第4章 知识图谱[优质PPT]
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课件：知识图谱-王毅
知识图谱的分类
• 寻径网络图谱：根据经验性的数据，对不同概念或实体 间联系的相似或差异度做出评估，然后应用图论中的一 些基本概念和原理生成的一类特殊的网状模型。
PFNETs算法将主题词、关键词、作 者等研究者要分析的信息视为节点， 并且假设节点间由甲醛的路径相连， 权值为被分析对象的共被引频次
关键节点控制着学科领域研究的走 向
数据 概念
模型
名词、 术语
变量与 假设
定义
知识图谱是把应用数学 、 图形学 、 信息可视化 技术 、 信息科学等学科的理论与方法与计量学 引文分析 、 共现分析等方法结合 , 用可视化的图 谱形象地展示学科的核心框架 、 发展历史 、 前
沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研 究方法。
知识图谱的相关理论
功能描述
作者机构国家术语和关键词的共现分析 引文作者和期刊的共被引分析 文献耦合分析 爆发词或爆发文献探测
Ucinet
由加州大学欧文分校Linton Freeman 编写， 目前最流行的社会网络分析软件
共现网络分析 中心性分析 子群分析 角色分析 多元回归分析 因子分析 聚类分析 多维尺度分析
VOSviewe
CR： Cited References，引用参考文献的数量，文章在web of science 中的参考文献数量
LCR：Local Cited References，本地引用参考文献的数量，LCR可以快速找出最新的文献中哪些 是和自己研究方向最相关的文章
Histcite——作图与分析
Histcite——功能缺点
知识图谱方法与应用
王毅 MG1414022
情报学的方法分类
知识图谱的学科背景
• 知识图谱研究是一个以科学学为基础，涉及应用数学、 信息科学及计算机科学诸多学科交叉的领域，是科学计 量学和信息计量学的新发展
科学知识图谱讲座 PPT
用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与 计量学引文分析、共现分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示 学科的核心框架、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融 合的一种研究方法。
5
科学知识历史
知识挖掘
信息获取
可视化
科 学 知 识 图 谱
研究热点、前沿、趋势
相邻学科间关系
研究人物、机构
可视化显示
26
27
年代色标
图谱背景色 保存图谱/ 图像
寻找聚类 寻找最佳 聚类 用term标 记聚类用keywຫໍສະໝຸດ rd 标记聚类图谱大小调谐
用摘要词 标记聚类
28
频次 中心性
按年显示
调谐term字体、 节点大小
调谐node字体、 节点大小
聚类视图 时间视图
时区视图
调谐图谱颜色、 亮度、透明度、 显示速度等
http://www.glottopedia.de/index.php/History_of_quantitative_linguistics
13
理论方法
5.社会网络分析方法 Social Nework Analysis
将社会结构界定为一个网络，网络由成员之间的联系进行连接，社会 网络分析更多地聚焦于成员之间的联系而非个体特征，并把共同体视 为“个人的共同体”，即视为人们在日常和生活中所建立、维护并应 用的个人关系的网络——Wetherell等
国际科学学主流领域图。刘则渊,陈悦,侯海燕,等.科学知识图谱：方法与应用[M]. 北京：人民出版社，2008
.
理论方法
4.词频分析法
齐普夫George Kingsley Zipf 齐普夫第一定律 fr*r=C
在文献中，不同词汇的使用与出现频率是 有一定规律的。按词频高低进行统计以供 分析——齐普夫 计量学传统方法。
5
科学知识历史
知识挖掘
信息获取
可视化
科 学 知 识 图 谱
研究热点、前沿、趋势
相邻学科间关系
研究人物、机构
可视化显示
26
27
年代色标
图谱背景色 保存图谱/ 图像
寻找聚类 寻找最佳 聚类 用term标 记聚类用keywຫໍສະໝຸດ rd 标记聚类图谱大小调谐
用摘要词 标记聚类
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频次 中心性
按年显示
调谐term字体、 节点大小
调谐node字体、 节点大小
聚类视图 时间视图
时区视图
调谐图谱颜色、 亮度、透明度、 显示速度等
http://www.glottopedia.de/index.php/History_of_quantitative_linguistics
13
理论方法
5.社会网络分析方法 Social Nework Analysis
将社会结构界定为一个网络，网络由成员之间的联系进行连接，社会 网络分析更多地聚焦于成员之间的联系而非个体特征，并把共同体视 为“个人的共同体”，即视为人们在日常和生活中所建立、维护并应 用的个人关系的网络——Wetherell等
国际科学学主流领域图。刘则渊,陈悦,侯海燕,等.科学知识图谱：方法与应用[M]. 北京：人民出版社，2008
.
理论方法
4.词频分析法
齐普夫George Kingsley Zipf 齐普夫第一定律 fr*r=C
在文献中，不同词汇的使用与出现频率是 有一定规律的。按词频高低进行统计以供 分析——齐普夫 计量学传统方法。
知识图谱 ppt课件
10
第四章 知识图谱
一、万维网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 （http）嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
重大发明：统一资源标识符URI
一、知识图谱
2012年5月16日，Google提出Knowledge Graph：
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索，提升搜索质量
The world is not made of strings，but is made of things.
概念
关系 实体
ppt课件
5
第四章 知识图谱
一、知识图谱
3、属性在开始标签内用键值对指定，属性名不能重复
ppt课件
12
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
ppt课件
RDF作用：
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
13
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
ppt课件
知识卡片
6
第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用： ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
ppt课件
7
第四章 知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
ppt课件
8
第四章 知识图谱
科学知识图谱讲座(软件操作)PPT课件
科学知识图谱讲座(软件 操作)
• 科学知识图谱简介 • 软件操作基础 • 知识抽取与链接 • 知识图谱可视化 • 软件操作进阶 • 案例分析与实践
01
科学知识图谱简介
定义与特点
定义
科学知识图谱是一种以图形化的方式 展示学科领域知识结构的工具，通过 挖掘和分析科学文献中的数据，揭示 学科领域的发展趋势和知识关系。
一个基于浏览器的图形可视化工具，支持多种数据格式和 可视化效果。它提供了丰富的交互功能，如拖拽、缩放和 平移等，方便用户进行深入分析。
知识图谱的可视化设计
节点设计
根据知识图谱中的实体类型，选择合适的节点形状和颜色。例如，可以将实体设计为圆 形，关系设计为线形。
边设计
根据知识图谱中的关系类型，选择合适的边颜色、形状和权重。例如，可以将关系设计 为实线或虚线，并根据关系的强度设置边的粗细或颜色深浅。
布局算法
选择合适的布局算法来呈现知识图谱的结构。常见的布局算法包括力导向布局、层次布 局等。
可视化效果的优化
交互设计
提供丰富的交互功能，如节点和 边的选择、过滤、缩放和平移等， 方便用户进行深入分析和探索。
视觉效果优化
通过调整颜色、形状、大小和其 他视觉元素，提高知识图谱的可 读性和易用性。
性能优化
事件抽取
总结词
事件抽取是从文本中提取出事件类型、事件论元以及事件触发词的过程。
详细描述
事件抽取是知识图谱构建中的重要步骤，它通过分析文本中的事件触发词和事件论元，提取出事件类 型和相关属性，从而丰富知识图谱中的动态信息。事件抽取可以帮助我们更好地理解事件的来龙去脉 和实体在事件中的作用。
事件抽取
知识产权
科学知识图谱可以用于知识产权保护，通过分析和挖掘专利文献，发 现和保护知识产权。
• 科学知识图谱简介 • 软件操作基础 • 知识抽取与链接 • 知识图谱可视化 • 软件操作进阶 • 案例分析与实践
01
科学知识图谱简介
定义与特点
定义
科学知识图谱是一种以图形化的方式 展示学科领域知识结构的工具，通过 挖掘和分析科学文献中的数据，揭示 学科领域的发展趋势和知识关系。
一个基于浏览器的图形可视化工具，支持多种数据格式和 可视化效果。它提供了丰富的交互功能，如拖拽、缩放和 平移等，方便用户进行深入分析。
知识图谱的可视化设计
节点设计
根据知识图谱中的实体类型，选择合适的节点形状和颜色。例如，可以将实体设计为圆 形，关系设计为线形。
边设计
根据知识图谱中的关系类型，选择合适的边颜色、形状和权重。例如，可以将关系设计 为实线或虚线，并根据关系的强度设置边的粗细或颜色深浅。
布局算法
选择合适的布局算法来呈现知识图谱的结构。常见的布局算法包括力导向布局、层次布 局等。
可视化效果的优化
交互设计
提供丰富的交互功能，如节点和 边的选择、过滤、缩放和平移等， 方便用户进行深入分析和探索。
视觉效果优化
通过调整颜色、形状、大小和其 他视觉元素，提高知识图谱的可 读性和易用性。
性能优化
事件抽取
总结词
事件抽取是从文本中提取出事件类型、事件论元以及事件触发词的过程。
详细描述
事件抽取是知识图谱构建中的重要步骤，它通过分析文本中的事件触发词和事件论元，提取出事件类 型和相关属性，从而丰富知识图谱中的动态信息。事件抽取可以帮助我们更好地理解事件的来龙去脉 和实体在事件中的作用。
事件抽取
知识产权
科学知识图谱可以用于知识产权保护，通过分析和挖掘专利文献，发 现和保护知识产权。
课程知识图谱组织与搜索技术
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
知识图谱的构建需要大量的 人力、物力和时间成本，而 且需要专业的知识进行维护 和更新。
可解释性不足
由于知识图谱的复杂性，其 可解释性相对较差，难以直 观地展示知识的结构和关系 。
技术发展不足
目前的知识图谱技术还存在 一些局限性，如语义理解的 精度、实体间关系的丰富度 等方面还有待提高。
CHAPTER 05
未来趋势与展望
知识图谱技术的发展趋势
01
语义网技术的进一步发展
基于本体的知识表示方法将更加精细，实现更高级别的知识推理和语义
理解。
02
机器学习和人工智能的融合
利用深度学习、自然语言处理等技术，提高知识图谱的自动化构建和智
能问答能力。
03
跨领域和跨语言的知识图谱构建
推动多源异构知识的融合和跨领域知识的共享与传播。
知识推荐
根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的知识图 谱中的内容。
CHAPTER 04
知识图谱的应用场景与挑战
知识图谱的应用场景
语义搜索
智能问答
通过将网页或其他资源中的信息进行语义 化处理，提高搜索的准确性和效率，帮助 用户快速找到所需信息。
个性化推荐
结合自然语言处理和知识图谱技术，构建 智能问答系统，帮助用户快速获取问题答 案。
定义关系类型
在知识图谱中，关系类型是用来描述实体或概念之间的联系。
建立关系模型
根据领域特点，选择合适的关系模型，如关系数据库模型、面向对 象模型等，建立知识图谱的关系模型。
知识表示与存储
将领域知识按照关系模型进行表示和存储，形成知识图谱。
CHAPTER 03
知识图谱-基础概念梳理
知识图谱-基础概念梳理计算机专业刚⼊坑知识图谱，我⼤概是这种状态：这⾥主要是为了开发时看懂需求，所以不做深⼊了解。
不过没办法- -从概念开始慢慢来吧。
1. 什么是知识图谱：知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显⽰知识发展进程与结构关系的⼀系列各种不同的图形，⽤可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显⽰知识及它们之间的相互联系。
个⼈理解就是展⽰复杂知识资源相互联系的⼀图形结构2. RDF：资源描述框架(Resource Description Framework）（知识表⽰的⼀种⽅式）知识图谱是展⽰资源相互联系的结构，所以⾸先要能描述资源，以及资源的联系。
然后通过各种处理来发现其中的直接关系（我们⽤RDF已经存储的）和可能的隐藏关系（推导出来的）。
最简单的应⽤：你淘宝搜个卫⽣⼱，然后淘宝知识图谱⾥：卫⽣⼱是⼤姨妈的 “需要” 属性之⼀，⼤姨妈的其他 “需要” 属性还包含了：绿⾖汤，卫⽣棉，热⽔壶。
然后你第⼆天就发现你的淘宝主页上各种暖⽔壶，卫⽣棉，绿⾖汤。
或者：特朗普是美国总统，特朗普是房地产商 -》美国总统是⼀个房地产商然后进⼀步推导出别的隐藏关系。
资源(Resource)：所有以RDF表⽰法来描述的东西都叫做资源，它可能是⼀个⽹站，可能是⼀个⽹页，可能只是⽹页中的某个部分，甚⾄是不存在于⽹络的东西，如纸本⽂献、器物、⼈等。
在RDF中，资源是以统⼀资源标识(URI，Uniform Resource Indentifiers)来命名，统⼀资源定位器(URL，Uniform Resource Locators)、统⼀资源名称(URN，Uniform Resource Names)都是URI的⼦集。
属性(Properties)：属性是⽤来描述资源的特定特征或关系，每⼀个属性都有特定的意义，⽤来定义它的属性值(Value)和它所描述的资源形态，以及和其它属性的关系。
知识图谱———— 机器学习基础
• 机器学习是人工智能的一个分支,其目的在于使得机器可以根据数据进 行自动学习,通过算法使得机器能从大量历史数据中学习规律从而对新 的样本做决策
• 它目前是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用 遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
机器学习
机器学习主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据 （样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据 进行预测。目前，主流的机器学习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习
损失函数
Hinge 损失函数 对于两类分类问题，假设 y 和 f (x,θ ) 的取值为 {−1,+1}。Hinge 损失函数（Hinge Loss Function）的定义如下：
L ( y, f ( x,θ )) = max (0,1− yf ( x,θ ))
= 1− yf ( x,θ ) +
过拟合 overfitting
训练集
开发集
测试集
机器学习问题类型
回归（Regression） y 是连续值（实数或连续整数），f (x) 的输出也是连续值。 这种类型的问题就是回归问题。对于所有已知或未知的 (x, y)，使得 f (x,θ ) 和 y 尽可能地一致。损函数通常定义为平方误差。
分类（Classification） y 是离散的类别标记（符号），就是分类问题。损失 函数有一般用 0-1 损失函数或负对数似然函数等。在分类问题中，通过学习 得到的决策函数 f (x,θ ) 也叫分类器。
结构风险最小化原则
为了解决过拟合问题，一般在经验风险最小化的原则上加参数的正则化（Regularization）， 也叫结构风险最小化原则（Structure Risk Minimization）。
• 它目前是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用 遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
机器学习
机器学习主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据 （样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据 进行预测。目前，主流的机器学习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习
损失函数
Hinge 损失函数 对于两类分类问题，假设 y 和 f (x,θ ) 的取值为 {−1,+1}。Hinge 损失函数（Hinge Loss Function）的定义如下：
L ( y, f ( x,θ )) = max (0,1− yf ( x,θ ))
= 1− yf ( x,θ ) +
过拟合 overfitting
训练集
开发集
测试集
机器学习问题类型
回归（Regression） y 是连续值（实数或连续整数），f (x) 的输出也是连续值。 这种类型的问题就是回归问题。对于所有已知或未知的 (x, y)，使得 f (x,θ ) 和 y 尽可能地一致。损函数通常定义为平方误差。
分类（Classification） y 是离散的类别标记（符号），就是分类问题。损失 函数有一般用 0-1 损失函数或负对数似然函数等。在分类问题中，通过学习 得到的决策函数 f (x,θ ) 也叫分类器。
结构风险最小化原则
为了解决过拟合问题，一般在经验风险最小化的原则上加参数的正则化（Regularization）， 也叫结构风险最小化原则（Structure Risk Minimization）。
知识图谱梳理专题培训课件
•
Intelligence: can AI emerge from knowledge graphs?
• Automatic reasoning and planning
• Generalization and abstraction
KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
80
Relation Extraction
? playFor
Kobe Bryant
LA Lakers
“Kobe Bryant, “Kobe
“Kobe Bryant
the franchise player of once again saved man of the match for
the Lakers” his team” Los Angeles”
• Validation: knowledge graphs are not always correct! • Entity resolution: merge duplicate entities, split wrongly merged ones
• Error detection: remove false assertions
2. Entity resolution
• Single entity methods • Relational methods
3. Link prediction
• Rule-based methods • Probabilistic models • Factorization methods
构建知识图谱的概念图
构建概念图是一个渐进的过程，需要多次迭代才能达到满意的效果。
4. 可视化展示概念图
1 1. 图形展示
概念图通过图形方式 直观展示，具有清晰 的节点和连接。节点 代表概念，连接展示 概念间关系。
2 2. 颜色编码
概念图的节点和连接 使用不同颜色进行标 注，以区别不同概念 和关系。
3 3. 标签注释
概念图的节点和连接 还可以添加标签，注 释概念的属性、关系 的性质等额外信息。
和关系变得清晰明了。
2. 概念图的作用
01 1. 促进理解
概念图以简洁、直观的形式展示知 识点之间的关系，有助于读者理解 知识间的联系，增强记忆。
03 3. 激发思考
概念图可以激发读者的创造力和想 象力，鼓励他们在知识体系中发现 新的联系，进一步丰富和发展知识。
02 2. 提高学习效率
概念图能够帮助学生构建知识体系， 找出知识点之间的内在联系，从而 提高学习效率。
2. 概念定义与关系理解的不一致
概念定义与关系理解的不一致 构建知识图谱时，概念的定义与关系的理解可能存在不一致的情况。首先，概念可能存在多义性，导致其在知识图谱中 的描述和解释有多种可能性。其次，概念之间的关系可能存在模糊或不明确的情况，导致知识图谱在连接概念时产生不 一致的结果。解决这一问题的关键是为概念和概念关系提供明确和一致的定义，以确保知识图谱的准确性和一致性。可 以通过文献调查、专家咨询和使用语料库等方法来获取准确的概念定义和关系描述，以实现知识图谱的高质量构建。
到限制。
4. 语义理解
概念图中涉及到的实体、关 系等语义信息的表示和推理 对概念图构建技术构成了挑
战。
4. 解决方案与实践
01
1. 数据清洗与预处理：清理数据以消除噪声、填补缺失 值、规范数据类型。
4. 可视化展示概念图
1 1. 图形展示
概念图通过图形方式 直观展示，具有清晰 的节点和连接。节点 代表概念，连接展示 概念间关系。
2 2. 颜色编码
概念图的节点和连接 使用不同颜色进行标 注，以区别不同概念 和关系。
3 3. 标签注释
概念图的节点和连接 还可以添加标签，注 释概念的属性、关系 的性质等额外信息。
和关系变得清晰明了。
2. 概念图的作用
01 1. 促进理解
概念图以简洁、直观的形式展示知 识点之间的关系，有助于读者理解 知识间的联系，增强记忆。
03 3. 激发思考
概念图可以激发读者的创造力和想 象力，鼓励他们在知识体系中发现 新的联系，进一步丰富和发展知识。
02 2. 提高学习效率
概念图能够帮助学生构建知识体系， 找出知识点之间的内在联系，从而 提高学习效率。
2. 概念定义与关系理解的不一致
概念定义与关系理解的不一致 构建知识图谱时，概念的定义与关系的理解可能存在不一致的情况。首先，概念可能存在多义性，导致其在知识图谱中 的描述和解释有多种可能性。其次，概念之间的关系可能存在模糊或不明确的情况，导致知识图谱在连接概念时产生不 一致的结果。解决这一问题的关键是为概念和概念关系提供明确和一致的定义，以确保知识图谱的准确性和一致性。可 以通过文献调查、专家咨询和使用语料库等方法来获取准确的概念定义和关系描述，以实现知识图谱的高质量构建。
到限制。
4. 语义理解
概念图中涉及到的实体、关 系等语义信息的表示和推理 对概念图构建技术构成了挑
战。
4. 解决方案与实践
01
1. 数据清洗与预处理：清理数据以消除噪声、填补缺失 值、规范数据类型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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◕提供最全面的摘要
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
第四章 知识图谱
本体：形式化的、对于共享概念体系的明确且详细的说明
本体 特征
概念 化
是对客观世界中的存在及关系的抽象
精确 性
本体中的概念、关系及约束被精确定义
形式 化
便于人机交互和计算推理
重大发明：统一资源标识符URI
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
1、可扩展标记语言XML
<tagname> <person
type=student><name>John</name></person> </tagname>
标签
属性
元素
1、标签要成对出现，不能交叉，可以嵌套 2、元素被标签包围，可以包含多个属性 3、属性在开始标签内用键值对指定，属性名不能重复
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索，提升搜索质量
The world is not made of strings，but is made of things.
概念
关系 实体
第四章 知识图谱
一、知识图谱
知识卡片
第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用： ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
共享 性
建立在共同认知基础上
本体=概念+实例+关系+【公理】
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 （http）嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
第四章 知识图谱
第四章 知识图谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
第四章 知识图谱
一、知识图谱
第四章 知识图谱
一、知识图谱
2012年5月16日，Google提出Knowledge Graph：
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
RDF作用：
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
RDF作用：
链接数据原则：
1、使用URI标识事物 2、使用HTTP URI，直接查看事物，实现互联 3、使用RDF等标准提供信息 4、为事物彼此之间添加URI链接，建立数据 关联
知识学习 语义集成
知识 管理
知识储存 和索引
第四章 知识图谱
二、知识图谱应用---Google的知识图谱体系架构
第四章 知识图谱
二、知识图谱应用---股票投研分析
第四章 知识图谱
二、知识图谱应用---公安情报分析
第四章 知识图谱
未来已来
下次见！
第四章 知识图谱
第四章 知识图谱
畅想网络
Imagination Network
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
02 万维网知识表示
03 知识图谱的现状及发展应用
第四章 知识图谱
一、知识图谱生命周期
语义演示 知识问答 大数据语义分析
知识 建模
知识 赋能
知识表示 本体建模
知识 获取
文章内容来源于网络，如有侵权请联系我们删除。
◕提供最全面的摘要
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
第四章 知识图谱
本体：形式化的、对于共享概念体系的明确且详细的说明
本体 特征
概念 化
是对客观世界中的存在及关系的抽象
精确 性
本体中的概念、关系及约束被精确定义
形式 化
便于人机交互和计算推理
重大发明：统一资源标识符URI
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
1、可扩展标记语言XML
<tagname> <person
type=student><name>John</name></person> </tagname>
标签
属性
元素
1、标签要成对出现，不能交叉，可以嵌套 2、元素被标签包围，可以包含多个属性 3、属性在开始标签内用键值对指定，属性名不能重复
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索，提升搜索质量
The world is not made of strings，but is made of things.
概念
关系 实体
第四章 知识图谱
一、知识图谱
知识卡片
第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用： ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
共享 性
建立在共同认知基础上
本体=概念+实例+关系+【公理】
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 （http）嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
第四章 知识图谱
第四章 知识图谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
第四章 知识图谱
一、知识图谱
第四章 知识图谱
一、知识图谱
2012年5月16日，Google提出Knowledge Graph：
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
RDF作用：
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
RDF作用：
链接数据原则：
1、使用URI标识事物 2、使用HTTP URI，直接查看事物，实现互联 3、使用RDF等标准提供信息 4、为事物彼此之间添加URI链接，建立数据 关联
知识学习 语义集成
知识 管理
知识储存 和索引
第四章 知识图谱
二、知识图谱应用---Google的知识图谱体系架构
第四章 知识图谱
二、知识图谱应用---股票投研分析
第四章 知识图谱
二、知识图谱应用---公安情报分析
第四章 知识图谱
未来已来
下次见！
第四章 知识图谱
第四章 知识图谱
畅想网络
Imagination Network
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
知第四章 知识图谱 识
图
谱
01
02
本体知识表示
02 万维网知识表示
03 知识图谱的现状及发展应用
第四章 知识图谱
一、知识图谱生命周期
语义演示 知识问答 大数据语义分析
知识 建模
知识 赋能
知识表示 本体建模
知识 获取