基于RDF三元组的电子商务竞争者数据挖掘
大数据时代的知识图谱构建与推理机制研究
大数据时代的知识图谱构建与推理机制研究随着大数据时代的到来，知识图谱成为了构建和推理信息的重要工具。
知识图谱是一种以图形的形式呈现的结构化知识库，它通过链接实体之间的关系和属性，提供了丰富的语义信息。
知识图谱的构建与推理机制研究是在大数据时代背景下，实现智能识别、数据挖掘和推理的关键问题。
一、知识图谱构建的基本步骤1. 数据收集与清洗：在构建知识图谱的过程中，首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以来自结构化的数据库、半结构化的网页和文本、以及非结构化的多媒体内容。
然后将收集到的数据进行清洗，去除噪音和冗余信息。
2. 实体识别与链接：在知识图谱中，实体是指具体的人、地点、产品、组织等，它们通过关系链接构成了知识图谱的节点。
实体识别是将文本中的实体识别出来并进行分类，然后通过链接标识实体间的关系。
3. 关系提取与抽取：关系是知识图谱中不同实体之间的链接。
在构建知识图谱时，需要通过自然语言处理和文本挖掘技术从文本中提取出实体之间的关系，并将这些关系转化为可操作的数据。
4. 知识表示与存储：知识图谱的构建过程中，需要对实体、关系和属性进行统一的知识表示和存储。
常用的方法有基于图数据库的存储、RDF三元组表示和OWL本体表示等。
二、知识图谱的推理机制研究1. 知识推理：知识推理是基于已有实体、关系和属性之间的逻辑和语义推理，从而发现新的实体、关系和属性，并丰富知识图谱的内容。
常见的推理方法包括逻辑推理、网络推理、统计推理和机器学习等。
2. 问题回答与推荐系统：利用知识图谱的推理机制，可以搭建智能问答系统和个性化推荐系统。
通过对用户的提问或者需求进行语义理解和推理，系统能够根据知识图谱中的知识和信息，高效地回答问题或者推荐个性化的内容。
3. 关联分析与知识发现：知识图谱推理机制可以通过分析知识图谱中的实体、关系和属性之间的关联关系，发现隐藏在数据中的模式和规律。
基于这些关联，可以进行知识发现、数据挖掘和预测等任务。
知识图谱在信息检索中的应用与研究
知识图谱在信息检索中的应用与研究近年来，随着人工智能技术的发展和普及，知识图谱应用的热度也越来越高。
知识图谱是一种以图形的方式呈现出来，将实体和实体之间的关系表示的知识表示方法，是一种半结构化的数据组织形式，具有语言无关、可扩展、可预测等优点。
知识图谱已经成为信息检索和自然语言处理中的重要组成部分之一，对于提升搜索效率和准确度有着重要的作用。
本文将探讨知识图谱在信息检索中的应用与研究。
一、知识图谱的基础知识图谱的基础是语义网络，语义网络是一种图形化的知识表达和表示方式，它体现了概念之间的关系。
知识图谱是语义网络的进一步扩展，从图形化展现的概念和关系扩展到了实体和实体之间的关系，这种扩展大大增强了知识图谱的表达能力和应用范围。
知识图谱结构分为三个层次：实体层、属性层和连接层。
实体层是指图谱中包含的实体，如人名、地名、机构等，属性层是指实体的属性，包括实体的类型、关键词、描述等等，连接层则是描述实体之间关系的链接，其中包括实体与实体之间的关系、属性与实体之间的关系等。
二、知识图谱在信息检索中的应用1、智能问答系统智能问答系统是基于搜索引擎技术、自然语言处理技术和知识图谱技术来实现的。
用户通过对问题的提问，系统会回答符合用户意图的答案，这个过程中需要用到自然语言处理技术，根据自然语言分析出用户的真实意图，再通过搜索引擎和知识图谱技术来回答答案。
其中，知识图谱技术能够帮助系统自动构建答案的知识图谱，并且根据用户提问的实体、属性等信息，进行答案的查找和匹配。
2、信息检索传统的搜索引擎是基于关键词检索的，用户需要输入关键词来搜索所需的信息。
但随着数据的爆炸式增长，传统的关键词检索已经不能满足用户需求。
知识图谱技术可以较好地解决这个问题，它可以将实体可视化地表示出来，并且揭示实体之间的关系，从而更好地进行信息检索。
同时，知识图谱技术可以帮助系统对文本进行自动分类和聚类，为用户提供更加精准和个性化的搜索结果。
3、智能客服智能客服是一种智能化的服务方式，其利用自然语言处理和知识图谱技术，为用户提供快速、准确的服务。
关联数据 技术
关联数据技术关联数据技术关联数据技术是一种在互联网上实现数据关联的方法，它可以让不同网站的数据彼此联系起来。
这种技术是在万维网中广泛使用的技术，它让现代应用程序得以将数据联结起来，方便了应用程序的编写和分析。
一、关联数据技术的定义关联数据技术（RDF）是一种描述数据的方法，它用于表示网络上的数据和资源之间的关系。
这种技术的关键是将数据和它们之间的关系表示为图形（也称为“三元组”）。
这些图形可以通过语义网络协议（SPARQL）检索和查询。
二、关联数据技术的应用1.数据交换和集成关联数据技术可以使用在信息交换和集成，例如，在Web API中，数据可以以关联数据形式提供，这将使得API数据与闻名世界的公共资源相关联。
这种技术还可以用于集成跨多个数据库和应用程序的数据。
2.语义搜索运用关联数据技术可以实现语义搜索。
它使得Web搜索引擎能够通过收集相关的三元组（图形）并将其组合，从而提供更准确的搜索结果。
3.推荐系统关联数据技术还可以用于推荐系统，在这种系统中，用户可以基于他们过去的行为和喜好，自动推荐他们可能感兴趣的其他相关资源。
这种基于个人推荐的系统被广泛用于电子商务和娱乐领域。
4.智能机器人在人工智能和机器人技术中，运用了关联数据技术，它可以让机器人拥有对信息的意识和认知，进而帮助他们解决复杂的问题。
三、关联数据技术的未来发展关联数据技术在互联网上的应用越来越广泛，据预测，它将成为万维网的发展方向之一。
因为它可以使得应用程序更加灵活，可以将不同来源的数据整合在一起，方便人们的使用。
随着人工智能和机器学习等技术的快速发展，关联数据技术的应用前景非常广阔。
它可以帮助人们更好地利用和分析数据，并帮助我们更好地理解世界和我们所处的环境。
基于RDF的知识图谱建模研究
基于RDF的知识图谱建模研究随着人工智能技术的不断发展，知识图谱成为了一个备受瞩目的研究领域。
知识图谱是将现实世界中的实体、概念和关系表示成图形化结构，并且通过各种算法和技术来挖掘和分析知识的一种方式。
在实际应用场景中，知识图谱可以为搜索引擎、推荐系统、智能客服等提供强大的支撑。
而基于RDF的知识图谱建模则是目前比较主流的一种方法。
什么是RDF？RDF的全称是Resource Description Framework（资源描述框架），是一种用于描述资源的格式。
RDF强调将网页中的每个对象转换成一个资源，并且给出这个资源的相关属性和关系，从而可以将各个网页的对象链接到一起，形成知识图谱。
同时，RDF采用了三元组（subject，predicate，object）来描述资源，这种数据结构可以很好地适应不同的数据格式和数据源。
在基于RDF的知识图谱建模中，一般可以遵循以下步骤：（1）确定知识域和知识范围。
在建模前，需要明确知识图谱的具体应用场景和所需覆盖的领域，如医疗、金融、地理等。
（2）提取和处理数据源。
数据源的获取和预处理是建模的一个重要环节，需要根据数据源的不同格式和结构进行对应的处理，如使用Web爬虫、API接口等方式。
（3）建立本体模型。
本体是指领域内相关概念、实体和属性之间的关系模型。
基于本体模型建立RDF的过程中，需要将本体中的概念、实体和属性映射到RDF的三元组中，同时处理实体和属性之间的关系。
（4）生成RDF数据。
根据前面建立的本体模型和数据源进行RDF数据的生成，并且可以进行数据清洗和处理。
（5）使用知识推理进行验证和扩充。
在RDF数据生成后，可以使用OWL等知识推理技术进行验证和扩充，以保证知识图谱的完整性和准确性。
总体而言，基于RDF的知识图谱建模可以为现有应用提供非常丰富的数据支持和数据分析能力。
例如，在建立医疗领域的知识图谱时，我们可以将不同医院的基础信息以及医生、疾病、药品等多个维度的数据整合到一起，并且通过RDF的数据结构进行呈现。
基于RDF的知识表示与查询技术研究
基于RDF的知识表示与查询技术研究随着互联网和数字化技术的发展，越来越多的信息被数字化，并以各种形式共享和传递。
人们浏览信息、使用搜索引擎查找答案、分享知识，这些都需要对信息的理解和处理。
基于RDF的知识表示和查询技术就是一种利用计算机语言对知识进行表示和查询的技术，在当前的信息时代中得到了广泛的应用。
一、RDF技术的定义和概念RDF（Resource Description Framework）是一种表示和处理元数据，即关于资源的信息的框架。
它是一种描述Web资源的语言，RDF中的基本单元是三元组Subject、Predicate和Object，形式为“主语”、“谓语”、“宾语”，表示一种特定的关系。
其中，“主语”代表资源，也即一些具有意义的事物；“谓语”是资源属性或关系，与主语相关；“宾语”描述主语的属性或关系。
“主语”“谓语”和“宾语”构成的三元组即为RDF表示模式。
在RDF表示中，主语、谓语、宾语分别对应三种概念：资源、属性、值。
RDF描述性信息的方法是将关于一些资源的描述信息表示成三元组并组合成一个表示图（RDF Graph）。
这些图可以以XML或其他可序列化格式进行存储、传输和处理。
二、RDF技术的应用RDF技术的应用十分广泛。
在分类网站的实现中，可以将网站的分类信息存储为RDF形式，通过分析RDF表示的关系图，自动推断出资源之间的语义关系，从而实现网站的自动分类和检索。
同时，RDF技术也用于制作元数据，例如描述图书、音乐、电影等资源的元数据。
将这些元数据转换成RDF格式，可以方便地进行语义Web检索和应用的操作，如查询特定作者所写的所有书籍。
此外，RDF技术也被用于构建一些领域特定的知识图谱，如人物、地理、化学、医学、生物等领域的知识图谱，以及智能客服、生物信息学、情报分析、语义网络、自然语言处理等应用领域。
这些知识图谱可以支持各种级别的问题回答和语义搜索，为各种智能应用提供了基础。
基于语义网的数据集成与应用研究
基于语义网的数据集成与应用研究随着大数据时代的到来，数据的规模和种类呈现出爆炸式增长，不同来源的数据往往具有不同的结构和语义，因此，在进行数据挖掘和应用过程中，数据集成面临着重重挑战。
在此背景下，语义网作为一种用于描述和组织数据的技术，正在成为大数据时代重要的工具之一。
本文将从语义网的定义和基本原理出发，探讨基于语义网的数据集成和应用研究的现状和未来发展趋势。
一、语义网的定义和基本原理语义网是由万维网联盟（W3C）提出的一个概念，它以 RDF（Resource Description Framework）作为核心技术，旨在为互联网上的数据提供统一的描述语言和交换机制，实现跨越不同领域和实体的数据集成和应用。
在语义网中，每个数据实体都可以被描述成一种“三元组”（Triple）形式的语义表达式，即主语、谓语和宾语，其中谓语表示主语和宾语之间的关系，主宾语则分别表示具体的实体和数据元素。
例如：“张三喜欢打篮球”可以表示为（张三，喜欢，打篮球）这样的三元组。
使用这种统一的描述形式，可以消除不同数据来源之间的障碍，方便实现跨领域和实体的数据融合和应用。
二、基于语义网的数据集成技术研究在大数据时代，数据集成是极具挑战性的问题，因为不同领域和实体的数据往往具有不同的结构和语义，需要通过合理的技术手段进行整合和处理。
基于语义网的数据集成技术就可以很好地解决这些问题。
其中，基本的数据集成过程包括语义网模型的构建、数据源的映射和整合以及模型的查询。
具体来说：1.语义网模型的构建语义网模型的构建是整个数据集成过程中最核心的部分。
在构建语义网模型时，需要精确描述不同实体之间的关系，明确实体的属性和其可接受的取值范围。
模型构建的过程中需要考虑到一些基本的问题，如数据可扩展性、语义兼容性和互联性等，以确保在后续的数据处理和应用中能够充分发挥语义网技术的优势。
2.数据源的映射和整合在模型构建完成后，需要将各个不同数据源中的数据进行映射和整合。
RDF模型及其推理机制
RDF模型及其推理机制RDF模型是一种描述和表示信息的数据模型，全称为资源描述框架（Resource Description Framework）。
它是万维网的一部分，用于在Web上发布和链接结构化数据。
RDF模型通过使用主语-谓词-客体的三元组表示法来描述资源间的关系。
在RDF模型中，每个信息都被视为一个资源。
资源由一个唯一的标识符（URI）进行标识。
这些资源之间的关系通过使用谓词进行描述，谓词也是由URI进行标识的。
而谓词连接了一个主语资源和一个客体资源，形成了一个完整的三元组。
例如，"John hasAge 25"可以表示为：<John, hasAge, 25>。
推理机制可以用于RDF数据的一般推理，例如，从一组已知的三元组中推断出新的三元组。
它还可以用于特定领域的推理，如本体推理。
本体推理是基于已知的本体知识库进行的推理，本体是对领域知识的形式化描述，可以包括概念、属性以及它们之间的关系。
推理机制还可以用于RDF数据的查询优化和补全。
通过推理机制，可以从已有的数据中推断出缺失的数据，并补全查询的结果。
这对于数据挖掘和知识发现非常有帮助。
RDF模型和推理机制在语义Web中发挥着重要作用。
语义Web是一个构建机器可读的、语义丰富的Web的愿景，RDF模型和推理机制提供了实现这一愿景的基础。
它可以帮助解决Web资源之间语义鸿沟的问题，实现跨不同应用和领域的数据共享和集成。
总结来说，RDF模型是一种用于描述和表示信息的数据模型，通过使用三元组来描述资源之间的关系。
推理机制基于逻辑推理，可以从已有的RDF数据中推导出新的知识。
RDF模型和推理机制在语义Web中发挥着重要作用，促进了机器可读、语义丰富的Web的发展。
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的Google搜索，到现在的聊天机器⼈、⼤数据风控、证券投资、智能医疗、⾃适应教育、推荐系统，⽆⼀不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本⽂以通俗易懂的⽅式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了⽐较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。
⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。
另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。
知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。
2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。
所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。
看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。
wikidata 数据结构
wikidata 数据结构【原创实用版】目录1.Wikidata 简介2.Wikidata 数据结构概述3.Wikidata 数据结构的主要组成部分4.Wikidata 数据结构的应用5.Wikidata 数据结构的优势与局限性正文1.Wikidata 简介Wikidata 是一个由维基媒体基金会开发的免费、开放的数据库，旨在为各种语言的维基百科提供结构化数据。
作为全球最大的结构化数据源之一，Wikidata 存储了大量的信息，并通过标准化的数据结构和格式进行组织。
2.Wikidata 数据结构概述Wikidata 数据结构是一种基于 RDF（资源描述框架）的半结构化数据模型。
RDF 是一种用于表示信息的语义网络模型，它将数据表示为三元组（subject-predicate-object），即主题 - 谓语 - 宾语。
这种数据结构可以灵活地表示复杂的实体和关系，并方便机器阅读和解析。
3.Wikidata 数据结构的主要组成部分Wikidata 数据结构的主要组成部分包括：（1）实体（Entity）：实体是 Wikidata 中的基本单元，用于表示现实世界中的具体或抽象的事物。
每个实体都有其唯一的标识符，以及一系列与之相关的属性和谓语。
（2）属性（Property）：属性是用于描述实体的特征或关系的数据元素。
每个属性都有其唯一的标识符和数据类型，以及与之相关的实体和值。
（3）谓语（Statement）：谓语是用于表示实体之间关系的数据元素。
每个谓语都包含一个主语、一个谓语和一个宾语，它们之间的关系可以是具有或不具有某种属性。
4.Wikidata 数据结构的应用Wikidata 数据结构在许多领域都有广泛的应用，包括：（1）搜索引擎优化：由于 Wikidata 数据结构是基于 RDF 的，它可以轻松地被搜索引擎解析，从而提高网站的排名和可访问性。
（2）语义网：Wikidata 数据结构为构建语义网提供了丰富的数据资源，使得机器可以更好地理解和解析网页内容。
rdf三元组的举例理解
RDF三元组的举例理解1. RDF简介RDF（Resource Description Framework）是一种描述资源的框架，用于在互联网上描述和交换信息。
它采用了一种基于三元组（Triple）的数据模型，其中包含主体（Subject）、谓词（Predicate）和宾语（Object）。
三元组以图的形式组织数据，通过主谓宾关系来描述资源之间的关联。
2. RDF三元组的组成RDF三元组由主体、谓词和宾语组成。
主体表示被描述的资源，谓词表示描述的属性或关系，宾语表示属性或关系的取值。
例如，将人的姓名、年龄和性别表示为RDF三元组： - 主体：人 - 谓词：姓名、年龄、性别 - 宾语：张三、25、男3. RDF三元组的例子下面通过多个例子来进一步理解RDF三元组的用法和应用场景。
3.1 描述人物信息假设我们要描述一位名叫张三的人的信息，可以使用RDF三元组来表示。
•主体：人•谓词：姓名、年龄、性别•宾语：张三、25、男这样，我们就可以使用RDF三元组来描述张三的基本信息。
3.2 描述图书信息另一个常见的应用场景是描述图书的信息。
假设我们要描述一本名为《人工智能导论》的图书信息。
•主体：图书•谓词：书名、作者、出版日期•宾语：人工智能导论、张三、2020年这样，我们就可以使用RDF三元组来描述这本书的基本信息。
3.3 描述社交关系RDF三元组还可以用于描述社交关系。
假设我们要描述张三与李四之间的朋友关系。
•主体：张三•谓词：朋友•宾语：李四这样，我们就可以使用RDF三元组来描述张三和李四之间的朋友关系。
3.4 描述地理位置信息RDF三元组还可以用于描述地理位置信息。
假设我们要描述北京市的地理位置信息。
•主体：北京市•谓词：经度、纬度•宾语：39.9042°N、116.4074°E这样，我们就可以使用RDF三元组来描述北京市的地理位置。
4. RDF图的表示RDF三元组可以通过图的形式来表示，其中三元组之间的关系用边连接，主体和宾语用节点表示。
第三届泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛
第三届“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛优秀作品作品名称：基于电商平台家电设备的消费者评论数据挖掘分析荣获奖项：一等奖作品单位：华南师范大学作品成员：赵晓荣叶呈成黄佳锋指导老师：薛云基于深度学习的电热水器评论数据挖掘分析摘要：近年来，随着互联网的广泛应用和电子商务的迅速发展，网络文本及用户评论分析意义日益凸显，因此网络文本挖掘及网络文本情感分析技术应运而生，通过对文本或者用户评论的情感分析，企业能够进行更有效的管理等。
本文针对电商平台的电热水器的评论数据，利用基于半监督递归自编码（RAE）的深度学习模型，进行评论的情感分析。
为了保证评论数据挖掘分析的质量和全面性，我们重新从京东和苏宁易购平台爬取了评论数据集，对数据进行预处理——评论“去空、去重”、中文分词、停用词过滤等，再利用半监督RAE深度学习模型对这些评论进行情感分析。
之后，本文主要进行两个方面的数据挖掘分析工作：一方面是根据不同品牌电热水器的评论数据情感分析结果，提炼出各个品牌产品的差异化卖点；另一方面是根据不同电商平台的评论数据情感分析结果，进行不同电商平台的服务质量比较，进而可以使电商平台根据自身优势吸引消费者。
关键词：深度学习，情感分析，RAE，差异化卖点Data Mining on Comments of Electric water heaterBased on Deep LearningAbstract: Recently, with the wide application of Internet and the rapid development of electronic commerce, network text and user review analysis is of great significance, text mining and sentiment analysis of network text arise at the historic moment, and the emotional analysis of the text or user comments is more effective in enterprise management and so on. Electric business platform, this paper apply a deep learning method based on semi-supervised recursive encoding (RAE) on analysis of the emotion of comments which users delivered about electric water heater. In order to ensure the quality of the data mining analysis, we crawled the relevant comments data sets from Jingdong and Suning platform. Then we preprocessed comments data on wiping "empty and heavy" out, Chinese word segmentation, filtering stop words, word frequency statistics, etc. Next we analyze sentiment on these comments using a method based on semi-supervised RAE. Later, this paper analyzed mainly comments in two aspects of data mining work: on the one hand, according to sentiment analysis result of the comments of different brand electric water heater, extracting differentiation of various brand products selling point; On the other hand, according to the comments of different electric business platform data sentiment analysis results, and compare different electric business platform of service quality, and electric business platform can take measures to attract consumers according to their own advantages .Key words:deep learning; sentiment analysis; RAE; differentiation of selling point目录1.挖掘目标 (1)2.分析方法与过程 (1)2.1.总体流程 (1)2.2.具体步骤 (2)2.3.结果分析 (18)3.结论 (20)4.参考文献 (21)1.挖掘目标本次建模针对电商平台上关于电热水器的评论数据，采用基于半监督RAE 深度学习模型的数据挖掘方法，达到以下两个目标：1)利用半监督RAE模型对同一品牌电热水器的评论进行情感分析，根据分析结果得到用户针对各属性的满意度，从而提炼出该产品的优势和劣势。
智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试答案
绪论单元测试1、1956年达特茅斯会议上，学者们首次提出“artificial intelligence（人工智能）”这个概念时，所确定的人工智能研究方向不包括：A:研究如何用计算机表示人类知识B:研究智能学习的机制C:研究人类大脑结构和智能起源D:研究如何用计算机来模拟人类智能答案: 【研究人类大脑结构和智能起源】2、在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标：A:研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能B:研究如何用计算机延伸和扩展人类智能C:研究机器智能与人类智能的本质差别D:研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说答案: 【研究机器智能与人类智能的本质差别】3、下面哪个不是人工智能的主要研究流派？A:符号主义B:经验主义C:连接主义D:模拟主义答案: 【模拟主义】4、从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于：A:经验主义，行为主义B:符号主义，连接主义C:连接主义，经验主义D:理性主义，符号主义答案: 【理性主义，符号主义】5、从人工智能研究流派来看，明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接，实现自主识别、判断，应当属于：A:理性主义，符号主义B:符号主义，连接主义C:经验主义，行为主义D:连接主义，经验主义答案: 【连接主义，经验主义】6、“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质A:错B:对答案: 【错】7、人工智能受到越来越多的关注，许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划A:对B:错答案: 【对】8、人工智能将脱离人类控制，并最终毁灭人类A:对B:错答案: 【错】9、人工智能目前仅适用于特定的、专用的问题A:对B:错答案: 【对】10、通用人工智能的发展正处于起步阶段A:对B:错答案: 【对】第一章单元测试1、以下组合最能全面包括所有知识表示形式的是A:谓词逻辑、经验主义、网络权重B:符号主义、经验主义、连接主义C:产生式系统、特征表示、连接主义D:符号主义、特征表示、语义向量答案: 【符号主义、经验主义、连接主义】2、以下用谓词表示的命题错误的是A:老王的生日在4月：birthday（老王，4月）B:小博不在实验室：in(小博，实验室)C:我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿：like_eat(father(我)，鸡蛋) ∨like_eat(mother(我)，西红柿)D:大亮的老师擅长打羽毛球和网球：good_at(teacher(大亮)，羽毛球) good_at(teacher(大亮)，网球)答案: 【我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿：like_eat(father(我)，鸡蛋) ∨like_eat(mother(我)，西红柿)】3、哪种知识表示的样本数据的特征表示，就对应了某种知识。
元数据的互操作性
元数据的互操作性互操作性是指不同系统、软件或组织之间能够相互交换、共享和使用信息的能力。
在数据管理和数据共享的领域中，元数据的互操作性是至关重要的。
元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的结构、属性和关系等。
元数据的互操作性确保了不同系统和组织能够理解和使用共享的数据，从而促进了数据的可重用性和共享性。
为了确保元数据的互操作性，需要遵循一定的标准和规范。
以下是一些常用的元数据互操作性标准和规范：1. Dublin Core（DC）：Dublin Core是一种用于描述资源的元数据标准。
它定义了一组基本的元数据元素，包括标题、作者、日期、主题等。
Dublin Core的互操作性标准确保了不同系统和组织能够共享和解释这些基本元素。
2. Metadata Object Description Schema（MODS）：MODS是一种用于描述各种类型资源的元数据标准。
它基于XML语法，提供了一种灵活的方式来描述资源的结构、内容和属性。
MODS的互操作性标准使得不同系统和组织能够交换和处理MODS格式的元数据。
3. Metadata Encoding and Transmission Standard（METS）：METS是一种用于描述复杂数字对象的元数据标准。
它提供了一种结构化的方式来描述数字对象的组成部分、关系和属性。
METS的互操作性标准确保了不同系统和组织能够共享和处理METS格式的元数据。
4. Resource Description Framework（RDF）：RDF是一种用于描述资源的语义元数据标准。
它基于三元组（主语、谓词、宾语）的表示方式，可以描述资源之间的关系和属性。
RDF的互操作性标准使得不同系统和组织能够共享和推理RDF格式的元数据。
除了以上标准和规范，还有一些元数据互操作性的最佳实践和指南，如Linked Data原则和Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting（OAI-PMH）等。
数据透析表在电商运营中的数据挖掘案例
数据透析表在电商运营中的数据挖掘案例随着互联网的兴起和电子商务的快速发展，电商运营数据的分析和挖掘越来越成为企业决策的核心竞争能力之一。
数据透析表（Data Cube）作为一种多维数据模型，可以在电商运营中应用于数据挖掘，提供有价值的洞察和决策支持。
本文将以一个电商企业为例，介绍数据透析表在电商运营中的应用场景和实际案例。
1. 背景介绍电商企业ABC是一家以线上销售为主的跨境电商企业，拥有庞大的商品库存、用户数据库和订单数据。
为了提高销售业绩和用户体验，ABC希望通过数据分析和挖掘，了解用户行为、商品需求和销售趋势等关键信息，并基于这些信息制定相应的营销策略和运营决策。
2. 数据透析表的概念和原理数据透析表是一种以多维数据模型为基础，对大规模数据进行横向和纵向分析的工具。
它通过将数据按照多个维度进行切片、切块和聚合，提供用户灵活、快速、直观的数据分析功能。
数据透析表的核心概念包括维度（Dimension）、指标（Measure）和层次（Hierarchy）。
维度是数据的描述特征，如商品分类、地理位置、时间等；指标是衡量维度的数值，如销售额、订单数量等；层次是维度之间的层级关系，如商品分类可以按照一级分类、二级分类等进行划分。
3. 数据透析表在电商运营中的应用场景基于数据透析表的多维分析功能，可以在电商运营中应用于以下几个方面：3.1 用户行为分析通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为，可以揭示用户的购买偏好、消费习惯和购买路径等信息。
通过数据透析表，可以对用户行为进行多维度的切片和聚合分析，进而得出用户群体的特征和行为规律，为精细化营销和个性化推荐提供支持。
3.2 商品需求分析对商品的分类、属性和销售情况进行多维度的分析，可以掌握商品的需求趋势和销售特征。
通过数据透析表，可以对不同维度的商品数据进行透视、对比和排名，发现热销商品、滞销商品、类似商品等，从而为商品采购、库存管理和营销策略提供参考。
3.3 销售趋势分析通过对销售数据按照时间维度进行多维分析，可以揭示销售的季节性、周期性和趋势性等规律。
rdf三元组的举例理解
rdf三元组的举例理解RDF三元组是一种用于描述万物之间关系的数据模型，它由主语、谓语和宾语三个部分组成。
主语表示被描述的实体，谓语表示实体之间的关系，宾语表示与主语相关的信息。
下面我将通过一个简单的例子来说明RDF三元组的应用。
假设我们要描述一本书的信息，包括书名、作者、出版社和出版日期。
我们可以用RDF三元组来表示这些信息，如下所示：主语：这本书谓语：有作者、书名、出版社、出版日期宾语：作者的名字、书名、出版社的名字、出版日期具体来说，我们可以将这本书的信息表示为以下三元组：（这本书，有作者，张三）（这本书，书名，《人类简史》）（这本书，出版社，某某出版社）（这本书，出版日期，2017年）在这个例子中，这本书是主语，有作者、书名、出版社、出版日期是谓语，张三、《人类简史》、某某出版社、2017年是宾语。
通过这些三元组，我们可以清晰地描述这本书的信息，方便机器和人类进行理解和处理。
除了描述实体之间的关系，RDF三元组还可以用于描述实体的属性。
例如，我们可以用以下三元组来描述一个人的信息：（张三，有年龄，30岁）（张三，有性别，男）（张三，有职业，工程师）在这个例子中，张三是主语，有年龄、有性别、有职业是谓语，30岁、男、工程师是宾语。
通过这些三元组，我们可以描述张三的年龄、性别和职业等属性，方便机器和人类进行理解和处理。
总之，RDF三元组是一种非常有用的数据模型，它可以用于描述实体之间的关系和实体的属性，方便机器和人类进行理解和处理。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求来构建RDF三元组，以便更好地描述和处理数据。
海关大数据知识图谱构建技术及应用
海关大数据知识图谱构建技术及应用赵碧君：信鸽I摘 要 海关业务改革的不断深化对海关管理提岀了新的要求 本文结合信息爆炸时代海关管理而临的挑战及业界知 识图谱的应用情况，全面分析r 在海关管理中引人知识图谱的必要性，提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用场景，旨在为智慧海关建设提供参考关键词 大数据；知识图谱；构建技术流程Construction Technology and Application of CustomsBig Data Knowledge GraphZHAO Bi-Jun *1 XIN Ge 1第一作者：赵碧君（1988-）,女，汉族.山西人.硕士，高级数据分析师.主要从勺进出口数据分析、理模相关工作.E-mail ：****************1.全国海关信息中心（全国海关电子通关中心）北京1000051. National Information Center of G/\CC （National E-Clearance Center of GACC ）, Beijing 100005Abstract The deepening of Customs business reform has put forward new requiremenls for Customs management. Combining thechallenges faced by Customs rrmn a gement in the era of in f ormation explosi o n and the applicatio n of kno w ledge graph in industry, thepaper comprehensively analyzes the necessity of introducing knowledge graph into Customs management, and proposes the construction process and application seenarios of Customs big data knowledge graph, aiming to provide reference for the construction of smart Customs.Keywords big data ； knowledge graph ； construction process2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确“建立新一代人工智能关键共性技术 体系”，首先提出建立“知识计算引擎与知识服务技术”.强调要“重点突破知识加工、深度搜索和可视 化交互核心技术”.“形成涵盖数十亿实体规模的多元、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱”当前我国 外贸迅猛发展所带来的进出口业务量骤增对海关监管 服务提岀更高要求，同时，海关信息化建设不断加快所集聚的海量数据也为海关传统数据管理及应用模式带来新的挑战，如何有效打破各类结构复杂的业务数 据间的信息壁垒，快速从海量数据中获取关键信息.最大程度挖掘数据的隐藏价值，打造“管得住、放得开、效率高”的智能化海关监管服务体系，成为海关 业务管理中亟须解决的问题。
rdf设备标准 -回复
rdf设备标准-回复RDF设备标准：建立互操作性的智能设备网络引言：在现代社会中，智能设备的普及程度越来越高。
然而，由于缺乏标准化的设备通信和数据交换方式，智能设备之间往往无法互相连接和协同工作。
为了解决这个问题，RDF设备标准应运而生。
RDF设备标准是一种基于RDF（Resource Description Framework）技术的设备通信和数据交换标准，其目的是建立互操作性的智能设备网络。
第一部分：RDF的基本概念和原理首先，我们来了解一下RDF的基本概念和原理。
RDF是一种用于描述资源的框架，它使用三元组表示法（主体-谓词-宾语）来描述资源之间的关系。
其中，主体表示一个资源，谓词表示资源之间的关系，而宾语表示相应的关系值。
通过这种方式，RDF可以灵活地表示和描述不同类型的资源和关系。
第二部分：RDF设备标准的主要特征接下来，让我们详细了解一下RDF设备标准的主要特征。
首先，RDF设备标准支持设备之间的通信和数据交换，使不同型号和厂家的智能设备能够互相连接和共同工作。
其次，RDF设备标准采用统一的数据格式和编码规范，使得智能设备之间可以共享和解析数据，从而实现更高效的信息交换。
此外，RDF设备标准还支持设备之间的数据语义映射，使得不同设备之间的数据能够相互理解和解释，进一步提高系统的整体性能和效率。
第三部分：RDF设备标准的应用领域现在我们来了解一下RDF设备标准在哪些领域可以得到应用。
首先，RDF设备标准可以应用于智能家居系统，使各种智能家电和设备（如灯光、温度、门窗等）能够实现互联互通，实现智能化管理和控制。
其次，RDF设备标准可以应用于工业自动化系统，实现设备之间的信息共享和互操作，提高生产线的效率和质量。
此外，RDF设备标准还可以被广泛应用于物联网领域，将不同类型的设备和传感器连接起来，实现信息的无缝传递和处理。
第四部分：RDF设备标准的实施和挑战最后，让我们讨论一下RDF设备标准的实施和挑战。
go results of three ontologies
go results of three ontologiesGo是一种常用的编程语言，它的语法简洁、易于学习，因此在近年来得到了广泛的应用。
在Go语言中，本体论是一个非常重要的概念，它可以帮助开发者更好地理解和组织代码。
在本文中，我们将介绍三种常用的本体论，分别是OWL、RDF和RDFS，并对它们的应用进行分析。
OWL本体论是一种基于描述逻辑的本体论，它可以用来描述实体之间的关系。
OWL本体论的主要特点是具有高度的表达能力，可以描述复杂的关系和约束条件。
在Go语言中，OWL本体论可以用来描述程序中的各种实体，例如类、对象、属性等。
通过使用OWL本体论，开发者可以更好地组织代码，提高代码的可读性和可维护性。
RDF本体论是一种基于三元组的本体论，它可以用来描述实体之间的关系。
RDF本体论的主要特点是具有高度的灵活性，可以描述各种类型的实体和关系。
在Go语言中，RDF本体论可以用来描述程序中的各种实体和关系，例如类、对象、属性等。
通过使用RDF本体论，开发者可以更好地组织代码，提高代码的可读性和可维护性。
RDFS本体论是一种基于RDF本体论的扩展，它可以用来描述实体之间的关系。
RDFS本体论的主要特点是具有高度的表达能力，可以描述复杂的关系和约束条件。
在Go语言中，RDFS本体论可以用来描述程序中的各种实体和关系，例如类、对象、属性等。
通过使用RDFS本体论，开发者可以更好地组织代码，提高代码的可读性和可维护性。
综上所述，OWL、RDF和RDFS本体论都是非常重要的概念，在Go 语言中得到了广泛的应用。
通过使用这些本体论，开发者可以更好地组织代码，提高代码的可读性和可维护性。
因此，我们建议开发者在编写Go语言程序时，应该充分利用这些本体论，以提高程序的质量和效率。
KREAG:基于实体三元组关联图的RDF数据关键词查询方法
KREAG：基于实体三元组关联图的RDF数据关键词查询方法李慧颖;瞿裕忠【期刊名称】《计算机学报》【年(卷),期】2011(34)5【摘要】语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题.关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言,更适合普通用户使用.文中提出一种RDF 数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).为了支持用户对属性或关系名进行查询,将RDF数据建模为顶点带标签的实体三元组关联图.该模型保证了RDF数据中实体间关联转化为关联图中顶点间的通路,且文本信息全部封装到关联图顶点标签上.在此基础上,将关键词查询问题转化为关联图上查找有向斯坦纳树问题.在保证近似比为m的前提下(m为查询关键词的个数),利用近似算法实现快速查询响应.通过合理的评分方式衡量查询结果的相关性,支持top-k查询.算法的时间复杂度为O(m.V),其中V为实体三元组关联图中顶点个数.实验表明KREAG较其它方法具有更快的响应时间,同时能够有效地实现RDF数据的关键词查询.%The increment in amount of Semantic Web data has made RDF data query an important research topic. Keyword query is regarded as an intuitive paradigm, especially for the users who are not familiar with the data and the RDF query language. In this paper, an approach named KREAG (Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph) is proposed, which enabling keyword-based query over RDF data. For supporting attribute and relationquery, RDF data is modeled as a node-labeled Entity-Triple Association Graph, in which entity associations are translated into paths between nodes and all text information is encapsulated by nodes’ label. Furthermore, the keyword query problem over RDF data is translated into a directed Steiner Tree problem in an Entity-Triple Association Graph. With an m-approximation ratio guarantee (m is the number of query keywords), KREAG employs the Steiner Tree approximation algorithm to support rapid query response. Its time complexity is O(m · ∣V∣ ), where ∣V∣ is the number of nodes of the Entity-triple Association Graph. Moreover, KREAG introduces a reasonable ranking function and supports top-k queries. The experimental results show that KREAG has a faster response time than other keyword query approaches and is more effective.【总页数】11页(P825-835)【作者】李慧颖;瞿裕忠【作者单位】东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096;南京大学计算机科学与技术系,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于RDF三元组的电子商务竞争者数据挖掘 [J], 任秀春2.基于二分图的RDF关键词扩展查询方法 [J], 郑志蕴;王振涛;张行进;王振飞3.基于压缩实体摘要图的RDF数据关键词查询 [J], 林晓庆;马宗民4.基于关键词的RDF数据查询方法 [J], 李慧颖;瞿裕忠5.一种扩展关键词的RDF模糊查询方法 [J], 王海荣;马宗民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
RDF(S)三元组的推理控制算法
RDF(S)三元组的推理控制算法
王进鹏;张亚非;苗壮
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)019
【摘要】为实现资源描述框架(RDF)数据的访问控制,提出一种RDF(S)三元组的推理控制算法,通过计算推理依赖图得到三元组的逻辑表达式,对敏感三元组的逻辑表达式求析取范式进而得到推理控制问题的候选解和最优解.实验表明,该算法能够有效地阻止非法推理,合理控制语义信息的丢失.
【总页数】3页(P17-19)
【作者】王进鹏;张亚非;苗壮
【作者单位】解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007;解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007;解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于RDF三元组的电子商务竞争者数据挖掘 [J], 任秀春
2.重排序RDF流三元组模式的蚁群优化方法 [J], 陈恒;李冠宇;孙云浩
3.MPPIE：基于消息传递的RDFS并行推理框架 [J], 吕小玲;王鑫;冯志勇;饶国政;张小旺;许光全
4.KREAG:基于实体三元组关联图的RDF数据关键词查询方法 [J], 李慧颖;瞿裕忠
5.大规模RDF三元组转换及存储工具比较研究 [J], 李悦;孙坦;赵瑞雪;李娇;黄永文;罗婷婷;鲜国建
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示 网络信 息 的通 用语 言 。 Ｒ Ｄ Ｆ三 元 组 可 以表 示 网络
结构 、 属性 、 关 ｄ ｕ ｃ ｅ
ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ是 由谷 商 迫切 希 望 可 以找 到 网络 上竞 争 者 ，获取 竞 争对 手 在 分 布式 计算 中处理 此类 数 据 。Ｍａ 的经 营数 据 ， 分 析商 品 的交 叉信 息 ， 以便对 经 营策 略 歌 提 出和 实施 的分布 式存 储 的文 件 系统 ，作 为 一个 做 出调整 ， 从 而获 取较 大 的市场 份 额 。 电子 商 务 的数据 有 ４个 主题 【 １ ］ ： 商 品、 销 售商 （ 卖 的数据挖掘方 法通常采用 逻辑上 的方法 找出潜在 和有 用 的模 式 圜 ， 例如采用 Ｉ Ｌ Ｐ模 式ｌ ３ ｌ ， 聚类 分 析 方 法 ｌ ４ ， 协 同过滤 算 法 等 。对 电子 商务 竞 争者 进行 数 据挖
掘， 有几 种模 式 产 生预 先 确定 的竞 争 关 系 ， 通 过 逻辑
开 源项 目 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ是 一个 分布 式计 算框 架【 ｌ ２ Ｊ 。通
Ｅ． Ｃｏｍ ｍ ｅ ｒ ｃ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｔ ｏ ｒ ｍｉ ｎ ｉ ｎｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＲＤＦ ｔ ｒ ｉ ｐｌ ｅ ｓ
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Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ ：ｅ － ｃ ｏ ｍｍｅ ｒ ｃ ｅ；ＲＤＦ ｔ ｒ ｉ ｐ ｌ ｅ ｓ；ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎｇ；Ｍａ ｐＲｅ ｄ ｕｃ ｅ
在 日常 生活 中 ．越 来越 多 的人 使 用互 联 网从 事 商 务 活动 。由于 电子商 务数 据 的飞 速扩 张 ， 网络 销售
来检 测 具有 竞争 关 系的 商 家 ， 利 用 淘 宝 网的 商店 数 据 ， 使 用 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ作 为 处理 可扩 展 性 的 工具 。
实验证 明 了基 于 Ｒ Ｄ Ｆ的 电子 商务竞 争 者数据 挖掘 的有效 性 。
关键 词 ：电子 商务 ； Ｒ Ｄ Ｆ ；数据 挖掘 ；Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 中 图分类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ 文献 标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ７ ） １ ０ － ０ ０ １ ８ － ０ ４
０期 第 ２ ５卷 第 １
Ｖ０ １ ． ２５ Ｎｏ ． １ ０
电 子 设 计 工 程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ
２ ０ １ ７年 ５月
Ｍａ ｖ ．２ ０１ ７
基亏 Ｒ Ｄ Ｆ三元组的电子商务竞 争者数据挖掘
ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ． Ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ａ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ Ｔ ａ ｏ ｂ ａ ｏ ． ｃ ｏ ｍ ｔ ｏ
任 秀春
（ 渤 海大 学 管理 学 院 ， 辽宁 锦 州 １ ２ １ ０ １ ３ ）
摘要 ： 越 来越 多的 消 费者 通过 互联 网从 事 商务 活动 ， 电子 商务 的数 据规 模 逐渐 扩 大 。互联 网上 的商
家希 望 了解 竞争对 手及 其信 息 ， 以调 整 经 营策略 。 提 出一种 利 用 Ｒ Ｄ Ｆ三元 组 的语 义特征 和 结构特 征
ｂ ｕｓ ｉ ｎｅ ｓ ｓ ｔ ｈｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｗｅ ｂ ｓ ｉ ｔ ｅ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ．Ｂｕｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔ ａ ｎｄ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ ｍｐｅ ｔ ｉ ｔ ｏ ｒ ｓ ｗａ ｎ ｔ ｔ ｏ ｋ ｎｏ ｗ
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