在映射文件中写入外键㊂(b)建立了外键关系之后,将2张表映射成RDF 之后就可以实现语义互联㊂通过上述一系列操作,可以将2个实体之间存在的关系进行合理表示㊂对于半结构化数据,利用包装器将分布在互联网上半结构化的HTML 页面中的属性和属性值抽取出来㊂半结构化数据抽取如图3(b )所示,基本步骤包括:(a)HTML 页面清洗及解析㊂将页面转换为DOM 树形结构㊂(b)页面去噪㊂去除页面中与主题信息无关的其他信息㊂(c)包装器自动生成㊂自动获取需求信息节点的XPath 路径,定义规则模板,结合XPath 路径表达式实现抽取规则的自动构造㊂通过上述一系列操作,可以抽取出与实体有关的属性和属性值信息㊂对于非结构化数据,利用基于远程监督和神经网络的方法抽取出水利文本中的知识㊂非结构化数据抽取如图4(c)所示,基本步骤包括:(a)采用远程监督的方法利用知识库自动生成标注数据,再通过离群点检测的方法去除其中的错误标注㊂(b)采用基于监督学习的神经网络方法,先在标注好的数据上进行训练,再对未标注的数据进行测试,抽取出未标注文本中包含的实体和它们之间的关系㊂通过上述一系列操作,可以补充知识图谱中所需要的一些静态知识和动态知识㊂3.3.3　水利知识融合鉴于百科类网站具有一个页面围绕一个实体进行描述㊁页面组织结构相对统一㊁信息质量相对较高的特点,百科类网站成为领域知识库进行知识融合的主要数据来源[18],其信息框中的关于实体的属性-属性值对是对该页面实体信息的高度提炼㊂对不同百科中描述相同实体的知识卡片进行融合,可以获得关于水利对象的更全面㊁质量更高的知识㊂针对前述关于多知识库融合的难点,研究基于中文维基百科㊁百度百科㊁互动百科的知识卡片的水利知识融合方法㊂图4所示为水利知识融合流程㊂通过基于多特征的命名实体消歧㊁基于词典的属性对齐和基于贝叶斯分析的属性真值发现模块,消除实体㊁关系㊁属性及其对象之间的歧义,最终获得跟水利对象有关的属性及相应的属性值㊂图5是三大百科以及本地知识库对于水利对象太湖”融合后的查询结果㊂蓝色的方块代表初步形成的水利领域知识图谱,红色的方块代表中文维基百科,黄色的方块代表百度百科,绿色的方块代表互动百科㊂从太湖”的融合结果可以看出,本地水利领域知识图谱提供的信息资源具备良好的行业覆盖面和行业深度,为水利知识图谱的构建提供了核心支撑㊂中文维基百科则更多地从专业领域对其进行描述,提供的更多是较严谨的知识㊂百度百科和互动百科的知识卡片存在很多重复,且覆盖的属性更符合普通大众的娱乐需要,如关于太湖的适宜游玩季节㊁建议游玩时长㊁门票价格等㊂3.3.4　水利知识推理知识推理旨在从图谱已有的知识推理得到新的事实[19]㊂由于水利知识来源多样化,水利知识和数据的收集局限于终端采集方式而缺乏整体性,需要结合水利知识推理方法,来对相关知识进行补充㊂例如,水利领域知识图谱中存在由不同数据源得到的2个三元组:(太湖,出口,太浦闸)和(太浦闸,属于,太浦河),可以利用知识推理来获取新的事实知识(太湖,流入,太浦河)㊂目前主要的领域知识推理的方法有:基于规则推理的方法[20]㊁基于本体推理的方法[21⁃22]㊁基于表示模型的方法[23⁃25]㊁基于神经网络的方法[26]㊂通过对水利领域的业务需求进行分析,可以发现水利领域知识图谱需要为即时查询㊁决策提供支撑,因此决定了水利领域知识图谱构建的高准确性要求㊂另外,水利领域知识图谱的层次性较强,根据管理单位㊁地理空间㊁河网管网的分层关系可以在实际应用场景中将图谱切分,以降低搜索空间㊂结合水利知识图谱存在的高准确性要求和可切分特点,最适合的知识推理方法是基于规则推理的方法㊂该方法通过结合现有的一些水利领域知识,手工定义一些推理规则,去服务水利知识推理㊂其具体过程如下:(a)在概念层,通过一阶谓03第1期冯　钧,等　领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用图3　水利知识抽取示意图Fig.3　Schematic diagrams of knowledge extraction in water conservancy13河海大学学报(自然科学版)第49卷图4　水利知识融合流程Fig.4　Flow chart of knowledge fusion in waterconservancy图5　水利知识融合示意图Fig.5　Schematic diagram of knowledge fusion in water conservancy表2　水利知识推理规则Table 2　Rules of knowledge reasoning in water conservancy 编号推理规则含义1(河流,流入,水库),(水电站,属于,水库)→(水电站,位于,河流)水电站在水库所在的河流上2(泵站,拥有,取水口),(泵站口,位于,湖泊),(湖泊,属于,流域分区)→(取水口,属于,流域分区)取水口属于泵站所在湖泊的流域分区3(桥梁,位于,河段),(河段,属于,河流)→(桥梁,横跨,河流)桥梁横跨河段所属的河流词逻辑表示定义相关推理规则㊂(b)在实例层,再通过实例去实例化推理规则,找到符合推理规则的关系事实㊂表2为部分推理规则及其相关含义㊂3.3.5　水利知识存储水利知识存储的优化目标是减少冗余数据的存储,提高查询的效率㊂为了达到上述目标,采用以下处理手段:(a)针对集中式系统难以满足对大规模水利RDF 数据的存储和查询处理的问题,采用了一个无共享的集群,以分布式的方式处理大规模RDF 数据㊂(b)针对水利领域涉及的低选择性㊁大直径查询效率低,对查询工作负载伸缩性差的问题,研究了基于垂直划分和哈希划分的混合关系存储模式㊂通过监控查询工作负载中的频繁模式,使用频繁模式指导水利RDF 数据进行增量重划分,以提高对查询工作负载的伸缩性㊂(c)通过设置代价评估模型,进行代数优化和连接顺序优化,从而优化分布式查询的效率㊂水利知识存储流程如图6所示㊂该流程首先对经过质量评估后的水利知识进行基于主语的哈希划分形成三元组表(TT);然后,对哈希划分后的三元组表进行垂直划分,形成只包含主语-宾语列的垂直划分表(VP);最后,通过查询监控器监控查询工作负载,挖掘频繁模式,对频繁模式所对应的垂直划分表进行半连接计算,形成频繁谓词扩展垂直划分表(FP⁃ExtVP)㊂上述不同类型的表都以Parquet 格式存储到集群的各23。

国际村落景观研究发展与趋势——基于知识图谱分析

2021·01我国地域辽阔，气候变化多样，经过历史的沉淀和演变，各个地域逐步形成了千姿百态的村落景观。

这些村落景观也是不同时代、不同地域文化变迁综合的象征。

在全国城镇化进程不断加速的今天，村落景观文化也受到了巨大的冲击和破坏。

早在19世纪60年代末，第二次工业革命发生后，西方国家的工业快速发展，人口快速增长，城市加速扩张，历史村落景观面临着诸多方面的冲击。

此时，国外一些国家的学者就已经开始对村落景观进行多层面的、系统性的研究[1]。

由于自然学科与人文学科在彼此的发展道路上出现了一定的交集，针对景观开展的人文性研究在逐渐增加。

国外研究者有的通过关注生态功能，联合地理、社会及人类等多种综合型学科来进行村落文化景观保护的相关研究[2]。

有的学者通过对景观规划理论与方案的研究，来实现村落自然环境与生态的保护[3-４]，并针对多目标村落土地利用规划与景观生态设计提出了新思想和方法论[5]。

大量文献反映出国外学者通过上述研究方法和视角，注重结合景观文化与传统村落中的生态功能问题，非常值得国内研究人员借鉴和思考。

然而，基于中国知网CNKI 数据库对村落景观进行检索，可以发现其近年来的研究内容主要集中在相关政策层面的梳理、村落景观的物质层面的保护以及相关实证项目案例的辨析，对于全球范围内该领域的研究趋势的分析还是缺乏关注和研究。

为了更好地把握和认识村落景观近20年来的研究进展和基本框架，探寻未来国际视野下村落景观领域的研究趋势、前沿和热点，本研究基于Web of Science 数据库资源，通过文献计量学方法针对村落景观研究领域的有关文献进行量化分析，以此为该领域的后续研究的开展提供参考。

一、数据来源与分析方法(一)数据来源本文检索村落景观的数据范围来源于美国的科学情报研究所（Institute for Scientific Information ）出版的Web of Science 数据库中的文献。

我国尿素行业研究知识图谱分析

２０２１，３１（２）郭和刚　我国尿素行业研究知识图谱分析　櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴櫴毷毷毷毷综　述评　论我国尿素行业研究知识图谱分析郭和刚中国成达工程有限公司　成都　６１００４１摘要　以中国知网２０１０～２０２０年尿素行业相关文献为数据源，采用ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件进行技术领域和研究热点可视化分析，发现近十年我国尿素行业研究共形成了尿素工艺、尿素装置（装备）两个重点技术领域，尿素工艺技术领域的研究热点为二氧化碳汽提法、水溶液全循环法和尿素增值技术；尿素装置（装备）技术领域的研究热点为尿素合成塔和尿素水解解吸系统。

目前我国尿素行业正处于创新发展、转型升级的关键时期，需要提高行业整体技术水平、环保水平和优化产品结构。

关键词　尿素　工艺　装置　知识图谱郭和刚：高级工程师。

２００５年毕业于四川大学应用化学专业。

从事化工工艺设计及工程咨询工作。

联系电话：（０２８）６５５３７１１３，１８０１０６５７１１３，Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｕｏｈｅｇａｎｇ＠ｃｈｅｎｇｄａｃｏｍ。

我国粮食产量的增加与氮肥施用存在正相关关系［１］，其中尿素是我国粮食增产和不断发展的重要基础。

虽然尿素生产是一门古老而传统的生产技术，但大型尿素生产装置的工程配套技术却是尖端技术工程化的结晶。

分析近年来我国尿素行业相关文献，厘清领域内的研究热点及其演化，有利于掌握尿素相关技术的发展动态，对提高尿素行业整体技术水平、环保水平和优化尿素相关产品结构有重要的指导意义。

１　研究数据与方法以“尿素生产”为研究主题在中国知网进行文献检索，检索时间范围为２０１０～２０２０年，共检索出３５００篇期刊论文，作为本研究样本文献。

Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ是由美国陈超美教授［２］研发的一款学术动态追踪软件，运用文献计量学的方法，从大量文献中给出热点技术领域及其研究趋势和演化方向，并以可视化图谱的方式加以呈现。

２　知识图谱分析基于３５００篇文献生成的知识图谱见图１。

可见近十年我国尿素行业共形成了尿素工艺、尿素装置（装备）两个重点技术领域。

基于知识图谱的电网工程建筑信息模型质量检查方法

基于知识图谱的电网工程建筑信息模型质量检查方法目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、知识图谱理论基础 (5)2.1 知识图谱概述 (6)2.2 知识图谱构建方法 (7)2.3 知识图谱应用领域 (9)三、电网工程建筑信息模型概述 (9)3.1 电网工程建筑信息模型定义 (10)3.2 电网工程建筑信息模型特点 (11)3.3 电网工程建筑信息模型作用 (12)四、基于知识图谱的电网工程建筑信息模型质量检查方法 (13)4.1 质量检查指标体系构建 (15)4.1.1 数据准确性指标 (16)4.1.2 数据完整性指标 (17)4.1.3 数据一致性指标 (18)4.1.4 数据及时性指标 (19)4.2 基于知识图谱的质量检查流程 (20)4.3 质量检查算法设计与实现 (21)4.3.1 关系抽取算法 (22)4.3.2 实体识别算法 (24)4.3.3 图谱匹配算法 (25)4.4 质量检查结果可视化展示 (25)五、案例分析 (26)5.1 案例背景介绍 (28)5.2 基于知识图谱的质量检查过程 (29)5.3 检查结果分析与改进措施 (30)六、总结与展望 (31)6.1 研究成果总结 (32)6.2 研究不足与局限 (33)6.3 未来研究方向展望 (34)一、内容描述随着智能电网和电力物联网的快速发展，电网工程建筑信息模型（BIM）在工程设计、施工及运营维护中的应用日益广泛。

BIM模型质量参差不齐，严重影响了项目的顺利进行和后期运维的效率。

开展基于知识图谱的电网工程建筑信息模型质量检查方法研究，对于提高BIM模型质量、保障电网工程建设质量具有重要意义。

本文的研究成果为电网工程BIM模型的质量检查提供了新的思路和方法，有助于提高电网工程建设质量和管理水平，为智能电网的发展奠定坚实基础。

1.1 研究背景随着科技的发展和城市化进程的加快，电网工程建筑信息模型(BIM)在电力行业中的应用越来越广泛。

中国科学技术大学首次实验实现最优量子纠缠态检验

n C tinfo security网域动态2020年第8期\_________________________________________________________________________________________________________“2020CCF中国信息系统战略研讨会（FISS）”在贵阳召开2020年7月3日，由中国讨算机学会（CCF）主办，中国计算机学会信息系统专业委员会、贵州大学和贵州省计算机学会承办的“2020CCF中国信息系统战略研讨会（FISS）暨信息系统专委会工作会议”在贵阳成功召开。

会议采用线上线下同步的方式进行，线下进行现场报告，线上通过腾讯会议和Bilibili平台进行实况直播，高峰时参与人数超过8000人。

会议由CCF信息系统专委会秘书长、天津大学王鑫教授主持。

开幕式上，贵州大学计算机科学与技术学院院长秦永彬教授致欢迎辞。

他首先介绍了学院的基本情况，对参会嘉宾、专委会各位委员以及参会人员表示热烈欢迎。

随后，CCF信息系统专委会主任、东北大学于戈教授代表专委会致辞。

本次CCF-FISS会议同时也是CCF信息系统专委会走进高校系列学术报告会的第1期，围绕信息系统与知识图谱进行，邀请周傲英教授、王昊奋研究员、赵翔副教授作特邀学术报告。

来自高校、科研机构和企业的近300名参会代表通过腾讯会议在线参与。

华东师范大学副校长、“智能+”研究院院长、数据科学与工程学院院长周傲英教授以“数据赋能企业数字化转型”为主题,重点探讨了在大数据时代，如何理解数据价值，如何通过数据推动企字化转型。

同济大学“百人计划”王昊奋特聘研究员以“基于KG的认知智能中台思考及产业化实践”为题，围绕知识图谱中台概念，分享了金融、军工、传媒等行业从知识平台到认知智能中台转变升级的相关案例，介绍了统一知识表示及存储、人机协同数据建模、敏捷智能应用构建架构等关键际国防科技大学信息系统工程重点实验室赵翔副教授以“大规模知识图谱自动构建”为主题，围绕传统知识抽取方法的不足，引入联合抽取策略，并结合基于知识平移的约束，提高知识获取效率和精度。

(2023)中国知识图谱行业研究报告(一)

(2023)中国知识图谱行业研究报告(一)
中国知识图谱行业研究报告
概述
•2023年中国知识图谱市场规模有望突破100亿元
•知识图谱是指利用图谱模型来表示知识的一种知识表示方法•目前国内知识图谱产业正在经历快速发展阶段
技术趋势
•基于知识图谱的智能问答系统将逐渐取代基于搜索引擎的问答方式
•基于知识图谱的智能客服系统将成为企业数字化转型的重要组成部分
•知识图谱与人工智能、区块链等技术的结合将会带来更多的应用场景
市场前景
•教育领域：利用知识图谱打造个性化、智能化的教育平台
•医疗领域：利用知识图谱构建医疗知识库和智能辅助诊断系统•金融领域：利用知识图谱加强风险控制和客户管理
行业热点
•知识图谱数据可视化工具的研发
•知识图谱自动化构建技术的提升
•知识图谱标准化和融合技术的发展
未来展望
•未来几年内，中国知识图谱市场有望保持高速增长态势
•知识图谱产业将成为人工智能发展的重要支撑
•未来，知识图谱将成为企业数字化转型的重要基础设施之一
主要挑战
•知识图谱数据的质量和规模问题
•知识图谱应用场景的局限性问题
•知识图谱行业标准和规范的缺失问题
发展策略
•加强知识图谱相关人才的培养和引进
•加强知识图谱产业生态建设，促进行业标准化和融合
•推动知识图谱技术与其他技术的深度融合，拓展应用场景
结语
中国知识图谱产业正处于高速发展期，面临诸多机遇和挑战。

未来，随着技术的成熟和应用场景的拓展，知识图谱将会为各个行业带来更多的智能化解决方案，推动数字化转型和经济发展。

审计质量研究综述

审计质量研究综述———基于Citespace知识图谱分析王佳丽吴晓琳（通讯作者）卫萌周通新疆科技学院摘要：注册会计师审计是提升资本市场会计信息可信度的重要制度安排，审计质量也历来受到理论与实务界的关注。

本文利用Citespace 知识图谱分析方法，对近三十年来注册会计师审计质量研究文献（选取CNKI 数据库中核心期刊）进行梳理。

通过从发文量变化趋势、作者知识图谱、关键词共线等，分析审计质量的基本发展脉络及热点趋势，对未来研究提出展望，以期为相关领域学者提供一定的文献参考。

关键词：审计质量；知识图谱；研究综述CPA Audit plays an important role in improving the credibility of accounting information in the capitalmarket and the audit quality has traditionally drew great attention from both theoretical and practical circles.In the paper,by using Citespace,all the research literature on the CPA Audit Quality (selected from the CNKI database )from the past 30years will be sorted out.By analyzing keywords,volume of the publications and author's knowledge usw.to identify the trend of the audit quality and hot topics,give an outlook on the further research and provide literature reference in the relevantfield.Audit Quality；Knowledge Map；Research Review 一、引言注册会计师审计是维护市场经济秩序、提高信息质量的重要制度安排。

基于知识图谱的我国政策评估研究主体、知识基础、研究热点与演进分析

收稿日期：２０１８－０８－２３基金项目：国家自然科学基金青年项目基于公众网络参与的民生公共政策第三方动态评估机理与方法研究（项目编号：７１５０３１９５）；陕西省社会科学基金青年项目基于公众网络参与的陕西民生公共政策第三方动态评估研究（项目编号：２０１５Ｒ０２０）㊂作者简介：马续补（１９８３－），男，讲师，博士，硕士生导师，研究方向：社会化媒体与公共政策量化分析㊂刘玮（１９７５－），女，副教授，博士，研究方向：网络信息计量与评价㊂秦春秀（１９８０－），女，教授，博士，硕士生导师，研究方向：知识组织与检索㊂㊃信息计量与科学评价㊃基于知识图谱的我国政策评估研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演进分析马续补㊀刘㊀玮㊀秦春秀（西安电子科技大学经济与管理学院，陕西西安７１００７１）摘㊀要：［目的／意义］对政策评估研究脉络进行可视化分析，对研究人员全面了解我国政策评估领域的研究现状，推动我国特色新型智库建设具有重要意义㊂［方法／过程］以中国社会科学引文索引（ＣＳＳＣＩ）收录的政策评估领域６３９篇文献为研究对象，采用文献计量方法与ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ知识图谱分析软件，识别政策评估领域的研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演化路径㊂［结果／结论］构建了作者共现知识图谱识别出了该领域的主要科研团队和合作情况；构建了文献共被引知识图谱，识别出该领域３个维度的知识基础；构建了关键词共现知识图谱，挖掘出该领域的３个研究热点，在此基础上叠加关键词平均出现年份，识别出研究热点的演化路径㊂关键词：政策评估；研究主体；知识基础；研究热点；ＶＯＳｖｉｅｗｅｒＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１９．０３．０１９中图分类号Ｇ２５０２５２㊀文献标识码Ａ㊀文章编号１００８－０８２１（２０１９）０３－０１６６－１２ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＲｅｓｅａｒｃｈＡｇｅｎｔｓ，ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅ，ＲｅｓｅａｒｃｈＦｏｃｕｓａｎｄＥｖｏｌｕｔｉｏｎｏｎＰｏｌｉｃｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐｐｉｎｇＭａＸｕｂｕ㊀ＬｉｕＷｅｉ㊀ＱｉｎＣｈｕｎｘｉｕ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｙａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：［Ｐｕｒｐｏｓｅ／Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ］Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙ，ｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｐｏｌｉｃｙｅ⁃ｖａｌｕａｔｉｏｎｈａｓｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｔｏｆｕｌｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｐｏｌｉｃｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙａｎｄｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｎｅｗｔｙｐｅｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｈｉｎｋｔａｎｋｓ．［Ｍｅｔｈｏｄ／Ｐｒｏｃｅｓｓ］Ｂａｓｅｄｏｎ６３９ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｏｎｐｏｌｉｃｙｅｖａｌｕａ⁃ｔｉｏｎｆｒｏｍＣｈｉｎａＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＣｉｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ（ＣＳＳＣＩ），ｔｈｅｐａｐｅｒｕｔｉｌｉｚｅｄｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐａｎａｌｙｓｉｓｓｏｆｔ⁃ｗａｒｅＶＯＳｖｉｅｗｅｒｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｇｅｎｔｓ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ，ｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｎｐｏｌｉｃｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．［Ｒｅ⁃ｓｕｌｔ／Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ］Ｔｈｅｐａｐｅｒｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅｃｏ－ａｕｔｈｏｒｓｈｉｐｍａｐｔｏｒｅｖｅａｌｔｈｅｃｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｅａｍｓａｎｄｔｈｅｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｐａｔ⁃ｔｅｒｎｏｆｔｈｅｐｏｌｉｃｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｒｅａ；Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅｃｏ－ｃｉｔａｔｉｏｎｍａｐｔｈａｔｃａｎｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅｏｆｔｈｉｓａｒｅａ；Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅｃｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｍａｐｏｆａｕｔｈｏｒｋｅｙｗｏｒｄｓｔｈａｔｃａｎｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｒｅｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｏｆｔｈｉｓａｒｅａ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｙｅａｒｓｏｆｋｅｙｗｏｒｄｓｗｅｒｅｏｖｅｒｌａｉｄ，ａｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｐａｔｈｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｗｅｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｌｉｃｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｒｅｓｅａｒｃｈａｇｅｎｔｓ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ；ｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓ；ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ㊀㊀公共政策是政府公共主体解决深化转型时期各种社会矛盾潜在隐患的主要载体，中国特色新型智库作为第三方机构开展政策评估是党和政府科学民主依法决策的重要支撑，也是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容［１］㊂２０１３年９月，国务院委托全国工商联对鼓励民间投资新３６条的落６６１２０１９年３月第３９卷第３期现代情报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｒｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３实情况进行评估㊂２０１４年６月至８月，国务院再次对稳增长促改革调结构惠民生的１９类６０项政策措施落实情况进行第三方评估㊂党的十八届四中全会指出对部门间争议较大的重要立法事项，由决策机关引入第三方评估㊂２０１５年１月中共中央办公厅㊁国务院办公厅印发了‘关于加强中国特色新型智库建设的意见“，指出充分发挥中国特色新型智库的咨政建言㊁理论创新等功能，探索政府内部评估与智库第三方评估相结合的政策评估模式，增强评估结果的客观性和科学性㊂２０１７年５月民政部等９部门联合出台了‘关于社会智库健康发展的若干意见“，指出社会智库是中国特色新型智库的重要组成部分，可以向党政机关提供决策评估㊁政策解读㊁政策方案等智库产品㊂十九大报告再次提出加强中国特色新型智库建设㊂近年来，中国科学院㊁中国社科院㊁国务院发展研究中心㊁国家行政学院㊁中国科协等中国特色新型智库，受中央政府委托，分别完成了大众创业万众创新㊁政府信息公开制度㊁增加公共产品和服务供给㊁促进民间投资㊁精准扶贫等政策落实情况的第三方评估，参与重大改革方案和政策实施效果的评估已经成为新常态㊂２０１７年９月第三方评估第５次成为国务院常务会议议题，李克强总理再次指出开展第三方评估对提高公共政策绩效具有把脉会诊和促进完善的积极作用，是督查工作的重要补充㊂因此通过文献计量与信息可视化分析技术，识别政策评估领域的研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演化路径，可以使各智库和该领域其他研究人员全面了解我国政策评估领域的研究现状，选择合适的研究团队进行合作提升研究能力，找寻高价值文献提升研究手段和方法，把握研究热点和演化路径定位研究方向，对于推动我国特色新型智库建设具有重要意义㊂１　数据来源、研究工具与方法１１㊀数据来源中国社会科学引文索引（ＣＳＳＣＩ）的文献题录是我国唯一包含引文信息的中文期刊数据库，可以为文献共被引分析提供数据来源㊂因此本文选择ＣＳＳＣＩ数据库检索政策评估领域的文献，检索条件设定为（（政策ｓａｍｅ评估）㊁（政策ｓａｍｅ评价）㊁（政策ａｎｄ内容分析）㊁（政策ａｎｄ量化分析）㊁（政策工具）），时间跨度选择１９９８－２０１７，经过滤筛选与政策评估无关数据后共获取６３９篇文献的题录信息㊂数据检索时间为２０１７年１２月１５日㊂１２㊀研究工具随着可视化技术和工具的日益成熟，知识图谱技术越来越多地用于分析知识结构㊁探索研究热点㊁研究前沿及其演进［２］㊂美国德雷塞尔大学陈超美开发的Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ㊁荷兰莱顿大学ＮｅｅｓＪａｎｖａｎＥｃｋ等开发的ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ［３］是目前常使用的知识图谱文献计量分析软件㊂国内外文献中基于Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ的文献计量分析已经成熟，如魏晓峰（２０１３）㊁孙建军（２０１４）分别采用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ分析了国外信息可视化领域㊁链接分析领域的知识基础㊁研究主体㊁研究热点与前沿［４］㊂国外文献中基于ＶＯＳ⁃ｖｉｅｗｅｒ的文献计量分析也已经成熟，该软件网站上罗列了４６０篇论文，如ＫａｒｏｌｉｅｎｖａｎＮｕｎｅｎａ等（２０１８）采用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ分析了安全文化领域的知识基础㊁研究主体㊁研究热点及演化等［５］，但国内的分析主要停留在通过关键词共现分析识别研究热点㊂因此一方面出于可以为我国学者使用ＶＯＳ⁃ｖｉｅｗｅｒ进行文献计量分析提供借鉴；另一方面出于ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件分析结果比Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ与ＷｅｂｏｆＳｃｉ⁃ｅｎｃｅ数据更为接近［６］，且ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ不需要复杂的参数设置就可以呈现出可视化较好的知识图谱，本文选择ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对我国政策评估领域的文献进行可视化计量分析㊂ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ通过网络可视化㊁叠加可视化㊁密度可视化３种视图展现作者（机构㊁国别）合作网络分析㊁关键词共现分析㊁引文（期刊㊁作者㊁机构㊁国别）分析㊁文献（期刊㊁作者㊁机构㊁国别）耦合分析㊁文献（期刊㊁作者）共被引分析等内容㊂在作者合作网络（期刊共被引㊁文献共被引㊁关键词共现）知识图谱的网络可视化视图中，每个圆圈代表一个作者（期刊㊁引文㊁关键词），圆圈和字体越大代表该对象发文数量（被引次数㊁被引次数㊁出现次数）越多；两个圈之间连线越粗代表两者合著次数（共被引次数㊁共被引次数㊁共现次数）越多，距离越短表示两者７６１２０１９年３月第３９卷第３期基于知识图谱的我国政策评估研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演进分析Ｍａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３之间的关系和相似性越高；并用颜色区分不同的聚类㊂叠加可视化视图与网络可视化视图唯一不同在于，其用颜色表示平均年份㊁平均引用次数等信息，而不是表示相同的聚类㊂密度可视化视图，分为项目密度可视化和聚类密度可视化两种视图类型，在项目密度可视化视图中图谱呈现蓝㊁绿㊁红３种颜色，每个项目（期刊㊁引文㊁关键词等）附近的项目越多，权重越高则该项目所在区域越呈现红色，反之越呈现蓝色；在聚类密度可视化中，项目密度按照在各自聚类中的权重独立显示，用颜色区分不同的聚类，区域的项目越多，权重越高则该区域的颜色越亮㊂１３㊀研究方法本文以１９９８－２０１７年间ＣＳＳＣＩ数据库中收录的国内政策评估领域文献为研究对象，以ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ知识图谱文献计量分析软件为工具，采用以下方法分析我国政策评估领域的研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演化路径等㊂１）基于我国政策评估领域文献的年发文量，统计分析该领域的成长规律㊂２）基于我国政策评估领域文献的作者数据，统计分析该领域的核心作者和高产出研究机构，使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的作者合作网络分析功能绘制高产作者的合作网络知识图谱，识别该领域的主要科研团队和合作情况㊂３）基于我国政策评估领域文献的引文数据，采用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的文献共被引分析功能，绘制该领域的文献共被引知识图谱，识别该领域的知识基础㊂４）基于我国政策评估领域文献的关键词数据，采用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的关键词共现分析功能，绘制该领域的关键词共现知识图谱，挖掘该领域的研究热点和演化路径㊂２㊀结果分析２１㊀政策评估研究的成长规律对比分析我国政策评估领域６３９篇文献的年发文量（见图１）发现，我国政策评估研究大体可以分为起步㊁成长㊁成熟３个阶段㊂１９９８－２００５年为起步期，少量学者开始进行这方面研究，发文量不大但总体呈上升趋势，２００２年后趋向平稳㊂２００６－２０１５年为成长期，大量学者进入这一研究领域，发文量快速增长，到２０１５年时达到发文高峰㊂２０１６年后进入成熟期，发文数量依然很大，但开始呈现下降趋势㊂图１㊀年发文量及合著情况对比分析㊀２２㊀政策评估领域的主要研究团队及合作情况２２１㊀核心作者分析６３９篇论文共有１０７４位作者，发文最多的是清华大学苏竣教授，共发表１１篇（不分署名次序），根据普赖斯定律，核心作者发文数ｍ＝０７４９∗ｎｍａｘ＝２４８（其中ｎｍａｘ为发文最多作者的论文数），因此将文章数量为３篇及以上的作者定为核心作者，统计得到核心作者有３４人，占全部作者总数的３１７％㊂其中发文５篇以上的作者是苏竣（１１）㊁黄萃（１０）㊁傅雨飞（６）㊁张国兴（５）㊁张永安（５）㊁李健（５）㊂２２２㊀发文机构分析６３９篇论文共有７２８个发文机构，发文１０篇以上的高产机构包括中国人民大学（２５）㊁清华大学（２０）㊁华中科技大学（１８）㊁北京师范大学（１６）㊁华东师范大学（１４）㊁南京大学（１２）㊁浙江大学（１２）㊁武汉大学（１２）㊁北京大学（１１）㊁厦门大学（１１）㊁东北大学（１０）㊁上海交通大学（１０）㊂２２３㊀合著分析平均每篇论文合作人数为１６８人（１０７４人／６３９篇），合著率为６３６９％（合著４０７篇／６３９篇），从图１中可以看出，初期只是少部分学者进入该领域，学者之间合作率不高，且波动性较大；随着研究深入，注入了大量的研究血液，发文量开始增加，学者间交流互动也明显增多，从２００４年开始，合著率基本保持在５０％以上，尤其到２０１７年，达到９１４９％㊂８６１２０１９年３月第３９卷第３期现代情报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｒｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３对１０７４位作者，选择最少发表论文篇数为２，共有１２８位作者满足条件，使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对这１２８位作者进行合作网络分析，形成合作网络图谱如图２所示，可以看到政策评估领域的研究人员形成了１４人组成的科研团队㊁６人组成的科研团队以及４人组成的科研团队各１个，３人组成的科研团队９个，２人组成的科研团队１８个㊂结合作者的个人经历可以看出稳定的科研团队合作关系多是由师生传承形成的一致研究方向带来的，比如苏竣㊁黄萃等形成的１４位成员科研团队；李健㊁李祥飞等形成的６位成员合作网络；郭菊娥㊁张国兴等形成的４位成员科研团队；彭纪生㊁仲为国等形成的３位成员科研团队㊂图２㊀作者合作网络可视化图谱苏竣教授团队的合作网络叠加论文平均发表年份形成的知识图谱如图３所示（用颜色表示该作者发表论文的平均年度），从图中可以看出苏竣教授团队的政策量化分析研究开启于与赵筱媛的研究，赵筱媛师从清华大学苏竣教授做博士后研究，２００５年发表了从政策工具视角分析公共科技政策的会议论文（２００７年期刊论文出版），开启了两位学者的公共政策量化分析研究之路㊂随后，来自武汉大学的黄萃在和苏竣教授做博士后研究期间开始接触这一领域，２０１１年带领其在浙江大学公共管理学院的两位硕士研究生程啸天㊁施丽萍发表２篇该领域的论文；武汉大学校友㊁浙江大学和清华大学的同事李江，２０１５年开始涉足该领域，两者合作发表了３篇该领域的论文；黄萃的硕士研究生赵培强，博士研究生任弢也先后在该领域开展研究，２０１５－２０１７年间发表了５篇该领域的论文；中央财经大学张剑，北京理工大学叶选挺在清华大学做博士后研究时开始接触该领域，两人与黄萃㊁苏竣在２０１４－２０１６年间合作发表了３篇该领域的论文㊂虽然赵筱媛开启了苏竣教授团队在该领域的研究，但由于在中国科学技术信息研究所的工作需要，其一直在竞争情报方面进行研究，直到２０１４年再次带着自己的研究生发表了１篇该领域的论文，２０１６年㊁２０１７年和来自中国农业大学图书馆在中国科学技术信息研究所做博士后研究的赵勇，合作发表了２篇该领域的论文㊂（注：王娟娟㊁张伟由于同名原因需要剔除）图３㊀成员数最多的合著网络叠加可视化图谱９６１２０１９年３月第３９卷第３期基于知识图谱的我国政策评估研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演进分析Ｍａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３２３㊀发表及引用期刊分析２３１㊀核心期刊分析根据ＣＳＳＣＩ来源期刊所属类别统计，政策评估领域论文主要分布在管理学㊁经济学㊁教育学等８类期刊中，载文量所占比例为８６５４％㊂从这８类期刊在政策评估研究的起步期㊁成长期㊁成熟期载文量来看（见图３），管理学㊁高校综合性学报以及图书馆㊁情报与文献学期刊对这类文献的关注度持续增加；经济学类期刊在不同时期载文量所占比例比较稳定；教育学㊁综合社科期刊㊁政治学以及环境科学类期刊对这类文章的刊发量明显下降㊂其中载文量最大的前１０种期刊为科技进步与对策（３０）㊁中国行政管理（２８）㊁科技管理研究（２１）㊁中国科技论坛（１９）㊁科学学与科学技术管理（１４）㊁教育发展研究（１２）㊁情报杂志（１１）㊁科学学研究（１１）㊁管理世界（１０）和中国软科学（９）㊂２３２㊀期刊共被引分析６３９篇文献共有７３１１篇引文，来源于３４６９个期刊或出版社，选择最少被引用次数为２０，共图４㊀不同期刊类别载文量所占比例趋势图㊀有３３个出版物满足条件㊂设定共被引关系强度规范化方式㊁分辨参数㊁聚类成员最少数目为（Ｌｉｎ⁃Ｌｏｇ／Ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ㊁１㊁５），使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的模块化聚类算法［３］对这３３个出版物进行共被引分析，形成期刊共被引网络图谱如图５所示㊂图５㊀期刊共被引网络可视化图谱㊀㊀㊀从图５中可以看出，政策评估领域的知识基础主要来自于４个类别的出版物：以管理世界㊁中国行政管理等为代表的宏观管理类期刊；以科学学研究㊁中国软科学等为代表的科技管理类期刊；以经济研究㊁ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗ等为代表的经济金融类期刊；以中国人民大学出版社㊁北京大学出版社等为代表的政策评估基本理论类图书㊂２４㊀基于文献共被引的政策评估领域知识基础识别科学工作者的引用行为是科学活动中普遍存在的现象，两篇（多篇）论文同时被一篇或多篇文０７１２０１９年３月第３９卷第３期现代情报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｒｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３献所引用，则这两篇（多篇）论文具有共被引关系，因此通过文献共被引图谱的分析可以找出高被引的有价值文献，识别该领域的知识基础㊂６３９篇文献共有７３１１篇引文，选择最少被引用次数为５，共有３４篇引文满足条件㊂设定共被引关系强度规范化方式㊁分辨参数㊁聚类成员最少数目为（Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ㊁１㊁５），使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的模块化聚类算法对这３４篇引文进行共被引分析，形成文献共被引的网络可视化和项目密度可视化知识图谱如图６㊁图７所示㊂图６㊀文献共被引网络可视化图谱㊀注：作者根据原图添加了部分由于折叠没有显示的项目图７㊀文献共被引项目密度可视化图谱㊀㊀㊀从图６可以看出政策评估领域形成了以邓恩２００２（陈振明２００３）㊁Ｒｏｔｈｗｅｌｌ１９８５（赵筱媛２００７）㊁彭纪生２００８（刘凤朝２００７）为代表的３个聚类，根据每类中的大多数文献对各聚类命名，形成政策评估基本理论（维度１）㊁政策工具与政策量化分析（维度２）㊁政策协同与演变（维度３）３个维度的知识基础㊂在图７的项目密度视图中，颜色越红代表该区域的权重越高，因此选择红色和黄色区域的文献形成各维度的知识基础（如表１所示）㊂从图６可以看出维度２与维度３之间的距离要比两者和维度１之间的距离要近；从图７的密度视图中可以看出维度２与维度３已经融为一体，维度１在一个单独的区域，因此这两者之间的关系相近程度要高于和维度１之间的关系相近程度㊂这是因为这两个维度都属于政策方案评估领域的研究，在研究方法上都采用了内容分析法对公共政策文本进行量化分析，只不过前者侧重于政策工具视角的政策量化分析，后者侧重于政策协同和演变，因此这两者的关系相近程度，要高于和诠释政策评估定义㊁标准以及指标等内容的维度１之间的关系相近程度㊂从文献来源来看，维度１领域的文献主要是学术专著和教材，另两个领域的文献主要是学术期刊，并且维度２的学术专著（李纲，２００７；豪利１７１２０１９年３月第３９卷第３期基于知识图谱的我国政策评估研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演进分析Ｍａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３表１　我国政策评估领域知识基础维㊀度所在区域代㊀㊀表㊀㊀文㊀㊀献被引次数政策评估基本理论红色邓恩．公共政策分析导论．北京：中国人民大学出版社，２００２２４陈振明．政策科学公共政策分析导论．北京：中国人民大学出版社，２００３２３ＶＥＤＵＮＧＥ．ＰｕｂｌｉｃＰｏｌｉｃｙａｎｄＰｒｏｇｒａｍＥｖａｌｕａｔｉｏｎ．ＮｅｗＢｒｕｎｓｗｉｃｋａｎｄＬｏｎｄｏｎ：ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎＰｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，１９９７１９陈庆云．公共政策分析．北京：北京大学出版社，２００６１４黄色陈振明等．公共政策分析．北京：中国人民大学出版社，２００２１１林水波等．公共政策．台湾：台湾五南图书出版公司，２００１１０袁振国等．教育政策学．南京：江苏教育出版社，２００１７牟杰等．公共政策评估：理论与方法．北京：中国社会科学出版社，２００６７高兴武等．公共政策评估：体系与过程．中国行政管理，２００８，（２）５政策工具与政策量化分析红色ＲｏｔｈｗｅｌｌＲ等．ＲｅｉｎｄｕｓｄａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｌｏｎｄｏｎ：ＬｏｇｍａｎＧｒｏｕｐＬｉｍｉｔｅｄ，１９８５３４赵筱媛等．基于政策工具的公共科技政策分析框架研究．科学学研究，２００７，（１）２８黄萃等．政策工具视角的中国风能政策文本量化研究．科学学研究，２０１１，２９（６）１９李燕萍等．改革开放以来我国科研经费管理政策的变迁㊁评介与走向基于政策文本的内容分析．科学学研究，２００９，（１０）１４张雅娴等．技术创新政策工具及其在我国软件产业中的应用．科研管理，２００１，２２（４）１１张韵君等．政策工具视角的中小企业技术创新政策分析．中国行政管理，２０１２，（４）９黄色豪利特等．公共政策研究：政策循环与政策子系统．北京：三联书店，２００６１６李钢等．公共政策内容分析方法：理论与应用．重庆：重庆大学出版社，２００７１４政策协同与演变红色彭纪生等．中国技术创新政策演变与绩效实证研究（１９７８－２００６）．科研管理，２００８，２９（４）２５刘凤朝等．我国科技政策向创新政策演变的过程㊁趋势与建议：基于我国２８９项创新政策的实证分析．中国软科学，２００７，（５）１８陈劲等．创新政策：多国比较和发展框架．杭州：浙江大学出版社，２００５６黄色汪涛等．基于内容分析法的科技创新政策协同研究．技术经济，２０１３，３２（９）６傅广宛等．量化方法在我国公共政策分析中的应用进展研究以最近六年来的进展为研究对象．中国行政管理，２００９，（４）６特，２００６）比期刊文献和维度１的关系相近程度要高㊂从文献类型来看，梳理量化方法㊁内容分析法的综述类论文（傅广宛等，２００９；刘伟，２０１４）比应用基础类论文与学术专著之间的关系相近程度也更高一些㊂２５㊀基于关键词共现的政策评估领域研究热点及演化分析㊀㊀关键词是作者对论文内容或研究方法的精炼化概括，通过对高频关键词共现图谱的分析，可以得到该领域的研究热点及研究热点的演化路径㊂６３９篇文献共有１６１１个关键词，选择最少出现次数为５，共有４１个关键词满足条件㊂设定共现关系强度规范化方式㊁分辨参数㊁聚类成员最少数目为（Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ㊁１㊁５），使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ的模块化聚类算法对这４１个关键词进行共现分析㊂形成政策评估领域关键词共现网络可视化和聚类密度可视化知识图谱如图８㊁图９所示㊂从图８㊁图９可以看出形成了以政策评估（政策评价）㊁政策工具㊁政策协同为代表的３个聚类，结合引文分析结果对各聚类命名，形成传统视角的政策评估标准㊁指标与方法（热点１）㊁政策工具视角的政策量化分析（热点２）㊁政策协同视角的政策量化分析（热点３）３个研究热点㊂热点２在位置上位于热点１和热点３之间，这是因为热点３和热点２都属于政策方案评估；热点２在政策量化分析时采用的政策工具分类标准来２７１２０１９年３月第３９卷第３期现代情报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｒｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３图８㊀关键词共现网络可视化图谱㊀图９㊀关键词共现聚类密度可视化图谱㊀３７１２０１９年３月第３９卷第３期基于知识图谱的我国政策评估研究主体㊁知识基础㊁研究热点与演进分析Ｍａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３自于热点１的研究成果；热点３采用和热点２相同的内容分析法，测度分析政策协同，而这些内容并不是热点１的研究主题，因此热点３和热点２之间的关系要比和热点１的关系更加紧密㊂从图中也可以看出虽然热点２是基于政策工具视角分析政策方案的可行性，但货币政策㊁货币政策工具并属于该热点的主要研究内容㊂各研究热点包含的关键词如表２所示㊂表２　政策评估领域的研究热点研究热点关键词（频次）传统视角的政策评估标准㊁指标与方法政策评估（１２９）㊁政策评价（７９）㊁科技政策（１２）㊁教育政策（１０）㊁技术创新（７）㊁教育公平（７）㊁农民工（６）㊁政策执行（６）㊁评估标准（６）㊁义务教育（５）㊁指标体系（５）㊁政策效应（５）㊁科技创新（５）㊁评估方法（５）政策工具视角的政策量化分析政策工具（８８）㊁内容分析（３６）㊁内容分析法（２８）㊁公共政策（２７）㊁政策（１７）㊁政策分析（１４）㊁政策文本（１３）㊁量化分析（１０）㊁创业政策（８）㊁产业政策（７）㊁战略性新兴产业（７）㊁政策演进（７）㊁文本分析（６）㊁货币政策（６）㊁信息政策（５）㊁分析框架（５）㊁货币政策工具（５）政策协同视角的政策量化分析创新政策（１７）㊁政策协同（１４）㊁公共政策评估（１２）㊁评估（８）㊁政策目标（７）㊁科技创新政策（７）㊁政策演变（６）㊁知识产权政策（６）㊁政策测量（５）㊁节能减排（５）２５１㊀研究热点一：传统视角的政策评估标准㊁指标与方法学者们对政策评估的类型㊁标准㊁模式㊁指标与方法，影响政策绩效的主要因素以及改善政策执行建议等方面开展了大量研究㊂政策评估主要有政策方案评估㊁政策过程评估和政策效果评估３种观点［７］㊂ＶｅｄｕｎｇＥ（１９９７）按照组织者不同将政策评估模式分为效果㊁经济和专业化３类［８］，赵莉晓（２０１４）基于效果模式下的综合评估模式，建立了创新政策评估的理论框架［９］㊂邓恩（２００２）提出政策评估标准包括效果㊁效率㊁充足性㊁公平性㊁回应性和适宜性［１０］，陈振明（２００３）则认为是生产力㊁效益㊁效率㊁公正和政策回应度等５个标准［１１］㊂在政策方案评估方面，王会宗等（２０１６）测算了维持经济稳定增长的最优出生率，指出我国为实现新常态经济的稳定增长，需要全面放开二胎政策［１２］㊂在政策过程评估方面，王再进等（２０１７）针对中国科技创新政策内容及特点，基于事实评估与价值评估相结合的评估理念，构建了涉及政策制定㊁执行和效果各环节的政策全过程评估框架［１３］㊂在政策效果评估方面，李素利等（２０１５）以目标和顾客导向为评估模式，从适当性㊁公平性和回应性３个维度构建了社会保障政策执行效果测度模型［１４］㊂在改善政策执行方面，胡俊波（２０１４）从政策知晓度㊁利用度㊁难易度等５个维度构建了评估指标体系，评估农民工返乡创业扶持政策的宣传㊁推广㊁落实效果，并通过对四川省的实证测算提出相关政策建议［１５］㊂２５２㊀研究热点二：政策工具视角的政策量化分析政策文件是政府表达政策意图和政策过程的客观凭证［１６］，很多学者已采用内容分析法量化政策文件，在此基础上通过梳理政策演进过程挖掘政策启示㊁基于政策工具视角分析政策方案可行性和优缺点㊁对比分析不同国家（地区）政策文件差异３个角度，为政策优化提供建议㊂在基于政策演进特征提出政策建议方面，李燕萍等（２００９）采用内容分析方法探讨了我国改革开放以来的４２项科研经费管理政策的政策变迁与走向［１７］㊂孙蕊等（２０１５）构建了产业发展和政策支持二维分析框架，分析了我国战略性新兴产业４０项政策的特征［１８］㊂在基于政策工具视角提出政策建议方面，目前普遍采用的政策工具分类是ＲｏｔｈｗｅｌｌＲ等（１９８５）提出的供给㊁环境和需求３种类型政策工具［１９］㊂赵筱媛等（２００７）从政策工具㊁科技活动类型和科技活动领域３个维度构建了科技政策三维分析框架［２０］，是我国从政策工具视角分析公共政策的奠基代表作㊂黄萃等（２０１１）从政策工具和产业价值链两个维度构建了风能政策二维分析框架，剖析了我国目前风能政策工具选择存在的问题［２１］㊂豪利特等提出政策工具分为自愿型㊁混合４７１２０１９年３月第３９卷第３期现代情报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｒｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｒ．，２０１９Ｖｏｌ３９㊀Ｎｏ３。

2020年中国RPA行业研究报告

20152019年中国数字绊济规模及结构20122019年软件业务收入及增速20122013201420152016201720182019软件行业收入亿元增速rpa収展背景ai技术収展ai技术収展劣推nlp呾计算机视觉应用为rpa智慧赋能近年来随着人工智能技术呾实体经济在经营模式呾业务流程上癿融合ai赋能实体经济癿市场规模也在丌断增长根据预测2019年人工智能核心产业规模预计将突破570亿元
一.与AI能力的结合，提升感知非结构化数据能力和聊天机器人联动能力，帮助RPA提升易用性，使业务端应用向前端迁移。二. 应用场景将不断向金融以外的行业拓展，近两年随着智慧政务的推进，政府部门应用或具有较大发展潜力。
来源：研究院自主研究及绘制。
3
RPA发展背景
RPA行业探讨 -产品角度 -厂商角度 -应用角度 RPA典型厂商案例
趋势。
RPA流程自动化软件关键价值
手工完成重复类工作
RPA软件完成重复类工作
作为接口打通系统间数据，构建数字化环境，实现业务线自动化。
执行大批量、可重复性任务
触达ERP、CRM、OA等软件数据打通业务上下游
业务流程
业务数据
业务自动化
优化人力资源成本，提升决策效率，利于企业工作创新
数据质量差软件缺少数据整理环节手工数据整理费时费力
67569.0
74318.0
82461.0
9200072009200172019
中国总人口（亿人）
中国:15-64岁人口:占总人口比重（%）
2014
2015
2016
2017
2018
来源：世界银行。
城镇就业人员平均工资（元）
来源：工信部。
年增长率（%）

知识图谱技术在数字媒体技术专业混合式教学资源库建设中的应用

知识图谱技术在数字媒体技术专业混合式教学资源库建设中的应用目录一、内容概述 (1)1. 背景介绍 (2)1.1 数字媒体技术专业发展现状 (3)1.2 混合式教学资源库建设需求 (3)1.3 知识图谱技术的发展与应用趋势 (5)2. 研究意义与目的 (6)2.1 提高教学资源利用效率 (7)2.2 促进个性化学习与发展 (8)2.3 提升混合式教学效果与质量 (10)二、知识图谱技术概述 (11)1. 知识图谱技术定义及原理 (12)2. 知识图谱技术构成要素 (13)2.1 实体与属性 (15)2.2 关系与链接 (16)2.3 语义网络结构 (17)三、数字媒体技术专业混合式教学资源库需求 (18)一、内容概述随着信息技术的迅猛发展，数字媒体技术已逐渐成为推动社会文化娱乐产业发展的重要力量。

在这一背景下，构建高效、动态更新的混合式教学资源库对于提升数字媒体技术专业教育教学质量具有重要意义。

知识图谱技术以其独特的结构化、可视化特点，在混合式教学资源库建设中发挥着关键作用。

通过构建知识图谱，可以将复杂的知识点进行有机整合，形成系统化、层次化的知识网络体系。

这不仅有助于学生全面把握学科知识体系的宏观架构，还能帮助教师深入理解教学内容，进而设计出更加贴合实际需求的教学活动。

在数字媒体技术专业中，知识图谱技术的应用可以显著提高教学资源的可发现性和易用性。

学生可以通过知识图谱快速定位到所需知识点，节省学习时间；同时，教师也能够利用知识图谱进行个性化教学资源推荐，满足学生的差异化学习需求。

知识图谱技术还能够促进教学资源的共享与交流，通过建立开放、共享的知识图谱平台，教师和学生可以相互借鉴、共同进步，推动数字媒体技术领域的学术研究与实践应用。

知识图谱技术在数字媒体技术专业混合式教学资源库建设中具有举足轻重的地位。

它不仅能够提升教学质量，还能够推动学科的持续发展与创新。

1. 背景介绍随着信息技术的飞速发展，数字媒体技术已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。

基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评

２０２４年第４期(总第５２卷㊀第３９８期)Ｎｏ.４ｉｎ２０２４(ＴｏｔａｌＶｏｌ.５２ꎬＮｏ.３９８)建筑节能(中英文)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢＥＥʏ节能经济与行业研究ＴｒｅｎｄｓｉｎＢｕｉｌｄｉｎｇＥｎｅｒｇｙＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ引用本文:张艺凡ꎬ杨崴ꎬ张煦康ꎬ等.基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评[Ｊ].建筑节能(中英文)ꎬ２０２４ꎬ５２(４):１０９－１１８.ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.２０９６－９４２２.２０２４.０４.０１６收稿日期:２０２３￣０２￣１９ꎻ㊀修回日期:２０２４￣０４￣１９∗基金项目:国家自然科学基金资助项目生命周期环境影响和成本耦合目标下的参数化建筑设计方法研究 (５１８７８４３６)ꎻ国家留学基金资助项目(ＣＳＣＮｏ.２０２３０６２５０１０４)基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评∗张艺凡１ꎬ㊀杨㊀崴１әꎬ㊀张煦康２ꎬ㊀李奇芫１(１.天津大学建筑学院ꎬ天津㊀３０００７２ꎻ２.大阪大学工学研究科ꎬ日本㊀大阪㊀５６５０８７１)摘要:㊀建筑生命周期评价作为一种评估资源消耗和环境影响的主流方法ꎬ对我国实现碳中和目标具有重要意义ꎮ为揭示国内外建筑生命周期评价研究概况ꎬ以ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ和ＣＮＫＩ中的建筑生命周期评价期刊文献为对象ꎬ利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ和ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ绘制了该领域研究的总体特征和演化进程知识图谱ꎬ以期为进一步的研究提供参考ꎮ分析表明:在研究内容上ꎬ国外生命周期评价研究多学科交叉ꎬ涵盖能源利用㊁环境效益和经济效益等多个方面ꎬ已从细分阶段进入到整合阶段ꎻ而国内研究更多从建筑和环境学科出发ꎬ侧重于建筑节能减排ꎬ目前处于多元细分阶段ꎬ存在体系发展不平衡的问题ꎮ在研究方法上ꎬ国内外建筑生命周期评价均以量化清单为基础ꎬ但具体的评价指标与技术路径存在差别ꎬ国外在ＬＣＡ不确定性分析方面较为领先ꎬ而国内在此方面处于起步探索阶段ꎮ未来国内建筑ＬＣＡ研究应关注对框架体系的扩展与完善ꎬ重视从建筑单体到群体㊁从单学科到多学科的变化趋势ꎬ并加强对建筑ＬＣＡ不确定性的关注ꎮ关键词:㊀建筑生命周期评价ꎻ㊀文献计量ꎻ㊀知识图谱ꎻ㊀对比研究中图分类号:㊀ＴＵ－０２３㊀㊀㊀文献标志码:㊀Ａ㊀㊀㊀文章编号:㊀２０９６￣９４２２(２０２４)０４￣０１０９￣１０ＲｅｖｉｅｗｏｆＤｏｍｅｓｔｉｃａｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐｐｉｎｇＺＨＡＮＧＹｉｆａｎ１ꎬＹＡＮＧＷｅｉ１әꎬＺＨＡＮＧＸｕｋａｎｇ２ꎬＬＩＱｉｙｕａｎ１(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅꎬＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴｉａｎｊｉｎ３０００７２ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＯｓａｋａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＯｓａｋａ５６５０８７１ꎬＪａｐａｎ)㊀㊀Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＡｓａｍａｉｎｓｔｒｅａｍｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔꎬｂｕｉｌｄｉｎｇＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ(ＬＣＡ)ｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒＣｈｉｎａｔｏａｃｈｉｅｖｅｉｔｓｃａｒｂｏｎｎｅｕｔｒａｌｉｔｙｇｏａｌ.ＴｏｒｅｖｅａｌｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡｂｏｔｈｄｏｍｅｓｔｉｃａｌｌｙａｎｄｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｌｙꎬｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｍａｐｓｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｉｎｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡｆｉｅｌｄｂａｓｅｄｏｎｒｅｌａｔｅｄｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｆｒｏｍＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＣＮＫＩｄａｔａｂａｓｅｓ.ＴｈｅａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｉｎｔｅｒｍｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔꎬｆｏｒｅｉｇｎＬＣＡｓｔｕｄｉｅｓａｒｅｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙꎬｃｏｖｅｒｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅａｓｐｅｃｔｓｓｕｃｈａｓｅｎｅｒｇｙｕｓｅꎬｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｂｅｎｅｆｉｔｓꎬａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔｓꎬｈａｖｉｎｇｅｎｔｅｒｅｄｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｓｔａｇｅｆｒｏｍｔｈｅｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎｓｔａｇｅ.Ｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｒｔｓｍｏｒｅｆｒｏｍｔｈｅｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｓｒｅｄｕｃｔｉｏｎꎬａｎｄｉｓｃｕｒｒｅｎｔｌｙｉｎｔｈｅｓｔａｇｅｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎｓꎬｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｍｂａｌａｎｃｅｄｓｙｓｔｅｍｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ.ＩｎｔｅｒｍｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｓꎬｂｏｔｈｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡａｒｅｂａｓｅｄｏｎｑｕａｎｔｉｆｉｅｄｉｎｖｅｎｔｏｒｉｅｓꎬｈｏｗｅｖｅｒꎬｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｓｐｅｃｉｆｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｐａｔｈｓ.ＦｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｍｏｒｅａｄｖａｎｃｅｄｉｎＬＣＡｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎａｌｙｓｉｓꎬｗｈｉｌｅｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｉｎｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓｔａｇｅ.Ｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅꎬｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｕｌｄｆｏｃｕｓｏｎｔｈｅｅｘｐａｎｓｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｓｙｓｔｅｍꎬｐａｙａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｔｒｅｎｄｏｆｃｈａｎｇｅｆｒｏｍｓｉｎｇｌｅｂｕｉｌｄｉｎｇｔｏｇｒｏｕｐꎬａｎｄｆｒｏｍｓｉｎｇｌｅ张艺凡ꎬ等:基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评ｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｔｏｍｕｌｔｉ￣ｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅꎬａｓｗｅｌｌａｓｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ.㊀㊀Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｂｕｉｌｄｉｎｇＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ(ＬＣＡ)ꎻｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃꎻｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇꎻｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙ０㊀引言全球气候变暖导致的环境负面影响日益凸显ꎬ降低能源消耗及温室气体排放已成为全球关注的重点问题ꎮ建筑部门是直接和间接碳排放的主要来源领域ꎮ根据中国建筑节能协会发布的«中国建筑能耗研究报告(２０２１)»数据显示ꎬ２０１９年全国建筑全过程能耗总量为２２３３亿ｔｃｅꎬ碳排放总量为４９９７亿ｔＣＯ２ꎬ分别占全国能耗总量与碳排放总量的４５８％和５０６％ꎮ着力减少建筑部门各过程的碳排放及能耗ꎬ对推动我国实现双碳目标的进程大有助力[１]ꎮ生命周期评价(ＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔꎬＬＣＡ)是对一个产品系统的生命周期中输入㊁输出及其潜在环境影响的综合量化和评价ꎬ自１９９０年起应用于建筑部门ꎬ并且成为了评价建筑资源消耗与环境影响的重要工具之一[２]ꎮ建筑生命周期评价(ＢｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡ)是对建筑从原材料开采ꎬ经过生产㊁使用㊁拆除ꎬ直到废弃物处理的过程中(从摇篮到坟墓)全部的资源投入及环境负荷评估[３]ꎮ建筑是具有较长寿命的特殊产品ꎬ在其全生命周期内对环境造成直接及间接的复杂影响ꎬ故使用ＬＣＡ方法衡量建筑各个阶段内的能源消耗和环境影响是一种更为全面的方法[４]ꎮ目前国内相关综述多为针对ＬＣＡ方法的理论分析ꎬ缺少聚焦于建筑领域的生命周期评价应用研究ꎬ国内建筑ＬＣＡ研究重点和现状未能厘清ꎬ与国外研究也缺少整体脉络的对比[５－７]ꎮ文献计量学能够系统地分析某一研究领域的整体发展ꎬ较为全面地呈现该领域的研究热点和趋势ꎮ基于此ꎬ笔者使用文献计量方法对１９８８－２０２２年间国内外建筑生命周期评价领域已发表的期刊论文进行可视化分析ꎬ绘制本领域总体情况㊁演进趋势和研究热点知识图谱ꎬ以期对未来建筑ＬＣＡ领域的深入研究提供参考和支持ꎮ１㊀数据与方法１１㊀数据检索在ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库(ＷＯＳＣＣ)和中国知网(ＣＮＫＩ)中ꎬ对结合研究主题进行广泛检索ꎬ通过查询首篇发表文章确定检索时间起点ꎮ在ＷＯＳＣＣ中使用检索语句:[(ＴＳ＝(ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔＯＲｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔＯＲＬＣＡ))ＡＮＤ(ＴＳ＝("ｂｕｉｌｄｉｎｇ∗"))]ꎬ检索期限为１９９８－２０２２年ꎬ检索截止日期为２０２２年１０月１５日ꎻ在ＣＮＫＩ中使用检索语句:(主题:"生命周期评价"＋"ＬＣＡ")ＡＮＤ(主题:"建筑")ꎬ检索期限为１９９９－２０２２年ꎬ检索截止日期也为２０２２年１０月１５日ꎮ经过数据清洗ꎬ获取以ＷＯＳＣＣ为来源的外文文献６１４６篇ꎬ以ＣＮＫＩ为来源的中文文献８０８篇ꎮ１２㊀分析方法本文使用文献计量分析软件ＣｉｔｅＳｐａｃｅ和ＶＯＳ￣ｖｉｅｗｅｒꎬ以知识域(ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｏｍａｉｎ)为对象绘制科学知识图谱ꎬ揭示国内外建筑生命周期评价发展进程与结构关系ꎮＶＯＳｖｉｅｗｅｒ基于概率论使用关联强度算法ꎬ对共现数据进行归一化处理ꎬ适合对机构㊁作者等大规模网络数据进行共现可视化分析ꎻＣｉｔｅＳｐａｃｅ基于集合论的思想ꎬ主要使用Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ㊁ＬＬＲ㊁ＭＩ聚类算法ꎬ擅长以关键词的演化分析和突变分析来展示研究脉络ꎬ更适用于领域的未来发展趋势预测ꎮ２㊀国内外研究总体概况２１㊀文献产出态势对比文献发表总量可体现该主题或领域科学知识积累水平ꎬ历年发文数量直接反映了研究热度的变化ꎮ建筑生命周期研究论文发表趋势见图１ꎬ分别对１９９８－２０２２年间中外文期刊累计发文量分布指数进行拟合ꎬ外文文献呈现指数增长趋势ꎬ中文文献呈现线性增长趋势ꎮ根据不同时期年发表数量变化ꎬ可将外文文献发展历程划分为３个阶段:(１)起步阶段(１９９８－２００６年):共有２８９篇文献被收录ꎬ占总收录数量的４７％ꎬ年均发表量２９篇ꎻ(２)加速阶段(２００７－２０１９年):发表总量占总发文量的５９９％ꎬ年均发表量３０７篇ꎬ几乎为上阶段的１０倍ꎮ(３)成熟阶段(２０２０年至今):发表总量占总发文量的３５３％ꎬ年均发表量７２４篇ꎬ增长速度放缓ꎬ文献产出量仍保持较高水平ꎮ在此领域中文研究几乎与国外同时起步ꎬ但是发展较为缓慢ꎮ在１９９９－２００５年仅发表３７篇文章ꎻ２００６－２０１６年发文量缓慢增加ꎬ小幅回落后目前保持平稳水平ꎬ年发文量在４０~５５篇范围内ꎮ国内与国外研究热度态势形成较大差距ꎮ２２㊀领域分布对比从领域分布维度对国内外建筑生命周期评价涉及学科进行比较(见图２)ꎮ外文文献发表量排在前列的学科为环境科学(ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ１３９７％)㊁建筑建造技术(ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇＴｅｃｈ￣ｎｏｌｏｇｙꎬ１２９４％)㊁绿色可持续科学技术(ＧｒｅｅｎＳｕｓ￣ＺＨＡＮＧＹｉｆａｎꎬｅｔａｌ.ＲｅｖｉｅｗｏｆＤｏｍｅｓｔｉｃａｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐｐｉｎｇｔａｉｎａｂｌｅＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ１２３５％)㊁土木工程(Ｅｎ￣ｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｉｖｉｌꎬ１１９５％)㊁工程环境(ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＥｎｖｉ￣ｒｏｎｍｅｎｔａｌꎬ１０９４％)ꎬ总占比６２１５％ꎮ中文文献发表量排在前列的学科为建筑科学与工程(６１２９％)㊁环境科学与资源利用(１４４２％)㊁工业经济(９４９％)㊁宏观经济管理和可持续发展(４６５％)㊁计算机软件及计算机应用(２３７％)ꎬ共占比９２２２％ꎮ国内外建筑生命周期评价相关文献多以建筑工程和资源环境学科为基础ꎬ少部分中文文献涉及经济和计算机领域ꎻ外文文献多学科交叉现象更加明显ꎬ不同学科文献产出更为均衡ꎮ图１㊀１９９８－２０２２年以建筑生命周期评价为主题的期刊论文发表量统计图Ｆｉｇ.１Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｊｏｕｒｎａｌａｒｔｉｃｌｅｓｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｐｕｂｌｉｓｈｅｄｆｒｏｍ１９９８ｔｏ２０２２图２㊀建筑生命周期评价研究领域分布统计图Ｆｉｇ.２ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｓｉｎｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ２３㊀发文机构与作者共现分析建筑生命周期评价中英文发文量前１０名的机构见表１㊁表２ꎮ中文文献发文量最高的机构为清华大学(５７篇)ꎬ发文量排名第二和第三的机构为同济大学与西安建筑科技大学(４１篇与２９篇)ꎬ青海大学文章平均被引次数较高ꎬ在建筑材料物化阶段生命周期评价方面具有较强的影响力[８ꎬ９]ꎮ外文文献发文量最高的机构为苏黎世联邦理工学院(９３篇)ꎬ发文量排名第二和第三的机构为米兰理工大学(８３篇)㊁香港理工大学(７８篇)ꎮ使用普莱斯定律确定核心作者群发文阈值ꎬ见式(１):Ｎｍｉｎ＝０７４９Ｎｍａｘ(１)式中:Ｎｍｉｎ为核心作者群发文数量最低阈值ꎻＮｍａｘ为核心作者群发文数量最高阈值[１０]ꎮ检索文献中ꎬ外文期刊中ＨａｂｅｒｔＧｕｉｌｌａｕｍｅ为本领域发文量最高者ꎬ累计发文４５篇ꎬ经计算ꎬ外文核心作者群发文最低阈值Ｎｍｉｎ为５篇ꎬ筛选后得到４７９个外文核心作者节点ꎮ其中ꎬ节点大小代表作者发文数量ꎬ节点之间的连线代表作者间的合作关系ꎬ整体呈现外围游离㊁内部集聚的特征(见图３)ꎮ苏黎世联邦理工学院的ＨａｂｅｒｔＧｕｉｌｌａｕｍｅ(４５篇ꎬ关注水泥混凝土材料环境影响及建筑数字化生产)㊁延世大学的ＨｏｎｇＴａｅｈｏｏｎ(３４篇ꎬ关注屋顶光伏系统及可持续运营)㊁巴勒莫大学的ＭａｕｒｉｚｉｏＣｅｌｌｕｒａ(３１篇ꎬ关注区域层级建筑能源利用)是外文期刊中的高产作者ꎬ外文核心作者共现形成了明显的中心集群现象ꎬ形成了良好的合作关系ꎮ按照同样方法计算ꎬ中文期刊核心作者群发文最低阈值Ｎｍｉｎ为３篇ꎬ筛选后得到６７个张艺凡ꎬ等:基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评核心作者节点ꎬ中文作者共现关系呈现整体分散㊁小组聚团的现象ꎬ核心作者多以所属机构为单位形成相对独立的小组ꎬ合作联系较弱(见图４)ꎮ国内研究代表性人物有清华大学的张智慧㊁中国建材检验认证集团股份有限公司的蒋荃㊁青海大学的龚志起等ꎮ张智慧等人对建筑生命周期评价进行了较为系统化的研究ꎬ包含不同结构㊁不同材料㊁不同阶段等多元视角ꎬ具有较高的影响力[１１－１５]ꎮ蒋荃㊁龚志起等人较为关注建筑材料㊁建筑物化阶段生命周期的研究ꎮ表１㊀排名前１０的中文发文机构发文量及被引频次Ｔａｂｌｅ１Ｔｈｅｔｏｐ１０ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｉｎＣｈｉｎｅｓｅｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｖｏｌｕｍｅａｎｄｃｉｔａｔｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙ序号中文期刊来源机构论文数总被引数清华大学５７２９３３１２同济大学４１３９０３西安建筑科技大学２９２７１４重庆大学２７３３７５天津大学２４２２６６北京工业大学２３２７５７东南大学１６２１１８青海大学１１２８９９华侨大学１１２６２１０武汉理工大学１１１６２表２㊀排名前１０的外文发文机构发文量及被引频次Ｔａｂｌｅ２Ｔｈｅｔｏｐ１０ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｉｎｆｏｒｅｉｇｎｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｖｏｌｕｍｅａｎｄｃｉｔａｔｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙ序号外文期刊来源机构发文量总被引数１苏黎世联邦理工学院９３３０４６２米兰理工大学８３１５８５３香港理工大学７８２８３５４里斯本大学６１１２１５５佩鲁贾大学６１２０５４６奥尔堡大学６０１２９１７挪威科技大学５９２１１５８莱里达大学５９２４０７９鲁汶大学５８８７７１０丹麦科技大学５７２９２４图３㊀外文文献发文作者共现图谱Ｆｉｇ.３Ｆｏｒｅｉｇｎｃｏ－ａｕｔｈｏｒｓｈｉｐｎｅｔｗｏｒｋｍａｐ图４㊀中文文献发文作者共现图谱Ｆｉｇ.４Ｃｈｉｎｅｓｅｃｏ－ａｕｔｈｏｒｓｈｉｐｎｅｔｗｏｒｋｍａｐ３㊀国内外研究进展３１㊀国外研究进展３１１㊀研究趋势关键词是作者对文章核心信息的提炼概括ꎬ关键词突现是指短期内出现频次急剧跃迁ꎬ可作为研究热点演化分析依据ꎮ使用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ进行分析得到外文关键词突现结果(见图５)ꎮ外文文献在１９９８－２００１年间未出现突变关键词ꎬ此后发展可划分为３个阶段:(１)起步阶段(２００２－２００７年):主要关注ＬＣＡ在建筑能耗的评估应用ꎻ(２)细分阶段(２００８－２０１７年):建筑生命周期评价出现了建筑类型和评价维度的研究分支ꎻ(３)整合阶段(２０１７－２０２２年):主要关图５㊀外文文献关键词突现分析Ｆｉｇ.５ＫｅｙｗｏｒｄＣｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｅｉｇｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅＺＨＡＮＧＹｉｆａｎꎬｅｔａｌ.ＲｅｖｉｅｗｏｆＤｏｍｅｓｔｉｃａｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐｐｉｎｇ注建筑生命周期评价与其他宏观理论的整合ꎬ以及对不同建筑尺度㊁技术方法的集成研究ꎮ３１２㊀国外研究热点对关键词进行聚类分析可以了解国内外研究热点和研究趋势ꎮ在ＣｉｔｅＳｐａｃｅ中通过ＬＬＲ算法对外文关键词进行聚类分析得到关键词知识图谱ꎬ聚类模块值Ｑ＝０８２>０３ꎬ平均轮廓值Ｓ＝０９４>０７ꎬ说明聚类结构清晰显著ꎬ结果合理可信(见图６)ꎮ聚类图谱共包含１３个知识域ꎬ依据知识域标签与代表关键词整合梳理后将其分为４类分析维度:体系框架与应用对象㊁气候变化与环境影响㊁能源利用与节能㊁循环经济ꎮ图６㊀建筑生命周期评价研究外文文献关键词知识图谱Ｆｉｇ.６ＫｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｏｆｋｅｙｗｏｒｄｓｉｎｆｏｒｅｉｇｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡＲｅｓｅａｒｃｈ㊀㊀(１)体系框架与应用对象ＬＣＡ框架包括４个部分:目标和范围定义㊁生命周期清单分析㊁生命周期影响评估和结果阐释ꎮ自生命周期评价概念引入建筑领域以来ꎬ随着研究不断深入ꎬ其框架也随之不断丰富整合ꎮ在框架拓展方面ꎬＬＣＡ和生命周期成本ＬＣＣ结合ꎬ形成了更具有实际指导意义的决策机制工具[１６ꎬ１７]ꎮＲｏｂＨｏｏｇｍａｒｔｅｎ等人比较不同可持续性评估工具ꎬ认为最综合的可持续性方法需要结合ＬＣＡ与ＬＣＣ的评价指标ꎬ以实现生命周期可持续性评估(ＬＣＳＡ)[１８]ꎮ在框架细分方面ꎬＬＣＡ衍生出生命周期能源评价(ＬＣＥＡ)㊁生命周期碳排放评价(ＬＣＣＯ２Ａ)等子系统ꎬ分别以能源消耗㊁碳排放量作为归一化指标进行评估[３]ꎮ作为最广泛使用的可持续评价工具之一ꎬ生命周期评价在建筑领域的应用呈现多元化ꎮ其特征主要有:①评价类型更加丰富ꎮＬＣＡ起初集中于住宅建筑评估ꎬ而后逐渐拓展到公共建筑以及不同建筑类型之间的比较分析[１７－１９]ꎮ②评价阶段更加细分ꎮ针对材料生产运输(ｐｒｏｄｕｃｔ)㊁建造阶段(ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ)㊁运行阶段(ｕｓｅｓｔａｇｅ)㊁建筑改造(ｒｅｎｏｖａｔｉｏｎ)㊁废弃阶段(ｄｉｓｐｏｓａｌ)各子阶段进行了深入的研究[２０ꎬ２１]ꎮ③评价尺度更加拓展ꎮ从单体评价拓展到群体评价ꎬ在不同规模尺度皆有应用[２２ꎬ２３]ꎮ(２)气候变化与环境影响全球气候变化而引起各国强烈的环境意识ꎬ如何从全生命周期视角降低建筑部门的环境负荷成为大家共同的研究焦点ꎮＬＣＡ以温室气体等排放物作为主要指标对建筑进行环境影响评价ꎬ识别生命周期中碳排放较高的环节并量化改进策略的减碳效果ꎮ如Ａｚｚｏｕｚ等人在英国伦敦的一个案例研究中对不同的设计理念的影响进行了量化ꎬ综合考虑结构㊁围护结构㊁建筑系统和运营设施管理各方面的最有效的措施ꎬ节省了生命周期内１６３％的碳排放ꎬ其中ꎬ分别减少了３２３％隐含碳和８７％的含能[２４]ꎮ(３)能源利用与节能ＬＣＡ可对建筑能源使用情况㊁节能效果进行定量分析ꎬ提供决策依据以改进能源资源利用ꎮ如Ｓｈａｒｍａ等人致力于识别各生命周期阶段能耗使用情况及关键因素ꎬ发现运行阶段产生了８０％~８５％的能源消耗ꎬ其关键影响因素是电力使用㊁暖通空调㊁制造和维护㊁水的使用㊁废物的产生等[２５]ꎮ除聚焦于传统能源模式下建筑能耗研究外ꎬＬＣＡ还可用于评估新能源技术在建筑中的减碳潜力及环境效益ꎬ如建筑光伏一体化(ＢＩＰＶ)㊁太阳能光伏光热一体化(ＰＶ/Ｔ)㊁储能技术等[２６－２８]ꎮ(４)循环经济循环经济概念起源于生态环境经济学和产业生态学ꎬ旨在创建一个闭环生产模式ꎬ利用重复使用㊁共享㊁维修㊁翻新㊁再制造和循环再造来实现经济㊁环境和社会之间更好的平衡[２９]ꎮ研究表明ꎬ循环经济相较于传统线性经济ꎬ具有更为显著的环境效益ꎮ例如ꎬ使用再生木材制造刨花板最高可降低９５％的生命周期环境负荷[３０]ꎮ然而ꎬ目前循环经济仍处于起步阶段ꎬ因此ꎬＬＣＡ可以为建筑产业转型提供定量评估ꎬ推动循环经济在实践中的应用ꎬ进一步推动建筑产业的可持续发展ꎮ３２㊀国内研究进展３２１㊀研究趋势用上文相同的方法针对中文８０８篇文献进行分析ꎬ得到关键词突现结果(见图７)ꎮ中文关键词演进过程可分为３个阶段:(１)评价体系发展阶段(１９９９－２００６年):该阶段聚焦于ＬＣＡ理论发展ꎬ并基于低能耗农宅㊁３Ｄ打印技术进行了应用尝试ꎻ(２)应用阶段(２００６－２０１３年):可持续发展背景下ꎬＬＣＡ在建筑领张艺凡ꎬ等:基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评域得到了广泛的应用ꎬ在建筑能耗㊁环境影响㊁成本效益维度进行评估ꎻ(３)细分阶段(２０１４－２０２２年):在建筑材料㊁研究方法㊁建筑类型不同方面出现突现现象ꎮ图７㊀中文文献关键词突现分析Ｆｉｇ.７ＫｅｙｗｏｒｄＣｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ３２２㊀国内研究热点按照同样的方法获得中外文文献关键词共线聚类知识图谱(见图８)ꎬ聚类模块值Ｑ＝０８４ꎬ平均轮廓值Ｓ＝０９８>０７ꎮ依据知识域标签与代表关键词将其分为３类:体系框架与应用对象㊁建筑节能㊁环境影响ꎮ图８㊀建筑生命周期评价研究中文文献关键词知识图谱Ｆｉｇ.８ＫｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｏｆｋｅｙｗｏｒｄｓｉｎｆｏｒｅｉｇｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇＬＣＡｒｅｓｅａｒｃｈ㊀㊀(１)体系框架与应用对象ＬＣＡ结合本土情况与实际需求不断拓展更新ꎬ形成具有本国特色的绿色建筑评价体系ꎮ一些学者针对我国绿色建筑评价体系与国外ＢＲＥＥＡＭ㊁ＬＥＥＤ㊁ＣＡＳＢＥＥ等主流绿色建筑评价体系进行了比较ꎬ重点分析了ＬＣＡ评价指标的差异及量化方法ꎬ为本土建筑生命周期碳排放基准值的技术路径建立提供借鉴[３１ꎬ３２]ꎮ同时建筑ＬＣＡ应用对象出现多元细分的趋势ꎮ在建筑类型上ꎬ从居住建筑为主逐渐拓展到办公建筑㊁校园建筑等公共建筑为主[３３－３８]ꎻ在地域上ꎬ除依据建筑热工设计分区外ꎬ针对生态脆弱的高原地区的研究也愈发受到关注[３９]ꎻ同时物质循环研究也愈发完善ꎬ对建筑废弃物处理及资源化㊁建筑水循环的研究热度有所提升[４０ꎬ４１]ꎮ(２)建筑节能建筑节能一直是受到高度重视的城市建设目标ꎮ在生命周期评价的视角下ꎬ建筑节能主要关注３个方面:一是建筑节能设计ꎬ例如窗墙比㊁朝向㊁围护结构等因素对建筑能耗的影响规律[３５ꎬ３６ꎬ４２]ꎻ二是建筑材料的能耗影响及经济效益ꎬ如张垚等利用ＬＣＡ＆Ｐ１－Ｐ２经济模型确定了６种常见保温材料在满足节能标准情况下的最优经济厚度[４３]ꎻ三是节能改造ꎬ如杜书波等人分析迪肯大学在适应性改造中的节能改造策略ꎬ并通过后期使用过程中的能源检测数据对其改造现状进行后评价[４４]ꎮ目前国内建筑节能研究多基于某一单体建筑或单项建筑技术措施进行能耗效益研究ꎮ然而ꎬ仅限于在建筑尺度的技术难以更进一步形成规模化的节能效益ꎬ有必要积极探讨在城区乃至更大的空间尺度的节能减碳手段[４５]ꎮ(３)环境影响全球暖化背景下ꎬ碳排放课题日益受到国内学者的重视ꎬ建立碳排放预测模型和评估减碳效益成为研究重点[４６ꎬ４７]ꎮ早前研究主要集中于碳排放核算方法构件及实证分析ꎬ２０１９年住房和城乡建设部发布ＧＢ/Ｔ５１３６６«建筑碳排放计算标准»ꎬ界定了碳排放计算边界和方法ꎬ为后续建筑碳排放预测计算和核算检验等提供依据[４８]ꎮ在此基础上ꎬ碳排放预测模型及减碳效益评估呈现多元化发展ꎬ多学科趋势逐渐加强ꎮ李远钊等人利用机器学习ＳＶＲ算法创建了高层办公建筑全生命周期碳排放计算模型[４９]ꎻ杨崴等人借助Ｇｒａｓｓｈｏｐｐｅｒ参数化平台对标准层面积㊁窗墙比及朝向等设计参数进行敏感性分析ꎬ总结出对ＬＣＡ结果影响较大的设计变量[４２]ꎮ计算机技术的结合应用促使ＬＣＡ可以在建筑设计早期阶段介入ꎬ对提升建筑性能㊁预测环境影响具有重要意义ꎮ４㊀国内外研究对比４１㊀研究基础对比从研究基础上看ꎬ国外的相关研究开展较早ꎬ水ＺＨＡＮＧＹｉｆａｎꎬｅｔａｌ.ＲｅｖｉｅｗｏｆＤｏｍｅｓｔｉｃａｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇＬｉｆｅＣｙｃｌｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐｐｉｎｇ平较高㊁影响力较强的机构多在欧洲和美国ꎮ近十几年发文数量呈指数增长㊁研究热度较高ꎮ国内研究相对起步较晚ꎬ自２００６年起发文量呈线性增长趋势ꎬ２０１６年达到年发文量高峰后逐渐小幅下降ꎬ２０１９年后恢复增长并趋于平稳(见图１)ꎮ分析发现国内外建筑生命周期研究热度与政策标准制定紧密相关ꎮ２００６年国际标准化组织对ＩＳＯ１４０４０系列标准进行了更新:将原先的４个标准整合为现在的ＩＳＯ１４０４０２００６«环境管理生命周期评价原则和框架»和ＩＳＯ１４０４４２００６«环境管理生命周期评价要求和导则»两个标准ꎬ这一变化引起国际学者们的广泛关注ꎬ发文量迅速增加[５０]ꎮ同年ꎬ我国发布了首版ＧＢ/Ｔ５０３７８«绿色建筑评价标准»ꎬ生命周期评价在绿色建筑的应用使得国内相关研究从理论层面逐渐转化为定性定量相结合的操作层面ꎬ提升了国内建筑ＬＣＡ的研究热度[５１]ꎮ４２㊀研究趋势对比建筑生命周期评价研究趋势可根据各阶段主要热点分为评价体系发展阶段㊁应用阶段㊁细分阶段和整合阶段(见图９)ꎮＬＣＡ概念最早由欧美国家针对工业产品包装环境影响提出ꎬ在２０世纪７０－８０年代得到快速发展ꎬ国外建筑生命周期评价研究在初期阶段已具备一定的理论基础[７]ꎮ因此ꎬ直接快速进入到应用起步阶段和细分阶段ꎬ目前阶段更加注重尺度规模层面㊁学科层面㊁方法层面的整合研究ꎮ在２０世纪９０年代初期ꎬＬＣＡ概念开始受到国内学者的关注[５２]ꎮ前期研究更加注重与本土化理论的融合发展ꎬ后期进入广泛应用阶段ꎬ当前研究细分多样ꎬ在生命周期各阶段类别㊁地域类别㊁材料产品类别及建筑类别都衍生了不同的研究热点ꎬ但是在各类别中研究发展不均衡ꎬ尚未形成全面的研究体系ꎮ４３㊀研究内容对比目前国内外建筑生命周期评价均已形成较成熟的研究体系ꎬ其内容可细分为体系框架㊁应用对象㊁环境影响㊁能源节约与利用㊁经济效益５个方面(见图９)ꎮ(１)在体系框架方面ꎬ国内外学者以清单分析为基础ꎬ结合ＬＣＣ和层次分析法(ＡＨＰ)等ꎬ探索综合性归一化ＬＣＡ体系框架ꎮ国内建筑生命周期评价研究虽相对起步晚ꎬ但在绿色建筑㊁可持续建筑和建筑节能减排等方面已有显著成果ꎬ促进了本土绿色建筑评价体系与国际建筑生命周期评价体系的协同联系ꎮ(２)在应用对象方面ꎬ国内外已对不同的居住建筑与公共建筑类型开展多元化探索ꎮ国外研究在单体㊁街区㊁城市㊁国家等不同规模层级都有所开展ꎬ而国内文献主要集中于微观层面的单体建筑ꎬ对于中观及宏观层级讨论较少ꎮ图９㊀中外文文献研究热点演变对比图Ｆｉｇ.９ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔｓｉｎＣｈｉｎｅｓｅａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ㊀㊀(３)在环境影响方面ꎬ国内外研究热点具有高度的重合性ꎬ 碳排放碳足迹是共同关注的重点课题ꎮ国内外建筑生命周期评估通常选择二氧化碳当量作为基本计量单位进行环境影响评估ꎬ在环境影响方面的研究热点主要围绕碳排放进行ꎮ(４)在能源节约与利用方面ꎬＬＣＡ为集中于运行阶段的传统建筑能耗研究拓宽了范畴ꎬ在全生命周期视角下将建筑含能与运行能耗共同考虑已成为国内外相关学者的研究共识[５３ꎬ５４]ꎮ国内研究主要将ＬＣＡ应用于建筑围护结构方面ꎬ集中于材料比选㊁保温厚度优化以及性能与成本平衡等视角ꎮ国外研究在建筑能源方面较国内更为系统ꎬ除建筑需求端的节能研究外ꎬ对于可再生能源在建筑中的利用也进行了深入探讨ꎮ(５)在经济效益方面ꎬ国外学者围绕循环经济课题开展了广泛研究ꎬ主要聚焦于建筑废弃物㊁资源和工业升级ꎬ而国内学者将循环经济视为一种对工业化发展伴生的环境挑战的应对策略ꎬ其内容观点较为模糊化和概念化[５５]ꎮ尽管已经有一些针对节能措施增量成本效益评估的研究成果ꎬ但多集中在个案节能初始投资与运营成本优化的比较ꎬ建筑生命周期评级维度评价方法仍需进一步完善整合ꎮ张艺凡ꎬ等:基于知识图谱的国内外建筑生命周期评价研究述评４４㊀研究方法对比国内外建筑ＬＣＡ主要使用清单量化的方法依据各评价指标对物质和能量流动信息进行收集整合ꎮ建筑ＬＣＡ评价的指标主要包括建筑能耗㊁温室气体排放㊁资源消耗㊁废弃物生成等方面ꎮ不同评价体系对这些指标的考虑程度和方法有所不同(见表３)ꎮ我国的绿色建筑评价体系主要采用措施清单作为评价方式ꎬ旨在约束建筑全生命周期的能耗和环境影响ꎮ然而ꎬ该评价体系缺少基于性能的量化评价方法ꎬ并且涉及的ＬＣＡ指标较为单一ꎬ这导致缺乏全面准确的评估结果ꎮ此外ꎬ由于缺乏专用的软件工具ꎬ评估过程相对困难复杂ꎬ给其他评价体系标准的一致性和可比性带来阻碍ꎮ表３㊀可持续建筑评价体系中涉及的ＬＣＡ指标与计算方法[３１ꎬ５６]Ｔａｂｌｅ３ＬＣＡｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｂｕｉｌｄｉｎｇａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓ[３１ꎬ５６]评价体系ＢＲＥＥＡＭＥＤＧＮＢＬＥＥＤ绿色建筑评价体系(２０１９版)涉及的生命周期评价指标ＧＷＰꎬＦＷꎬＯＤＰꎬＡＰꎬＥＰꎬＲＷＤꎬＡＤＰ－ＥꎬＰＯＣＰꎬＨＷＤꎬＡＤＰ－ＦꎬＮＨＷＤＧＷＰꎬＯＤＰꎬＰＯＣＰꎬＡＰꎬＥＰꎬＰＥｎｒꎬＰｅｒＧＷＰꎬＯＤＰꎬＰＯＣＰꎬＡＰꎬＥＰꎬＮＰＥＤＧＷＰ提高与创新加分项:建筑碳排放量计算和减碳措施工具与方法数据和方法:ＧｒｅｅｎＧｕｉｄｅｔｏＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ工具:ＧｒｅｅｎＧｕｉｄｅｃａｌｃｕｌａｔｏｒꎬＩＭＰＡＣＴＬＣＡ＆ＬＣＣｔｏｏｌ数据:Ｏｅｋｏｂａｕ.ｄａｔ工具:ＬＥＧＥＰ工具:ＬＥＥＤＬＣＡＣａｌｃｕｌａｔｏｒꎻＡｔｈｅｎａＥｃｏ－ｅｓｔｉｍａｔｏｒ/㊀㊀注:缩写分别代表的指标为:ＧＷＰ全球变暖潜值ꎻＦＷ淡水净使用量ꎻＯＤＰ臭氧破坏潜值ꎻＡＰ酸化潜值ꎻＥＰ富营养化的潜值ꎻＲＷＤ放射性废物处理ꎻＡＤＰ非生物资源消耗潜值ꎻＰＯＣＰ对流层臭氧形成潜值ꎻＨＷＤ危险废物处理ꎻＮＨＷＤ非危险物处理ꎻＰＥｎｒ不可再生一次能源消耗量ꎻＰｅｒ可再生一次能源消耗量ꎮ㊀㊀不确定性分析是ＬＣＡ评价的重要组成部分ꎮ国外研究对ＬＣＡ过程中的不确定性变量进行分析ꎬ如建筑运营期间的能源价格波动㊁建筑使用者行为和建筑环境参数等因素ꎬ以评估评价结果的准确性和可靠性[５７]ꎮ国内研究早期主要对建筑投资决策㊁施工管理等过程的不确定性进行探讨ꎬ此类研究侧重风险管理而非对生命周期评价方法的完善ꎬ故不在本文讨论范畴中[５８ꎬ５９]ꎮ近几年来ꎬ国内有关学者对ＨＡＶＣ系统性能差距㊁建筑能源模型校验和节能改造经济性方面进行不确定性量化分析ꎬ但针对建筑全生命周期评价体系的不确定性分析的研究成果相对较少ꎬ研究深度和广度有待进一步扩展[６０－６２]ꎮ５㊀结论基于１９９８－２０２２年国内外建筑生命周期评价的文献计量与可视化知识图谱分析ꎬ从文献产出㊁领域分布㊁发文机构与核心作者方面对研究现状进行了概述ꎬ以此为基础对研究热点与研究趋势进行了综合分析及对比ꎮ总结了目前国内外建筑生命周期评价在研究基础㊁研究内容㊁研究方法及研究趋势特点ꎬ并提出国内本领域发展存在的问题:国内建筑生命周期评价研究主要聚焦于单体建筑ꎬ针对街区㊁城市等建筑群体分析仍较为缺乏ꎮ且国内大量研究仍停留在建筑领域节能减排策略及评估预测等阶段ꎬ鲜有从新能源利用㊁循环经济等交叉学科视角探讨ꎮ此外ꎬ建筑生命周期评价主要基于模型进行清单量化ꎬ对模拟过程的不确定性分析缺乏重视ꎬ这会造成预测阶段结果与实际差异较大ꎮ基于对建筑ＬＣＡ领域图谱分析与认识ꎬ未来研究可从以下３个方面做出创新贡献:(１)探索从建筑单体到群体的生命周期评价ꎮ面对日益严峻的气候挑战ꎬ相较于建筑单体ꎬ对建筑群体层面进行生命周期环境影响及能源消耗的研究将极大助力实现我国的碳中和目标ꎮ因此ꎬ有必要扩大建筑生命周期研究对象规模ꎬ在街区㊁城市乃至国家等中观㊁宏观尺度方面探索可持续发展道路ꎮ(２)完善建筑ＬＣＡ的评价框架与方法ꎬ关注建筑生命周期中的不确定性分析ꎮ建筑的使用寿命明显长于其他产品ꎬ针对长时间跨度的模拟ꎬ不确定性分析对于模型预测准确度尤为重要ꎮ后期研究中应重视建筑生命周期评价模型中的不确定性分析ꎬ未来气候变化㊁能源技术的演变等不确定性因素或成为关注重点ꎮ(３)发展多学科视角下的建筑生命周期评价ꎮ建筑不仅是能耗终端和碳排放源ꎬ本身也带有技术集成㊁经济载体等多重属性ꎮ未来应重视联合能源㊁经济学㊁计算机等多学科视角回应建筑复杂性ꎬ整合建筑性能㊁能源技术㊁经济效益等多维度指标以发展全方位系统化的建筑生命周期评价体系ꎮ参考文献:[１]黄贤金ꎬ张安录ꎬ赵荣钦ꎬ等.碳达峰㊁碳中和与国土空间规划实现。

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欧米茄广告语篇一：欧米茄体创新助手报告——主题分析报告创新助手平台提供北京万方软件股份有限公司20XX-06-27报告目录报告核心要素 (i)一、主题简介 (1)二、主题相关科研产出总体分析 (1)2.1文献总体产出统计 (1)2.2学术关注趋势分析 (2)三、主题相关科技论文产出分析 (2)3.1中文期刊论文 (2)3.1.1近十年中文期刊论文分布列表 (2)3.1.2中文期刊论文增长趋势 (3)3.1.3发文较多期刊 (4)3.1.4发文较多的机构 (4)3.1.5发文较多的人物 (4)3.1.6核心期刊分布数量对比 (4)3.1.7最近相关中文期刊论文 (5)3.1.8被引较多的相关期刊论文 (5)3.2学位论文 (5)3.2.1近十年学位论文年代分布列表 (5)3.2.2学位论文增长趋势 (6)3.2.3硕博学位论文数量对比 (7)3.2.4发文较多的机构 (7)3.2.5发文较多的人物 (7)3.2.6最近相关学位论文 (7)3.3中文会议论文 (7)3.3.1近十年中文会议论文年代分布列表 (7)3.3.2中文会议论文增长趋势 (8)3.3.3中文会议论文主办单位分布 (9)3.3.4发文较多的机构 (9)3.3.5发文较多的人物 (9)3.3.6最近相关中文会议论文 (9)3.4外文期刊论文 (9)3.4.1近十年外文期刊论文年代分布列表 (9)3.4.2外文期刊论文增长趋势 (10)3.4.3最近相关外文期刊论文 (10)3.5外文会议论文 (10)3.5.1近十年外文会议论文年代分布列表 (10)3.5.2外文会议论文增长趋势 (11)3.5.3最近相关外文会议论文 (12)四、主题相关专利、科技成果及基金产出状况 (12)4.1专利 (12)4.1.1近十年专利情况 (12)4.1.2专利类型分布 (13)4.1.3获得专利较多的机构 (13)4.1.4专利较多的人物 (13)4.1.5最新专利 (13)4.1.6失效专利 (13)4.2科技成果 (14)4.2.1近十年科技成果情况 (14)4.2.2科技成果地区分布 (15)4.2.3获得科技成果较多的机构 (15)4.2.4获得科技成果较多的人物 (15)4.2.5最新科技成果 (16)4.3基金 (16)4.3.1近十年基金情况 (16)4.3.2基金类型分布 (17)4.3.3获得基金较多的机构 (17)4.3.4获得基金支持较多的人物 (17)4.3.5最新获得基金支持的期刊论文 (17)五、主题相关国家法律法规及标准 (18)5.1国家法律法规 (18)5.2中外标准 (18)六、提供主题相关产品及服务的机构 (18)七、主题学科渗透性 (18)八、主题共现词 (18)九、主题研究领域创新实体 (19)9.1相关专家(排名不分先后) (19)9.2研究领域推荐机构 (19)9.3研究领域推荐人物 (19)十、媒体相关报道 (20)10.1近十年媒体关注度 (20)10.2最新媒体报道 (20)附录一报告研究背景及目的 (21)附录二报告研究方法及原理 (21)附录三报告相关定义说明 (22)1.数据源 (22)2.数据呈现方式 (22)3.相关定义——报告中的术语解释 (22)4.其他说明 (22)附录四法律声明 (23)附录五联系方式 (24)图表目录图表1文献总体产出统计表 (1)图表2文献总体产出饼图 (1)图表3学术关注趋势图 (2)图表4近十年中文期刊论文分布列表 (2)图表5近十年中文期刊论文增长趋势曲线图 (3)图表6发文较多期刊 (4)图表7发表中文期刊论文较多的机构名称及数量 (4)图表8发表中文期刊论文较多的人物名称及数量 (4)图表9近十年学位论文年代分布列表 (5)图表10近十年学位论文增长趋势曲线图 (6)图表11硕博学位论文数量对比饼状图 (7)图表12发表学位论文较多的机构名称和数量 (7)图表13发表学位论文较多的人物名称和数量 (7)图表14近十年中文会议论文年代分布列表 (7)图表15近十年中文会议论文增长趋势曲线图 (8)图表16中文会议论文主办单位分布图 (9)图表17发表中文会议论文较多的机构名称和数量 (9)图表18发表中文会议论文较多的人物名称和数量 (9)图表19近十年外文期刊论文年代分布列表 (9)图表20近十年外文期刊论文增长趋势曲线 (10)图表21近十年外文会议论文年代分布列表 (10)图表22近十年外文会议论文增长趋势曲线图 (11)图表23近十年专利情况分布图 (12)图表24专利类型分布饼状图 (13)图表25获得专利较多的机构名称和数量 (13)图表26获得专利较多的人物名称和数量 (13)图表27近十年科技成果情况曲线图 (14)图表28科技成果地区分布图 (15)图表29获得科技成果较多的机构名称和数量 (15)图表30获得科技成果较多的人物名称和数量 (15)图表31近十年基金情况统计图 (16)图表32基金类型分布图 (17)图表33主题学科渗透性 (18)图表34主题共现词词频 (18)篇二：瑞士欧米茄手表报纸广告文案瑞士欧米茄手表报纸广告文案标题：见证历史把握未来正文：全新欧米茄碟飞手动上链机械表，备有18K金或不锈钢型号。

我国知识服务研究的现状、热点和趋势

我国知识服务研究的现状、热点和趋势目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的和范围 (4)2. 知识服务概述 (5)2.1 知识的概念与特性 (6)2.2 知识服务的定义与分类 (7)2.3 知识服务的主要功能与应用领域 (8)3. 我国知识服务研究现状 (9)3.1 历史发展沿革 (11)3.2 当前研究概况 (12)3.3 研究存在的问题与挑战 (13)4. 我国知识服务研究热点 (14)4.1 知识服务的理论构建 (16)4.2 知识资源与数据库建设 (17)4.3 知识服务技术的发展 (18)4.4 知识服务与用户需求的匹配 (20)4.5 知识服务的商业模式与应用创新 (21)5. 我国知识服务研究发展趋势 (23)5.1 数据驱动与智能化 (25)5.2 跨界融合与生态构建 (26)5.3 服务标准化与质量评价 (28)5.4 知识产权保护与法律政策支持 (29)6. 研究展望与建议 (30)6.1 未来研究方向 (31)6.2 政策建议与应用对策 (33)1. 内容简述本报告旨在全面剖析我国知识服务研究的现状、热点与趋势，为相关领域的研究者提供有价值的参考信息。

从研究现状来看，我国知识服务领域已取得显著的进展，涵盖了理论基础、方法论、应用实践等多个层面。

众多学者致力于探索知识服务的本质与内涵，提出了一系列具有创新性的理论观点。

研究热点主要集中在知识服务与信息技术的融合、知识服务对传统图书馆的变革、知识服务产业链的构建等方面。

这些热点问题不仅反映了学术界对知识服务领域的关注焦点，也预示着未来研究的发展方向。

在趋势分析部分，我们预测未来我国知识服务将更加注重个性化与定制化服务，利用人工智能、大数据等先进技术提升服务质量和效率。

跨学科合作与知识服务国际化将成为推动知识服务发展的重要动力。

本报告将从现状、热点和趋势三个方面对我国知识服务研究进行深入探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的启示和借鉴。

2020中国BI指数测评报告

➢ 全面。越来越多业务场景接入BI，不仅可以为一线提更多运营数据支持，同时业务数据
构成闭环，以数据关联为纽带，高层管理者得以从多层面观察业务协作运转状态，直接钻取信息明细，迅速发现趋势，定位异常，及时获取数据决策支持。
66.7 %
展现佳/ 数据透视便捷
62.5 %
快速响应新业务下的数据呈现
58.3 %
用户画像指数
四大区域经济带构成了BI市场的主要支点，区域市场潜力依然可观
区域实践热度指数
广东北京江苏山东上海陕西重庆河南四川浙江
15%以上 10%~15% 6%~10% 5%~6% 4%~5% 2%~4% 1%~2% 0~1%
14.1 11.5
10.4
区域内饱和度（TOP10）指数
医药大制造零售
金融软件服务泛地产教育科研
帆软软件品牌优势区域指数
行业均值帆软软件
广东北京江苏上海山东浙江河南四川河北
数据来源：T研究 2020/10
帆软软件—客户案例精选
苏州工业园区清源华衍水务有限公司成立于
2005年，由中新苏州工业园区市政公用发展集
项团有限公司与香港中华煤气有限公司合资组建。
4
◆ 创新品牌在BI赛道难以撼动老牌厂商的先发优势。
⚫ 老牌厂商深耕BI领域多年，具有丰富的服务头部客户的经验，并积累了大量的业务场景分析模型与数据。丰富的业务模型与数据不仅助其更好赋能客户，而且依此构筑了深厚的竞争壁垒。
⚫ 进入BI赛道的新玩家不仅需要突破成熟竞品的竞争壁垒，且服务客户经验方面与老牌差距较大，维护老客户方面需要耗费更多精力。
数据来源：T研究 2020/10

基于知识图谱的国内外绿色物流研究可视化对比分析

基于知识图谱的国内外绿色物流研究可视化对比分析作者：刘紫玉郭鹏涛来源：《河北科技大学学报》2020年第03期摘要：为了探寻绿色物流研究的重点和方向，为中国绿色物流研究提供参考，对国内外绿色物流研究进行了对比分析。

检索了中国知网（CNKI）和Web of Science的936条国内外数据，运用可视化软件citespaceⅤ生成的文献共被引、关键词共现、聚类、时区图和突变词等知识图谱，分析了国内外绿色物流的热点、演进路径和前沿技术。

研究表明，国内物流业最近及未来持续性的研究热点与前沿技术集中在冷链物流、旅游物流、农产品物流等区域性的绿色物流方面，国外集中在供应链、优化模型和车辆线路、油耗等具体问题研究方面。

关于绿色物流研究，国外侧重创新与微观层面;国内侧重在宏观层面，应加强微观方面的研究，利用技术创新加速物流绿色化进程。

研究结果对绿色物流的演进路径分析和研究前沿预测具有重要意义，为后续相关研究提供了理论依据。

关键词：物流系统管理;citespaceⅤ;知识图谱;演进路径;研究前沿中图分类号：F252 文献标识码：Adoi：10.7535/hbkd.2020yx03009Visual comparative analysis of green logistics researchat home and abroad based on knowledge mapLIU Ziyu， GUO Pengtao（School of Economics and Management， Hebei University of Science and Technology，Shijiazhuang， Hebei 050018， China）Abstract：In order to explore the focus and direction of green logistics research and providing reference for China′s green logistics research， a comparative analysis of relevant domestic and foreign documents was conducted. Based on 936 domestic and foreign data retrieved from CNKI and Web of Science，the hotspots， evolution paths and cutting-edge technologies of green logistics at home and abroad were analyzed by using the knowledge maps of document co-citation， keyword co-occurrence，clustering， time zone map and mutation words generated by visual software citespaceⅤ. The result shows that the recent and future sustainable hotspots and frontiers in China are in the area of regional green logistics， such as cold chain logistics， tourism logistics， and agricultural product logistics， etc.， while foreign countries are specific to supply chains， optimization models，vehicle routes， and fuel consumption. Regarding the research on green logistics， foreign countries focus on innovation and micro level， but domestic studies lay particular emphasis on macro aspects. The research on micro aspects should be strengthened and the process of green logistics should be accelerated by technological innovation in China. The research results are of great significance for analyzing the evolution path of green logistics and the prediction of research frontier， and provide theoretical basis for the follow-up research.Keywords：logistics system management; citespaceⅤ; knowledge map; evolution path; research frontier物流引入中国后发展迅猛，被誉为“第三利润源”，物流业被列入十大振兴产业。

2023年知识图谱行业市场规模分析

2023年知识图谱行业市场规模分析随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种结构化的语义数据表示方式，已经成为了人工智能技术的一个重要领域。

知识图谱不仅可以作为人工智能的核心技术之一，还可以应用于搜索引擎、智能客服、推荐系统以及数据分析等领域，成为了一种非常重要的技术。

本文将对知识图谱行业的市场规模进行分析。

一、知识图谱市场规模目前，全球知识图谱市场规模正在不断扩大。

根据MarketsandMarkets的研究报告，全球知识图谱市场规模将从2020年的28.1亿元美元增长到2025年的16.3亿元美元，年复合增长率为约30%。

据不完全统计，中国的知识图谱市场规模在不断扩大。

根据艾瑞咨询的研究报告，中国知识图谱市场从2017年的11亿元人民币增长到2019年的33亿元人民币，年复合增长率为约86%。

艾瑞咨询预测，到2022年，中国知识图谱市场规模将达到165亿元人民币。

二、知识图谱行业应用领域1.搜索引擎知识图谱可以以图形化的方式，将不同的实体和概念进行连接，并提供丰富的元数据信息。

对于搜索引擎来说，结合知识图谱可以提高搜索引擎的精度和召回率。

2.智能客服知识图谱可以帮助智能客服系统更好地理解用户的意图和需求，提高智能客服的质量和效率。

例如，腾讯的“对话式客服”就利用知识图谱和自然语言处理技术，实现了人机对话的智能化。

3.推荐系统知识图谱可以通过将用户画像、产品画像和行为数据相结合，提供个性化的推荐服务。

例如，淘宝通过知识图谱和机器学习技术，实现了商品的个性化推荐。

4.数据分析知识图谱可以将不同的数据源进行整合，并建立一些复杂的数据模型，帮助企业进行数据分析和决策。

例如，百度的“天工”平台提供了一套知识图谱构建和应用的解决方案，可以广泛应用于数据分析和人工智能领域。

三、未来发展趋势1.多样化的数据源随着人工智能技术的不断发展，知识图谱需要将不同的数据源进行整合，提供更加全面和准确的数据服务。

未来，知识图谱需要提供更加多样化和复杂化的数据源支持。

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多源异构的数据来源
结构化和半结构化数据的抽取是搭建基础，非结构化数据抽取的发展将拓宽知识图谱的应用边际
知识抽取是搭建知识图谱过程中至关重要的一环，也是目前评判知识图谱优劣性的标准之一。知识抽取所处理的信息往往是明确的事实性信息，信息源通常分为已有关联数据库的结构化数据、如表格和列表类的半结构化数据，以及如TXT格式的文本类非结构化数据，前二者可以通过D2R（DRF格式转换器）、包装器（格式解析工具）等工具完成处理，而文本类非结构化数据需要通过自然语言处理的相关技术进行知识抽取，所有数据最终都要通过处理转化为标准数据供图谱使用。随着生物识别和物体识别等AI技术的应用，指纹库、人脸库、车辆库等数据库逐步建立，对于非结构化数据的知识抽取将不再局限于文本，所搭建的知识图谱维度将会更丰富，应用场景更加垂直下沉。

3
知识图谱技术概述
1
中国知识图谱市场概述
2
中国知识图谱细分市场分析
3
中国数据智能代表企业案例展示
4
4
人工智能技术分类和趋势
三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步
人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的
• 2019年，小米小爱同学3.0上线，以百科图谱为中心，外接垂类知识图谱和小米业务图谱，三元组规模达300亿
1950
1970
1990 2000
2012
~
基础概念阶段
来源：艾瑞根据公开资料自主研究绘制。
©2020.3 iResearch Inc.
专家系统阶段 Web 1.0阶段 Web 2.0阶段
• 2012年，Google提งสมุดไป่ตู้别的三元组集合
• 2017年，阿里巴巴知识图谱首次曝光，已包含百亿级别核心商品信息的三元组集合
• 2017年，腾讯AI Lab在美国国家标准与技术研究院（NIST）主办的2017年国际知识图谱构建大赛获得冠军
应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下，
人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共
同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合
6
知识图谱概念定义
是一种描绘实体间关系的语义网络，是认知智能的必要基础
知识图谱是一种描绘实体之间关系的语义网络，是人工智能重要研究领域——知识工程的主要表现形式之一。知识图谱通过RDF（三元组），既“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合的形式，以人类对世界认知的角度，阐述世间万物之间的关系，通过NLP技术、图计算、知识表示学习等手段，将非线性世界中的知识信息结构化，以便机器计算、存储和查询，起到赋予机器人类认知的效果，是人工智能技术走向认知的必要基础。
人工智能与生产力的关系
人工智能
感知智能
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
生产力
认知智能
行为智能
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
指导
知识生产力
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
劳动生产力
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
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过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，
过程中如产生新的关系组合，通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合，最终形成
完整形态上的知识图谱。
知识图谱结构拓扑图
应用中知识不断扩充和修订
结构化数据
半结构化数据非结构化数据
据规范，再抽取数据的“自顶向下型”和先抽取实体数据，再逐层构建本体的“自底向上型”两种模式，前者适用于场景
较为固定，存在可量化行业逻辑的领域，如金融、医疗、法律等；后者适用于新拓展的，有大量数据积累，行业逻辑难以
直接展现的领域。总体而言，搭建知识图谱从数据源开始，经历了知识抽取、知识融合、知识加工等步骤。原始的数据通
知识图谱的发展历程
启蒙期（1950-1977年）
成长期（1977-2012年）
发展期（2012年-今）
• 1955年，加菲尔德提出了将引文索引应用于检索文献的方法
• 1965年，普赖斯等人提出用引文网络来研究当代科学发展脉络的方法
• 1968年，奎林提出语义网络的概念，是一种用图来表示知识的结构方式
生物控制论
工程控制论自组织
系统

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人工智能技术应用本质
认知智能使AI触及生产核心，知识图谱决定认知智能的起点
人工智能与互联网或5G等技术本质上存在差别，后者解决的是信息的发出、传递、接收与反馈的闭环问题，而人工智能的本质是进行生产力升级，因此评判人工智能使用的是否有价值，要看其技术应用是否贴近生产核心。人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应。以计算机视觉、语音识别为代表的感知智能应用深度学习，在算力与数据的支撑下突破了工业红线，实现了机器对于自然界具象事物的判断与识别，但仅仅如此并没有触及核心生产环节，所以也就限制了其商业应用半径。当人们使用机器能识别更多事物的时候，自然而然的引发了，对事物背后的事理，理解、分析和决策的深层次需求，认知智能呼之欲出。认知智能核心解决的问题是对人类文明抽象概念的识别与联想，通过自然语言处理（NLP）技术对文字内容在语义上进行初步认知和自动抓取，经由知识图谱对概念间的关系属性进行联结、转换，从而对人类社会生产、生活行为进行描绘，实现业务规范梳理、生产流程可视化、人际关系挖掘等代表应用，这与注重经验、逻辑和方法论累积的知识生产力产生了直接对应，而与劳动生产力相对应的行为智能同样需要知识的指导，所以认知智能的发展才是人工智能回归本质的表征，而搭建知识图谱是认知智能可以参与生产的基础锚点。
知识图谱以RDF形式阐述万物关系
实体
关系
另一 RDF
知识图谱RDF（三元组）形式
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知识图谱结构
自然世界

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知识图谱发展历程
三个时期五个阶段奠定了现代知识图谱的雏形
知识图谱发展至今可以总结为三个时期和五个阶段。1950-1977年是启蒙期，包含了基础概念阶段和专家系统阶段的开端，这一时期文献索引的符号逻辑被提出并且应用；1977-2012年是知识图谱不断演变的成长期，包含了大部分专家系统阶段和Web 1.0和2.0阶段，在此期间出现了很多如WordNet、Cyc、Hownet等大规模的人工知识库，知识工程成为了人工智能重要的研究领域，2012年，Google正式提出的知识图谱概念，开启了现代知识图谱的序章；2012年至今是知识图谱的发展期，中国企业开始入局，以BAT为代表的科技公司依托自身业务，在搜索引擎、电商、医疗等领域开始应用知识图谱技术，解决办法服务商们也从大数据赛道中脱颖而出，将知识图谱技术拓展到安防、金融、教育等更多领域，让AI跳出感知智能的商业局限，向解决各产业生产环节中的核心痛点更进一步。
在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。
2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为 106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。
市场期待的方向。
人工智能三大流派分类与融合趋势
连接主义
符号主义
行为主义
机器学习
深度学习
智能语音计算机视觉自然语言理解
……
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知识图谱知识工程
专家系统
启发式算法
控制论
智能机器人系统信息理论控制理论
神经系统
控制逻辑计算机智能控制系统
知识图谱阶段

8
知识图谱结构
建设本体模型和实体数据库是知识图谱结构的核心
知识图谱从逻辑上可以分为概念层和数据层，数据层指以三元组为表现形式的客观事实集合，而概念层是它的“上层建
筑”，是经过积累沉淀的知识集合。建设中以本体模型和实体数据库为核心，根据二者的建设顺序又分为先定义本体和数
随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。
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符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分
别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计
算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着
自然语言处理（NLP）
NLP技术其实也是一种识别，是对人类文明符号——文字在语义上的初步认知
知识图谱
知识图谱能实现的是通过概念间的关联进行联结、转换，从而对人类社会生产、生活行为进行描绘，如业务规范、生产流程、人际关系等
语义识别语义识别