王秋月-知识图谱的可视化交互分析和关系发现
国际非物质文化遗产研究知识图谱可视化分析
理论与方法 / Theoretical and Method86国际非物质文化遗产研究知识图谱可视化分析吴晓晨，王春燕（塔里木大学经济与管理学院，新疆 阿拉尔 843300）摘 要: 非遗是以非物质形态存在于民间、世代相承的传统文化表现形式。
文章通过梳理国际非遗研究文献，客观掌握国际非遗研究方向，以“Web of science核心集合”为数据库，利用Cite Space软件对索引出来的1 304篇文献进行国际、地区、机构、作者网路共现、文献共被引以及关键词聚类等系统化分析，得出国际有关于“intangible cultural heritage”的研究知识图谱。
研究发现，非遗的研究内容方向可以分为3类：民族非遗文化产业管理研究（主要包括区域历史文化、专业科目以及原生态识别）、传承创新与保护政策研究（包括传播表达以及可持续发展保护）、文化旅游的研究（包括标志地区、地方性艺术、空间市场分析）。
研究涉及的学科领域广、分布不均衡、科研力量地域空间上不平衡。
研究的热点随着时间变化，主要有3个研究热点：有非遗概念界定、非遗保存、非遗开发管理。
通过得到的知识图谱可以掌握非遗研究的现状与发展趋势，为今后的研究方向提供数据支持。
关键词：非物质文化遗产；Cite Space软件；文化旅游；可视化中图分类号：G122 文献标志码：AVisualization Analysis of Knowledge Map of International Intangible Cultural HeritageWU Xiaochen, WANG Chunyan（College of Economics and Management, Tarim University, Alar Xinjiang 843300, China）Abstract: Intangible cultural heritage is a form of traditional culture, which exists in non-material form in folk and generation by generation. Through combing the research literature of international non-material cultural heritage, the research direction of international intangible cultural heritage is grasps objectively, and some objective data are provided for future research.This paper uses "Web of science core collection" as the database, and uses Cite Space software to study the 1304 documents which are indexed by international, regional, organization, author network co-occurrence, literature co citation, and keyword cluster analysis.It is concluded that there is an international knowledge map of "intangible cultural heritage". The research found that the research content of intangible cultural heritage can be divided into three categories: the study of national cultural heritage, the research of heritage innovation and protection policy, and the study of cultural tourism. The research covers a wide range of disciplines, uneven distribution, and uneven geographical distribution of research forces. With the change of time, there are three main research hot spots: the definition of intangible cultural heritage, the protection and preservation of intangible cultural heritage, and the development and management of intangible cultural heritage. Through the knowledge map, we can grasp the current situation and development trend of intangible cultural heritage research, so as to provide data support for future research directions.Keywords: intangible cultural heritage; Cite Space software; culture travel; visualization作者简介：吴晓晨（1998-），女，本科，主要研究方向为旅游管理。
知识图谱应用于学科知识服务初探知识讲解
②、知识图谱的应用推广
首先，现今图书馆的专职学科馆员还不普遍，大多 是兼职的形式，掌握知识图谱需消耗大量的成本。 其次，目前会提供知识图谱学科服务的机构也很少 ，利用知识图谱的图书馆用户就更少。这样就会在 一定程度上对知识图谱的推广造成困难。 最后，尤其现在国内对知识图谱的研究还处于起步 阶段，其研究成果不多，知识图谱技术与其可视化 效果的优化不易在短期内得到发展，这便降低了知 识图谱在学科知识服务中被用户接受的可能。
谢 谢！
1、契合学科知识服务的职责
学科馆员以开发专题信息资源为目的，深入学 科专业领域之中，针对用户的问题及其特定的环境 ，对某一学科的基本理论、历史和现状、学术前沿 、学术的主要领头人等方面进行深入的分析了解。 对无序繁杂的信息进行加工、分析、整理、重组， 完成知识的管理过程，为用户提供有效可靠的支持 知识应用和知识创新的服务。
④、数据质量
知识图谱应用于学科知识服务的障碍还包括： 获取的数据质量直接影响知识产品的质量。而在专 业领域中的高质量数据（可获取并有用的）大都以 普通形式出现，这就需要即将生产出来的数据也必 需以相同形式出现。
⑤、评价体系
任何一种机制，如果缺乏相应的质量评价指标 ，那么就会难以得到优化和发展。相应的质量评价 指标缺乏，既不能客观地反映知识图谱于学科知识 服务的进行现状，也不利于对其整体事业建设进行 宏观调控。
3 服务社会，扩大受众
学科社会化服务是学科知识服务的必经之路： 一方面可以使信息接受者增加，学科知识服务拓宽 服务面，增强知识传播效果。 另一方面，学科馆员在服务的同时，还可以深入实 践，在实践中完善理论，更加了解专业发展现状， 更好的把握研究趋势以及未来研发方向。
4 提高数据质量
随着知识图谱工具的提高，只有数据质量也提 高，才能真正使整体的学科知识图谱质量提高。只 有简洁规范的数据才是最佳的基础。这就要求利用 专门的数据库，对那些经过加工、整理的数据直接 进行利用，会取得最佳效果。
我国高等教育研究学术群体可视化知识图谱构建与分析
我国高等教育研究学术群体可视化知识图谱构建与分析【摘要】我国高等教育研究学术群体可视化知识图谱构建与分析是当前研究的热点之一。
本文首先介绍了可视化知识图谱的概念，然后分析了我国高等教育研究的现状，探讨了学术群体构建方法，并应用知识图谱分析技术进行了实证研究。
研究结果展示了不同学术群体之间的关联和发展趋势。
通过总结研究成果，展望未来研究方向，本文为我国高等教育研究领域提供了有益的参考和指导，具有重要的理论与实践意义。
【关键词】关键词：高等教育研究、可视化知识图谱、学术群体、数据分析技术、研究成果、未来发展、研究意义1. 引言1.1 研究背景我国高等教育研究学术群体可视化知识图谱构建与分析引言目前，国内外关于高等教育研究学术群体的可视化知识图谱方面的研究还相对较少，特别是针对我国高等教育研究的相关领域做出系统性的探讨和分析更为匮乏。
本文旨在通过构建我国高等教育研究学术群体的可视化知识图谱，系统地分析研究现状、学术群体的构建方法、知识图谱分析技术应用等方面的问题，为我国高等教育研究领域的发展提供新的思路和方法。
1.2 研究意义高等教育是国家发展的重要支撑，而高等教育研究则是推动高等教育不断进步的重要领域。
构建我国高等教育研究学术群体可视化知识图谱，具有重要的研究意义和实践价值。
通过可视化知识图谱的构建，可以帮助我们更好地理解和把握我国高等教育研究的发展现状和趋势。
通过对学术领域、热点问题、学者合作关系等进行网络化呈现，可以直观展示我国高等教育研究的学术生态，有助于深入挖掘研究者之间的合作与交流模式，推动学术交流与合作，促进学科交叉与创新。
借助知识图谱分析技术，可以有效挖掘学术信息之间的内在联系和规律，为高等教育研究者提供更加全面、系统的知识资讯和信息检索服务。
通过对知识图谱的分析和应用，可以提高学者们的学术研究效率，促进学术成果的传播和转化，为高等教育研究的深入发展提供智力支持和理论指导。
1.3 研究目的研究目的是为了深入了解我国高等教育研究学术群体的结构和发展情况，通过构建可视化知识图谱，揭示学术领域的关联性和发展趋势，为学术研究提供更加直观和全面的信息支持。
知识图谱可视化工具
知识图谱可视化工具引言知识图谱是一种用于表示和展示知识的结构化模型，它通过将实体和实体之间的关系以图形的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和分析知识。
随着大数据和人工智能的快速发展，知识图谱在各个领域都得到了广泛的应用。
为了更好地利用和探索知识图谱，出现了许多知识图谱可视化工具。
一、什么是知识图谱可视化工具知识图谱可视化工具是一类软件工具，用于将知识图谱中的数据以直观和可交互的图形方式展示出来。
通过这些工具，用户可以更加清晰地了解知识图谱中的实体、属性和关系，并且可以通过交互操作来进行数据分析和可视化效果的调整。
二、知识图谱可视化工具的功能1. 实体和关系的展示知识图谱可视化工具可以将知识图谱中的实体以节点的形式展示出来，节点的样式和颜色可以根据实体的属性进行设定。
同时，工具还可以将实体之间的关系以边的形式展示出来，边的粗细和颜色可以体现关系的强度和类型。
2. 交互式操作知识图谱可视化工具通常提供了丰富的交互式操作，用户可以通过鼠标点击、拖拽等方式来对图谱进行探索和分析。
例如，用户可以通过点击节点来查看该节点的详细信息，可以通过拖拽节点来调整图谱的布局等。
3. 数据过滤和查询知识图谱可视化工具还可以进行数据过滤和查询，用户可以根据实体属性的取值范围、关系的类型等条件来筛选和搜索相关的数据。
这样可以帮助用户针对特定的问题进行数据分析，找出关键的实体和关系。
4. 可视化效果的定制知识图谱可视化工具通常提供了丰富的图形定制选项，用户可以根据自己的需求来调整图谱的样式和布局。
例如，用户可以设置节点的颜色、大小和形状，可以调整边的粗细、颜色和箭头的样式等。
三、知识图谱可视化工具的应用领域1. 知识图谱研究和教育在知识图谱的研究和教育领域，可视化工具可以帮助研究人员和教师更好地理解知识图谱的结构和关系，并且可以通过交互操作来探索和发现知识的新规律。
2. 企业和组织管理在企业和组织管理中，知识图谱可视化工具可以帮助企业和组织更好地理解和利用知识资产，从而提高组织的决策能力和创新能力。
知识图谱在教育领域的应用研究
知识图谱在教育领域的应用研究随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在教育领域的应用研究也引起了越来越多的关注。
知识图谱是一种基于语义网的知识表示方法，能够将各种领域的知识进行有效的关联和组织，从而形成一张具有层级结构和语义关联的知识网络。
这一方法不仅可以为学生提供更深入和全面的学习体验，还能够帮助教育机构实现教育内容和教育资源的智能化管理和应用。
一、知识图谱在课程设计中的应用知识图谱在课程设计中的应用是其最为广泛的应用之一。
课程设计是指教育机构根据学生的需求和学科的特点，制定出一套科学合理的课程教学计划，包括教学目标、教学内容、教学方法和评价标准等。
而知识图谱则可以为课程设计提供深入的知识结构分析和应用支持，帮助教师更加科学、有效地制定教学计划。
具体来说，知识图谱可以将教学内容按照主题、层级、关联等方面进行组织和分类，从而形成一张一目了然的知识网络。
教师可以利用知识图谱中的内容，对课程进行有机整合和补充。
同时，通过语义关联的方式，知识图谱能够将复杂的知识点转化为简单的可视化信息模型，使得学生能够更加直观地理解课程的主要内容和重点难点。
二、知识图谱在智能教育系统中的应用智能教育系统是一种基于人工智能技术的教育管理和教育服务模式，它通过智能化的数据分析和应用，帮助教育机构有效地提升教学质量和管理效率。
而知识图谱则可以为智能教育系统提供强有力的支持，实现教育资源和教育内容的智能化管理和应用。
具体来说，知识图谱可以将各种教育资源、课程内容、教学方法和评价标准等信息进行有机整合和组织，从而形成一个具有层级结构和语义关联的知识网络。
教师、学生和家长等用户可以根据自己的需求和兴趣，自由浏览、搜索和应用知识图谱中的内容，从而有效地提升学习效果和教学效率。
三、知识图谱在教学评估中的应用教学评估是指对教育机构、教师和学生等目标进行跟踪和分析，以评估教学质量、学生学业水平和教育机构管理效率等方面的情况。
而知识图谱则可以为教学评估提供深入的数据分析和应用支持，帮助教育机构更加科学、有效地进行评估和改进。
知识图谱应用于教育领域的探索与实践
知识图谱应用于教育领域的探索与实践近年来，随着人工智能技术的不断发展和进步，知识图谱已经成为教育领域的重要研究方向之一。
知识图谱用图形化的方式将现实世界中的实体和关系进行描述和存储，可以帮助教育工作者更好地理解学生的学习需求，推动个性化教学的发展，提高教育的效果。
知识图谱在教育领域的应用主要包括以下几个方面。
首先，知识图谱可以帮助教师更好地了解学生的个性化学习需求。
通过收集学生的学习数据和行为记录，知识图谱可以建立个性化学习模型，快速分析学生的学习特点和兴趣爱好，为教师提供有针对性的教学建议。
例如，当一个学生在数学方面遇到困难时，知识图谱可以根据学生此前的学习表现和知识图谱中的数学知识关系，推荐相应的学习资源和习题，以帮助学生克服困难。
其次，知识图谱可以促进跨学科知识的整合和交叉学科的发展。
现实世界中的知识是庞杂而分散的，各个学科之间的关联也非常复杂。
知识图谱可以通过将不同学科的知识进行关联，建立知识之间的联系，帮助学生更好地理解知识的脉络和关系。
此外，知识图谱还可以为学生提供跨学科学习的机会，通过学习不同学科之间的关系，培养学生的综合思维能力和创新能力。
再次，知识图谱可以提供个性化教学的支持。
在传统的教学模式下，教师通常采用固定的教学计划和课程安排，忽视了学生的个体差异。
而有了知识图谱的支持，教师可以根据学生的学习特点和需求，量身定制个性化教学计划，为每个学生提供针对性的学习资源和活动。
通过个性化教学，学生可以更加主动地参与学习，提高学习效果。
最后，知识图谱还可以为教育研究提供有力的支持。
通过对知识图谱中的数据进行分析和挖掘，研究人员可以深入了解学生的学习行为和学习效果，发现学习中存在的问题和难点，为教育改革和教学方法的创新提供科学依据。
同时，知识图谱还可以帮助建立学科体系和课程体系，推动教育领域的知识共享和互联互通。
总之，知识图谱在教育领域的应用为教育工作者和学生带来了许多机遇和挑战。
通过合理利用知识图谱，可以实现更加个性化、更加高效的教学，促进教育的发展和进步。
大规模知识图谱构建与应用的问题与挑战—大规模知识图谱
大规模知识图谱构建与应用的问题与挑战—大规模知识图谱构建与应用研讨会1.引言2017年01月05日，由由中国人民大学、北京大学中科院网络中心联合主办的“大规模知识图谱构建与应用”研讨会，在中国人民大学逸夫会议中心召开，并获得圆满成功。
本次研讨会着重探讨了知识图谱构建的技术、方案、策略和知识图谱在机器人、金融、安全领域的应用，以及知识图谱中其他待研究问题和挑战。
会议汇集国内外知名专家和学者，进行了为期半天的深入研究和探讨。
本次会议由中国人民大学孟小峰教授、北京大学邹磊副教授和中国科学院网络网络信息中心黎建辉研究员担任大会主席。
文因互联CEO鲍捷，深圳狗尾草智能科技公司CTO王昊奋，北京明略软件系统有限公司联合创始人兼CTO冯是聪，极光数据研究院解决方案中心总监伊宁，北京大学副教授邹磊，中国人民大学讲师王秋月等六位专家学者出席了会议，介绍了最新的前言技术和发展动态，分别做了精彩的报告。
2.问题与挑战本次研讨会的主题是语义、知识与链接大数据，将着重探讨知识图谱构建的技术、方案、策略和知识图谱在机器人、金融、安全领域的应用，以及知识图谱中其他待研究问题和挑战，促进研究单位之间以及研究界和产业界之间的学术交流，探索今后大规模知识图谱构建的研讨和合作机制。
包括大规模知识库的构建，大规模知识库的用于和大规模知识库的分析等内容。
下面分别从各个专家学者的角度，介绍大规模知识库的构建与应用方面的问题和挑战。
2.1知识库构建这些杀手级应用不太冷——从语义网到知识图谱的回顾（鲍杰·文因互联）所谓的杀手级应用（Killer Application），是指某个非常有用的、消费者愿意为其购买某硬件软件产品的计算机程序。
本次讲座中鲍杰博士复盘了语义网/知识图谱绝地反击的漂亮过程，并展望在Web下半场的25年中，会有哪些更加梦幻的杀手级应用。
Web本身是Internet的一个应用，它试图实现三个递进的网络：文档的互联（Web）、知识的互联（Semantic Web，把文档变成机器可读的知识结构）和人和知识的互联（Semantic Wiki，形成一个可读可写的大规模协作网络）。
扩展知识图谱上的实体关系检索
0
术
引言
近年来， 随着从文本 中 提 取 结 构 化 数 据 的 信 息 抽 取 技
［1 ］
如生成结构化的结果摘要（ rich snippets ） 、 实体推荐、 实体搜 索和自然语言问答等。 在知识图谱上进行自然语言问答的通常做法是先将自然 语言问 题 理 解 成 确 切 的 结 构 化 查 询， 如 SPAＲQL （ Simple Protocol and ＲDF Query Language） 查询， 然后再在知识库上执 行该查询而获得确切答案 。 例如， 如果要找出所有影片和它 们的插曲， 而知识库中又有 music_in_film 这样一个 song 类型 实体和 movie 类型实体之间的关系， 则可以将此信息需求理 解成以下 SPAＲQL 查询：
SELECT ？ m， ？ s WHEＲE ｛ ？ m type movie ． ？ s type song ． ？ s music_in_film ？ m ｝
日益成熟， 大规模知识库的构建得到了迅猛发展， 产生
［2 ］
Freebase、 YAGO、 如 DBpedia、 了许 多 形 形 色 色 的 知 识 库， Wikidata、 NELL、 Probase、 Google KG 和 Microsoft Satori 等 。 这些机器可读的知识大多被表示成三元组形式的资源描述框 架（ Ｒesource Description Framework，ＲDF） 数据， 描述实体、 实 体分类以及实体和实体之间的各种关系等， 被广泛应用在文 本分析、 自然语言理解、 机器阅读、 语义搜索、 自然语言问答等 Google、 Bing 等图谱改善其搜索效果，
所有影片和它们的插曲 。 理解成确切的 SPAＲQL 查询的方法查准率高， 但查全率 却较低。这主要是由于知识库的异构性和不完全性造成的 。 1 ） 异构性： 同一语义在自然语言中有多种表达方式， 在知识 图谱上同样可以有许多不同的存在方式 。 例如， 有些电影和 它们的插曲之间的关系可能不是用一个直接的 music_in_film 关系表示的， 而是存在一个 has_soundtrack 关系连接电影和其 电影原声带， 以及一个 contains_song 关系连接电影原声带和 其中的乐曲等。2 ） 不完全性： 知识库中的信息是不完全的 。 规模再大的知识库也有缺失信息， 如有些影片和其插曲的信 。 息在知识库中不存在 造成信息缺失的原因有很多种， 如信 息抽取的精度没达到阈值等 。 针对知识库的异构性和不完全性所带来的问题， 本文提 并实现二者的统一查 出使用文本数据来补充知识库的信息， 询。不同于一般的实体检索返回实体列表， 本文主要考虑的 是实体间具有较复杂关联关系的实体关系查询， 返回的结果 是实体元组列表。具体地， 问题定义如下： 给定一个知识库和 文本数据集， 如何查询才能有效满足用户提出的复杂信息需 求。
知识图谱在高校本科教学中的应用研究
知识图谱在高校本科教学中的应用研究作者：房宏君宿迎雪来源：《人力资源管理》2014年第05期摘要：知识图谱是对某一学科或领域内的研究情况进行可视分析的一种有效方法。
作为一种新的教学方法或教学模式，知识图谱对改善和提升本科教学效果及教学水平来说至关重要。
本文分析了知识图谱的内涵、功能及其在高校本科教学中的应用可行性，探讨了知识图谱的具体应用与实践，提出了完善与改进的建议。
关键词：知识图谱高校本科教学应用建议一、知识图谱的内涵、功能及应用可行性科学知识图谱，属于科学计量学的范畴，是以科学知识为计量研究对象，显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形。
科学知识图谱具有可视化、直观化、通俗易懂等特点。
科学知识图谱对某一学科或领域的研究情况进行深入分析时的功能较为强大，如利用来源分析方法，可以探寻某一学科或领域中的主要来源作者、来源国家、来源机构等；利用词频分析方法可以探讨某一学科或领域中一段时间内的研究热点、研究前沿及其演进历程等；在共被引分析方法中，利用共被引分析中作者共被引方法（ACA）可以研究某一学科或研究领域中权威作者及其研究网络、相互关系等；利用文献共被引方法（DCA）可以分析某一学科或研究领域中的经典文献、知识基础及其相互影响等；利用期刊共被引方法（JCA）可以确定某一学科或领域中的重要核心期刊及其相互关系等。
基于知识图谱独有的特点与强大的功能，知识图谱方法和技术完全可以被融入到高校本科教学过程之中，以实现本科专业知识的可视化与直观教学，丰富教学手段和方法，提高学生学习和科研兴趣，可以有效地帮助本科学生在相关学习及研究领域中，从数以千计、甚至数以万计的文献资料中快速准确地找到学习及研究领域中的国内外研究热点、研究前沿、权威作者、经典文献及核心期刊等，有利于对专业知识的进一步深入学习和研究，克服了传统教学只讲授课本专业书面知识，忽视学科及相关领域的研究热点、研究前沿、重要文献等必要知识而导致专业知识陈旧、理论脱离实际、被动知识灌输忽视科研探索、缺乏创新的负面现象。
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。
知识图谱在可视化分析中的应用研究
知识图谱在可视化分析中的应用研究随着信息时代的到来，我们不再面临着信息短缺的难题，相反，我们面临的是海量信息的挑战。
怎样从海量的信息中提取有用的知识，是我们现在需要解决的问题。
知识图谱就是这样一种能够帮助我们从海量数据中提取有用知识的工具，而它在可视化分析领域中的应用也越来越受到关注。
一、认识知识图谱知识图谱又叫语义网络图，是一种语义结构的表达方式，它包含了一个实体及其所有相关的实体和属性。
这些实体彼此之间都有关系，这些关系可以是实体之间的共同特征、继承关系、组成关系等。
它提供了一种新的方式，让我们可以从海量的数据中获取有用的知识。
二、知识图谱在数据分析中的优势知识图谱提供了一个自然的方式来描述实体及其之间的关系。
通过知识图谱，我们可以更加直观地了解不同实体之间的关系，更容易地发现数据中的异常和规律。
与传统的数据分析方法相比，知识图谱更加直观、易于理解，更加能够帮助我们发现数据中的隐藏信息。
三、知识图谱在可视化分析中的应用可视化分析是一种将数据可视化的方法，通过图表、图形等方式进行数据展示，帮助我们更好地理解数据。
而知识图谱在可视化分析中的应用，可以帮助我们更加直观地了解不同实体之间的关系。
1. 绘制知识图谱通过绘制知识图谱，我们可以将数据可视化成图形，更加直观地展示不同实体之间的关系。
比如，可以通过知识图谱展示一个公司内部的组织结构、不同商品之间的关系等。
2. 探索数据借助知识图谱，我们可以深入数据，探索数据中的规律和关系。
通过对知识图谱中的实体进行分析，我们可以了解其之间的相互作用和影响。
这有助于我们更好的了解数据，从而更加有效地分析数据。
3. 发现异常通过知识图谱，我们可以更加容易地发现数据中的异常。
比如，在社交媒体中，通过构建用户之间的好友关系，我们可以发现异常用户，从而对异常用户进行监控和管理，保障用户信息的安全。
四、结语随着数据的爆炸性增长，我们更加需要从海量数据中提取有用的信息，知识图谱在数据分析中已经发挥了很大的作用。
知识图谱视角下我国学校体育研究领域的可视化分析
知识图谱视角下我国学校体育研究领域的可视化分析随着信息时代的到来，知识图谱技术在各个领域都得到了广泛的应用，学校体育研究领域也不例外。
知识图谱是一种以图谱结构进行知识表示、管理、共享和利用的技术，通过构建实体、关系和属性，以图谱形式呈现出知识之间的关联和联系，实现知识的可视化、智能化和半自动化，帮助人们更好地理解和利用知识。
在我国学校体育研究领域，知识图谱技术的应用将为学校体育研究提供新的思路和方法，促进学校体育事业的发展。
本文将从知识图谱的基本概念和技术特点入手，重点分析我国学校体育研究领域的可视化分析，为学校体育研究工作提供新的思路和方法。
一、知识图谱的基本概念和技术特点知识图谱是一种以图谱结构进行知识表示、管理、共享和利用的技术，它以实体、关系和属性为基本元素，构建知识之间的关联关系，形成一张包含丰富信息的图谱。
知识图谱技术具有以下几个基本特点：1. 多源异构数据集成：知识图谱技术可以将多个不同来源、不同结构的数据进行集成，将其统一表示成知识图谱的形式，实现跨数据集的智能查询和分析。
2. 知识结构化表示：知识图谱技术将知识以实体、关系和属性的形式进行结构化表示，而不是以非结构化的文本形式存在，有利于知识的智能化共享和利用。
3. 知识关联和推理：知识图谱技术基于知识之间的关联和联系构建图谱结构，能够进行推理和推断，帮助人们发现知识之间的隐藏关系和规律。
4. 可视化和交互分析：知识图谱技术可以将知识图谱以可视化的方式呈现出来，使得知识之间的关系一目了然，同时支持用户的交互式查询和分析。
在我国学校体育研究领域，知识图谱技术的应用可以帮助研究人员更好地理解和利用学校体育方面的知识，促进学校体育事业的发展。
通过对学校体育领域的相关文献、专家知识和实践经验进行整合和分析，构建学校体育知识图谱，可以为学校体育研究提供新的思路和方法。
1. 学校体育知识图谱的构建学校体育知识图谱的构建是一个多学科、多专业、多领域知识的整合过程。
知识图谱技术探索路径与演进路线回顾与思考 从表达到推理
知识图谱技术探索路径与演进路线回顾与思考从表达到推理知识图谱技术是一种用于表示和推理人工智能系统中的知识的方法。
通过将实体、关系和属性组织成图形结构，知识图谱技术能够更好地理解和处理世界中的复杂知识。
本文将回顾知识图谱技术的发展路径，并思考未来的演进路线，从表达到推理的角度探索知识图谱技术的应用。
一、知识图谱技术的发展路径知识图谱技术的发展路径可以追溯到上世纪的专家系统。
专家系统是一种基于规则和推理引擎的人工智能方法，用于模拟领域专家的知识和推理过程。
然而，早期的专家系统仅仅使用规则和推理来表示和处理知识，无法灵活地适应大规模和复杂的知识。
为了解决这个问题，研究人员开始关注知识图谱技术。
知识图谱技术的发展可以分为三个阶段。
第一阶段是基于实体关系模型的知识图谱技术，其中实体表示事物，关系表示事物之间的关联。
这种模型在知识表示和检索方面取得了一定的成功，但缺乏对实体的深层语义表达和推理能力。
为了解决这个问题，研究人员开始研究更具表达能力的知识图谱技术模型。
第二阶段是基于语义网络的知识图谱技术，其中实体和关系都具有更丰富的语义表达能力。
在这个阶段，研究人员引入了本体论和语义网等概念，建立起更为丰富和复杂的知识图谱模型。
这种模型能够提供更准确和丰富的知识推理功能，但在规模和效率上仍然存在一定的挑战。
第三阶段是基于深度学习的知识图谱技术，其中实体和关系的表示和推理都基于深度学习模型。
通过引入深度学习技术，知识图谱模型能够从大规模的数据中学习到更准确和丰富的表示和推理能力。
这种模型在图形表示学习、实体识别和关系抽取等任务上取得了重大突破，但仍然需要进一步研究和改进。
二、知识图谱技术的演进路线知识图谱技术在未来的发展中，将继续从表达向推理演进。
首先，研究人员将探索更具表达能力的知识图谱表示模型，以更好地表示实体和关系之间的复杂语义。
例如，引入图形神经网络和关系注意力机制等技术，将进一步提高知识图谱模型的表达能力。
知识图谱可视化查询技术综述
第46卷第6期 V ol .46 No . 6计算机工程Computer Engineering2020年6月June 2020•热点与综述•文章编号：1000#428(2020)06-0001-11文献标志码：A中图分类号：TP18知识图谱可视化查询技术综述王鑫1，傅强1，王林2!徐大为2!王昊奋3(1.天津大学智能与计算学部，天津300354; 2.天津泰凡科技有限公司，天津300457;3.同济大学设计创意学院，上海200092)摘要：知识图谱作为符号主义发展的产物，是人工智能技术和系统中的重要组成部分，其在百科知识、生物 、运用。
知识图谱可视化查询是理解和分析知识图谱的重要技术，能用户有 查询知识图谱。
分 知识图谱的数据模型和可视化技术，从数据规模的 大规模知识图谱可视化的 。
分析基于R D F 图和 图的可视化查询 、基 、 和模板的可视化查询系统，以可视化查询方法，从可 、可学 、用 方 有知识图谱可视化查询技术 ，可视化查询在 知识图谱中的应用 ， 知识图谱可视化查询的 发展方向 展望。
关键词：知识图谱;查询 #可视化技术；可视化查询； 可视化开放科学（资源服务）标志码（OSID ):中文引用格式：王鑫，傅强，王林，等.知识图谱可视化查询技术综述[J ].计算机工程，2020，46(6):1-11.英文引用格式：WANG X i n ，FU Q ia ng ，WANG L i n &et al . Su r v e y on v is u alizati on qu er y tec hnology o f know le dge g ra ph [J ]. Compu t e r Eng i n eeri ng ,2020 ,46(6): 1-11.Survey on Visualization Query Technology of Knowledge GraphWANG Xin1，FU Qiang1，WANG Lin2，XU Dawei2，WANG Haofen 3(1. College of Intelligence and Computing ，Tianjin University ，Tianjin 300354，China ; 2. TechFantasy Co .，Ltd .，Tianjin 300457，China ;3. College of Design and Innovation ，Tongji University ，Shanghai 200092,China )[Abstract ] Knowledge graph ，as the development product of symbolism ，is considered to be an important part ofartificial intelligence technologies and systems ，and widely used in encyclopedia knowledge ，biological i network ，network security and so on . Visualization query of knowledge graph is an important technology for understanding and analyzing knowledge graph ，which can help ordinary users effectively query knowledge graph . This paper introduces the data models o f knowledge graph and visualization technologies by type ，and describes the general steps of large-scale knowledge graph visualization from the perspective of data scale . Then this paper analyzes visualizati based on RDFgraph and property graph ，keyword-based ，filter-based and template-based visualization query systems ，and visualization query method of ontology . This paper compares and summarizes the existing visualization query technologies of knowledge graph in terms of readability ，learnabilit ^ and user-friendliness . Meanwhile ，the application o query in domain-specific knowledge g raph is also described . Finally ，the future research directions of visualization query of knowledge graph are put forward as well .[Key words ] knowledge graph ;query language ;visualization technology ;visualization query ;ontology visualization D O I :10. 19678/j . issn . 1000-3428.0057669"c 述 分[1]。
知识图谱在指导学生毕业设计中的应用
知识图谱在指导学生毕业设计中的应用知识图谱作为一种将知识形式化、结构化的工具，近年来在各个领域得到了广泛的应用。
它通过构建实体之间的关联关系，帮助人们更好地理解和组织知识。
在指导学生毕业设计的过程中，知识图谱可以发挥重要的作用。
一、知识图谱在毕业设计主题选择中的应用在进行毕业设计主题选择时，学生通常面临着各种各样的困惑和不确定性。
知识图谱可以通过构建主题与相关领域知识之间的关联关系，帮助学生快速定位感兴趣的研究方向。
通过查询知识图谱，学生可以了解到当前研究领域的前沿问题和热点方向，从而更好地选择自己的毕业设计主题。
二、知识图谱在相关论文检索中的应用在进行毕业设计时，学生需要查阅大量的相关文献和论文，以了解和掌握当前研究领域的进展情况。
然而，由于文献数量庞大且信息碎片化，学生往往会面临信息过载的问题。
知识图谱可以将各种文献和论文进行结构化建模，并提供智能化的搜索和推荐功能，使学生能够更快速、准确地找到相关文献，节省时间和精力。
三、知识图谱在相关技术方法选择中的应用在进行毕业设计的具体技术方案选择时，学生需要综合考虑各种技术方法的优缺点，并选择适合自己研究目标和条件的方法。
知识图谱可以对不同技术方法进行分类和分析，并通过构建各种方法之间的关联关系，为学生提供全面的技术方法选择指导。
学生可以通过查询知识图谱，了解各种技术方法的特点和适用范围，从而更好地进行技术方法的选择。
四、知识图谱在开题报告和中期检查中的应用在毕业设计的开题报告和中期检查环节，学生需要向导师和评审委员会展示自己的研究目标、方法和进展情况。
知识图谱可以帮助学生将自己的研究内容进行可视化和结构化展示，以图谱的形式展现研究目标、关键问题、方法和预期结果等信息，使得评审人员更容易理解和评估学生的研究工作。
五、知识图谱在毕业设计撰写和论文整理中的应用毕业设计的最终成果通常是一篇完整的论文。
在撰写和整理论文的过程中，学生需要整合自己的研究成果，并按照一定的结构和规范进行组织。
知识图谱与自然语言处理的交互研究
知识图谱与自然语言处理的交互研究自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）中的一个重要分支，它的目标是让计算机能够理解、解析和生成人类语言。
而知识图谱（KG）则是AI中的另一项重要技术，它将现实世界中的信息转化为结构化的形式，并建立了实体之间的关联。
这样做的好处在于，我们可以让计算机更好地理解实体之间的关系，从而更轻松地进行推理和分析。
本文将介绍知识图谱与自然语言处理的交互研究，探讨如何将这两个技术结合起来，以提升AI的应用。
知识图谱的发展知识图谱的概念最早由Google提出，旨在提高搜索引擎的精准度。
后来，知识图谱的应用被扩展到了AI领域，并且得到了极大的发展。
知识图谱将实体和属性用节点和边来表示，并采用语义网络的方式来表示实体之间的关系。
例如，百度知识图谱将“李娜”、“网球”、“美国网球公开赛”等实体用节点来表示，并通过“参加”、“获得”等关系来连接这些实体。
这样的结构化表示方式可以让计算机更好地理解实体之间的关系，并进行推理和分析。
知识图谱的建立需要用到自然语言处理技术来进行实体抽取、关系抽取和属性抽取等操作。
例如，当我们在百度上搜索“李娜”时，它会自动地在知识图谱中搜索相关的实体，并返回和李娜相关的信息。
这就需要用到自然语言处理技术来进行实体识别和命名实体识别等操作。
自然语言处理的进展自然语言处理技术的发展也非常迅速。
最近几年，大量的深度学习技术被应用到NLP领域，例如翻译、问答和文本分类等任务。
例如，Google的机器翻译系统可以将一种语言翻译成另一种语言，而微软的小冰可以进行情感分析和自然语言生成等操作。
这些技术的出现大大提高了AI对自然语言的理解和生成能力。
结合知识图谱和NLP技术知识图谱和NLP技术都有很好的应用前景。
但是，如果将这两个技术结合起来，其应用前景将更为广泛。
具体来说，可以采用如下方法：1. 建立联合模型：为了更好地进行信息抽取和关系识别等操作，可以将知识图谱和NLP技术建立联合模型。
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• Ranking patterns
– size – random walk measure (relatedness) – count (frequency) – rarity (specificity)
Espresso [Seufert 2016]
System
Input
Relationshi p
• the properties; other objects with same properties; relationships contain the selected node
– more info
RECAP [Pirro 2015]
• Object mapping
– auto-completion
• simple paths
– RelFinder, RECAP, Explass, connect-dots
• subgraphs
– minimal subgraph patterns
• REX
– relatedness cores (cliques)
• Espresso
Key Challenges
• relatedness?
– coherence
• Visualization & Exploration
– – – – aggregated vs. detailed view temporal analysis topic distribution facet-values
• Evaluation
知识图谱的可视化交互分析和 关系发现
王秋月 中国人民大学信息学院 2017-1-5
杜治娟
王硕
郝泽慧
李进
张祎
郭豫龙
Ongoing Work
• Visualization and interactive analysis of large knowledge graphs • Relationship discovery in KB • Question answering over KB
– Data mining – Web search – Semantic Web
What is the relationship between Lucy and Arthur in Bram Stoker’s Dracula?
More Examples
• Which European politicians are related to politicians in the United States, and how? • What are the relationships between China and countries from the Middle East over the last few years?
RECAP Explass
2 entity 2 entity
simple paths simple paths
informativeness; diversity length; frequency; informativeness; overlap specificity; connectivity; cohesiveness size; random walk; count; rarity path pattern
– product of all the above three scores
REX [Fang 2012]
• minimal subgraph patterns
– essential & non-decomposable – enumerate path patterns; combine path patterns
• Finding paths
– SPARQL
• Ranking paths
– path informativeness – pattern informativeness – path divemerging paths
– all paths; top-m paths; top-m patterns; + diversity …
• relationship extraction • relationship prediction
• context aware ranking
– domain specific degree-of-interest
Demo
• ScholarExplorer
/scholarexplorer/
• Interaction
– more info about selected nodes and edges
Ranking Criteria
• Path informativeness (predicate frequency inverse triple frequency)
•
Pattern informativeness
• Connectivity
– edge strength = relatedness of two entities
• Cohesiveness
– strength of linkages between adjacent edges in the path
• Overall score of a path
Relationship Discovery
• Find relationships between two entities
– What is the relationship between PKU and RUC?
• Application areas such as National Security, Intelligence Services, Bioinformatics • Study from different communities
• Large volume of indirect relationships • How to efficiently find paths? • How to help users explore the large set of paths?
– Filtering
• path lengths; predicates; classes
Y
Summary
• Ranking
– importance
• specificity? (specificity of predicate, entity, class, pattern) • popularity? (entity popularity, pattern frequency)
– relevance
Ranking Criteria
• • frequency informativeness
•
overlap
– ontological overlap – contextual overlap
Connecting the Dots [Aggarwal 2016]
• Specificity
– entity specificity = inverse of total count of its neighbors
• Relationship search
– SPARQL
• Relationship ranking
– path length
• Visulization & Interaction
– overview: aggregated on path length, connectivity levels, predicates, classes – detailed view: force-directed graph – highlight
• BioExplorer
http://202.112.113.252:8080/bioweb2016/paper.html
谢谢！
•
Path diversity
Explass [Cheng 2014]
• Object mapping
– auto-completion
• Find paths • Mine path patterns
– frequent itemset mining
• Rank path patterns
– – – – length frequency Informativeness overlap
Input
• two entities
– REX, Explass, RECAP, connect-dots
• n entities
– RelFinder
• two entity sets
– Espresso
• one entity, one entity set
Definition of Relationship
Y
connect dots REX
2 entity
simple paths
2 entity
minimal subgraph patterns relatedness cores classes; time; location;
Espresso
2 entity sets
relatedness; prior probability
simple paths
Filtering
path length; connectivity; predicates; classes predicates predicates; classes
Ranking
path length
Clustering Graph
Y
RelFinder n entity