知识图谱与知识工程

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第10章知识图谱

专家系统最重要的两部分是：知识库与推理机。它根据一个或者多个专家提供的知识和经验，通过模拟专家的思维过程，进行主动推理和判断，解决问题。
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2 语义网络
优点
①结构性：以节点和弧形式把事物属性以及事物间的语义联想显式地表示出来。 ②联想性：作为人类联想记忆模型提出。 ③自然性：直观地把事物的属性及其语义联系表示出来，便于理解，自然语言与语义网络的转换比较容易实现。
84 语义Web源自奠基人Tim Berners-Lee 2016年图灵奖得主万维网、语义网之父，提出语义 Web
Web1.0
Web1.0，是以编辑为特征，网站提供给用户的内容是网站编辑进行编辑处理后提供的，用户阅读网站提供的内容。这个过程是网站到用户的单向行为， web1.0 时代的代表站点为新浪，搜狐，网易三大门户，强调的是文档互连。
作用
为真实世界的各个场景直观地建模，运用 “图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真” 地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理。
术语
①实体: 具有可区别性且独立存在的某种事物。 ②类别：主要指集合、类别、对象类型、事物的种类。 ③属性、属性值：实体具有的性质及其取值。 ④关系：不同实体之间的某种联系，
11
10.2 知识图谱基本原理
10.2.1 10.2.2 10.2.3 10.2.4 10.2.5
认知智能是人工智能的高级目标知识图谱概念知识图谱模型知识图谱特点知识图谱分类
1 认知智能是人工智能的高级目标
13
2 知识图谱概念
定义
知识图谱用节点和关系所组成的图谱。

知识图谱构建平台

KGCloud知识图谱构建平台总体方案目录KGCloud知识图谱构建平台总体方案 (1)北京清图科技有限公司........................................................................................ 错误!未定义书签。

KGCloud知识图谱构建平台总体方案 (3)一、项目背景 (3)二、KGCloud知识图谱构建平台总体介绍 (4)三、KGCloud知识图谱构建平台主要特色 (5)KGCloud知识图谱构建平台主要功能与模块 (6)一、知识图谱构建 (6)二、知识图谱可视化 (9)三、知识谱图应用平台接口功能 (11)四、知识表示 (11)KGCloud知识图谱构建平台技术方案以及详细架构 (12)一、KGCloud知识图谱构建平台程序架构 (12)二、KGCloud知识图谱构建平台知识图谱架构 (12)KGCloud知识图谱构建平台总体方案一、项目背景知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识库。

知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，已经成为知识驱动的智能应用的基础。

知识图谱与大数据、深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力。

知识图谱从语义角度出发，通过描述客观世界中概念、实体及其关系，从而让计算机具备更好地组织、管理和理解互联网上海量信息的能力。

更具体的说，在人类与互联网世界交互的过程中，产生了繁杂庞大的信息，这些信息一般被图片、声音、文字、视频等数据载体保存。

我们希望计算机可以分析、阅读、理解这些数据，精准挖掘到数据背后隐藏的有价值的知识，在用户需要的时候提供知识服务。

知识图谱作为一种语义网络拥有极强的表达能力和建模灵活性：首先，知识图谱是一种语义表示，可以对现实世界中的实体、概念、属性以及它们之间的关系进行建模；其次，知识图谱是其衍生技术的数据交换标准，其本身是一种数据建模的“协议”，相关技术涵盖知识抽取、知识集成、知识管理和知识应用等各个环节。

知识图谱的概念

知识图谱的概念
知识图谱（KnowledgeGraph）是人工智能（AI）技术领域中最受关注的领域之一，它是一种任何支持从数据到结构化信息，再到人类可以理解的概念的智能技术，帮助人们更加快速地掌握知识。

它的基本概念是，通过将大量的信息结构化，可以更加容易地了解它们之间的关系，从而推出更多有用的结论。

知识图谱已经取得了很大成功，可以帮助人们更加高效地管理大量信息，从而了解更多概念之间的相关性。

随着技术的发展，知识图谱将会取代传统的关系数据库和知识管理系统，成为未来信息处理的标准。

在具体实现方面，知识图谱通常由一组节点和边缘组成，用于表示信息的实体和关系。

节点是信息的基础单元，边缘则表示实体之间的关系。

有了知识图谱，就可以将大量的信息连接起来，方便用户更加容易地理解知识之间的联系。

知识图谱的应用十分广泛，可以使用它来实现自然语言处理，机器翻译，搜索引擎优化，智能推荐系统，基于知识的问答系统等等。

特别是随着深度学习技术的发展，知识图谱已经成为语义理解领域非常流行的技术，从语言理解、机器翻译到自动问答等多个研究领域的最新进展都有着重要的应用。

另外，知识图谱技术在企业信息管理领域也有着广泛的应用，它可以帮助企业将公司内部的知识体系网络化、可视化，从而更加容易管理、共享数据。

总而言之，知识图谱是一个多功能的技术，可以用来解决自然语言处理、知识管理、机器学习等多种研究领域的问题，可以说是一个全新的智能技术，有望将来改变我们生活、工作的方方面面。

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人工智能之知识图谱

人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

哈工大知识图谱（KnowledgeGraph）课程概述

三 .知识图谱中的知识表示方法
1.知识图谱中的概念
实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念。 ➢ 客观对象：人物、地点、机构 ➢ 抽象事件：电影、奖项、赛事关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联。事实 (fact)：陈述两个实体之间关系的断言，通常表示为 (head entity, relation, tail entity) 三元组形式。
四 .实体识别
1.信息抽取
概念：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
主要任务：实体识别与抽取，关系抽取，时间抽取，实体消歧
2.命名实体识别（ Named Entity Recognition，简称 NER）
定义：狭义地讲，命名实体指现实世界中具体或抽象的实体，如人（张三）、机构（哈尔滨工业大学）、地点等，通常用唯一的标志符(专有名称）表示。
Ontology（本体）：通过对概念的严格定义和概念与概念之间的关系来确定概念的精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，对于 ontology来说，author，creator和writer是同一个概念，而doctor在大学和医院分别表示的是两个概念。因此在语义网中，ontology具有非常重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。简单理解就是某个领域关于自身和相关关系的描述
2.知识图谱的特性
知识图谱不太专注于对知识框架的定义，而专注于如何以工程的方式，从文本中自动抽取或依靠众包的方式获取并组建广泛的、具有平铺结构的知识实例，最后再要求使用它的方式具有容错、模糊匹配等机制。知识图谱的真正魅力在于其图结构，可以在知识图谱上运行搜索、随机游走、网络流等大规模图算法，使知识图谱与图论、概率图等碰撞出火花。

知识图谱在金融行业中的应用

知识图谱在金融行业中的应用
课程主标题
课程概要
1 知识图谱概述 2 知识图谱在金融领域的应用 3 知识图谱的构建流程 4 案例分享
课程主标题
01 知识图谱概述
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。
a)“ 姚明出生于上海” b )“ 姚明是篮球运动员” c)“ 姚明是现任中国篮协主席”
知识图谱的表示形式
在知识图谱中，我们用RDF形式化地表示这种三元关系。RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，是W3C制定的，用于描述实体/资源的标准数据模型。RDF图中一共有三种类型，International Resource Identifiers(IRIs)，blank nodes 和 literals。下面是SPO每个部分的类型约束： 1.Subject可以是IRI或blank node。 2.Predicate是IRI。 3.Object三种类型都可以。
课程主标题
02 知识图谱在金融领域的应用
知识图谱的典型应用领域
金融风控类应用
1、反欺诈应用：最近几年，金融欺诈的形式多种多样，提供虚假资料，团伙欺诈，内外勾结等手法越来越“高明”。在这种情况下，原来通过单点突破进行反欺诈的方法已经远远不够，需要我们建立起一个积极有效的知识图谱。
内审内控应用
深挖客户潜在需求
除了挖掘潜在客户外，我们也需要挖掘现有客户的需求，针对他们的特点推送相关产品。

浅谈知识图谱

浅谈知识图谱摘要：随着人工智能技术的发展，知识图谱作为大数据时代的知识工程的产物，是实现人工智能的基础。

它具有强大的语义表达能力、存储能力以及推理能力，其关键技术得到国内外研究学者的广泛关注。

本文从知识图谱的概念出发，分析其理论架构，以及对其关键技术进行相关概述。

引言随着人工智能的发展和应用，知识图谱逐渐成为关键技术之一。

知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为人工智能的智能化奠定了基础，广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、推理等领域。

1知识图谱的概念知识图谱的提出是为了提高搜索引擎的效率。

是实体之间关系的语义网络，可以将实体对象和他们之间的关系进行图形化的表达，知识图谱的表示形式是三元组，描述的是现实实体之间的关系。

知识图谱旨在从多种类型的复杂数据出发，抽取其中的概念、实体和关系，是事物关系的可计算模型。

知识图谱按照知识的覆盖范围和不同的领域，整体可以划分为通用性知识图谱和领域性知识图谱[1]。

随着科技的不断发展，知识图谱在自然语言处理领域应用广泛，如语义搜索、智能问答、辅助决策等领域，知识图谱已经成为了人工智能发展的重要动力和核心领域。

知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱本质上是语义网络。

实体指的可以是现实世界中的事物，比如人、地名、公司、电话、动物等；关系则用来表达不同实体之间的某种联系。

知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，因此知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

2知识图谱的理论架构知识图谱的理论架构分为三个部分，第一部分是源数据的获取。

第二部分是知识融合，用来关联多数据源知识，扩大知识的范围。

第三部分是知识的计算与应用，知识计算是知识图谱能力输出主要方式，而知识应用是知识图谱与特定领域或者业务相结合，提高业务效率[2]。

大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。

知识图谱的构建

知识图谱的构建知识图谱（Knowledgegraph）是以图谱模型为基础构建的知识体系，它将各种实体（entity）映射到图中的节点上，以及将实体之间的关系（relationship）映射到图中的边上，以此描述一个拥有强大表示能力的知识体系。

知识图谱综合了各种信息源（如文本、数据库、网络等），可以抓取、链接、表示和理解复杂的知识，能够深度挖掘人类基础知识并融合重要维度，将有形的知识和无形的概念转化为信息，从而支撑语义理解和机器智能应用。

知识图谱的构建1、数据源构建知识图谱的第一步是确定数据源，数据源可以是多种多样的包括文本、图片、视频、数据库和网络资源等。

文本作为最主要的知识表示方式，包括文字、数据库记录、网页内容、社交媒体等，大多数知识图谱都以文本提取信息作为数据基础。

2、知识抽取知识抽取是指从指定数据源中获取有效信息的技术。

知识抽取包括实体抽取（Entity Extraction）、关系抽取（Relation Extraction）、属性抽取（Attribute Extraction）和事件抽取（Event Extraction）等，这些技术都可以用来抽取文本中包含的实体和关系，以便构建知识图谱。

3、知识表示和验证构建知识图谱需要使用有效的知识表示方式来保存抽取的知识，可以使用OWL（Web Ontology Language）、RDF（Resource Description Framework）或者OWL和RDF的语义网络的混合模型等。

除此之外，还需要在构建知识图谱之前对数据进行归一化，并将认知数据等信息标记出来，以便进一步验证实体和关系的准确性，确保知识图谱的准确性和可靠性。

4、知识图谱建模知识图谱建模是指将知识内容组织成实体和关系网络，将实体和关系映射到图中的节点和边上，从而建立起知识图谱的技术。

知识图谱的建模一般分为实体建模和关系建模两个过程，实体建模是指确定实体类型、属性和标签，而关系建模是指确定实体间关系、关系类型和标签等，从而构建起一个准确的知识图谱网络。

第2章知识工程 -3

• 否定 – 两种表示方式：～或标注NEG界限。
5
语义网络-知识表示
用语义网络表示事实： – 继承性：语义网络也具有继承性，即下层概念继承上层概
念的属性 – 例：猎狗是一种狗，狗是一种动物 – 例：与会者有男，有女，有的年老，有的年轻
语义网络-知识表示
用语义网络表示事实： – Event节点的表示 – 例：张三给肖红一本书
语义网(Semantic Web)是一个由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯李(Tim Berners-Lee)在1998年提出的一个概念，它的核心是：通过给万维网上的文档(如:HTML)添加能够被计算机所理解的语义“元数据”(Meta data)，从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。语义万维网通过使用标准、置标语言和相关的处理工具来扩展万维网的能力。不过语义网概念实际上是基于很多现有技术的(某些技术甚至可以追溯到20世纪60年代末期), 也依赖于后来和text-and-markup与知识表现的综合.
• 值继承 • “if-needed”继承 • “default”继承
− 匹配
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语义网络-推理
事实为： – 赵云是一个大学生 – 他在东方大学主修计算机课程 – 他入校的时间是2000年初始工作：把上面的事实用语义网络表示出来放入知识库问题：赵云主修什么课程
语义网络--特点
语义网络优点： – 结构性：语义网络是一种结构化的知识表示方法，能把事
命题划分为多个子命题，每一个子命题用一个较简单的语义网络标识，称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。空间可以逐层嵌套，子空间之间用弧相互连接 – 例：每个学生都背诵了一首唐诗
语义网络-推理
用语义网络表示知识的问题求解系统称为语义网络系统，其推理过程主要有两种： – 继承：把对事物的描述从概念节点传递到事例节点

知识点：知识图谱

知识点：知识图谱基本原理：知识图谱是一种基于图的知识表示方法，将实体、属性以及它们之间的关系表示为图中的节点和边。

知识图谱的构建需要通过对大量数据进行抽取、清洗、融合等过程，形成一个包含丰富知识信息的图谱数据库。

在知识图谱中，实体是现实世界中的对象或概念，例如人、物、事件等。

属性是描述实体特征的元数据，例如人的年龄、性别，物的颜色、形状等。

关系是实体之间的联系，包括语义关系、物理关系等。

知识图谱具有以下特点：1. 丰富的语义信息：知识图谱中的实体和关系具有丰富的语义信息，能够表达复杂的含义和上下文。

2. 多源异构数据融合：知识图谱可以融合来自不同数据源的数据，包括文本、图像、音频等，提供全面的信息。

3. 高效的查询和推理能力：基于图的数据结构使得知识图谱具有高效的查询和推理能力，可以快速地获取相关知识和信息。

4. 可视化分析和展示：知识图谱可以通过可视化技术进行直观的分析和展示，帮助用户更好地理解和应用知识。

考试例题：1. 单选题：以下哪个选项不属于知识图谱中的实体类型？A. 人B. 物C. 时间D. 情绪答案：D. 情绪。

情绪不是实体类型，而是属于属性类型。

2. 多选题：以下哪些是知识图谱的主要特点？A. 丰富的语义信息B. 多源异构数据融合C. 高效的查询和推理能力D. 可视化分析和展示E. 人工智能技术应用答案：A. 丰富的语义信息 B. 多源异构数据融合 C. 高效的查询和推理能力 D. 可视化分析和展示。

人工智能技术应用不是知识图谱的主要特点，但可以辅助知识图谱的构建和应用。

3. 判断题：根据知识点原理的描述，知识图谱只包含一个单一的实体类型。

这个说法是否正确？答案：错误。

知识图谱包含多种实体类型，例如人、物、事件等，并且每个实体类型可以有不同的属性。

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。

知识图谱的概述与应用

知识图谱的概述与应用张镇涛高碑店一中摘要：知识图谱自2005年被引入国内以来，被广泛应用于资料整合、对外宣传和智能化领域，给人们的生活生产提供了许多便利。

本文将从知识图谱介绍、知识图谱发展历程、知识图谱关键技术及知识图谱应用四个方面进行概述。

关键词：知识图谱；语义网；知识融合1 知识图谱的介绍知识图谱的前身为语义网，是语义网逐渐发展的成果。

知识图谱以关系数据的知识库为基础，通过对数据进行标注，确定关联关系，构造底层的知识结构网络。

知识图谱展现了现实中实体、概念、事件之间的关系，能够对知识库中的内容进行深层次语义分析，对数据进行深度挖掘，并结合目前的机器学习技术和自然语言处理技术，为用户提供智能搜索、兴趣推荐及知识推理等功能。

知识图谱力求将当今繁杂庞大的知识进行系统化、有序化的组织，在大数据的时代，有着无法替代的重要性。

在网络信息资源爆炸式增长的背景下，传统的知识组织结构松散，难以满足用户日益增长的对知识服务的需求和期望。

而知识图谱技术的诞生，适应了用户的认知需求，与传统人工脑力进行的有关某学科领域发展的宏观状况相比，具有无比优越的科学性、高效性、有效性。

因此，知识图谱的诞生也是一种必然。

2 知识图谱的发展历程2.1知识图谱起源知识图谱起源于加菲尔德1955年发表的一篇论文，该论文提出了将引文索引应用于检索文献的思想，之后又由普赖斯提出了引用网络，从此将理论问题转化成了一种可以解决实际问题的常用方法，进而催生出知识图谱的概念。

传入中国后，杨思洛利用知识图谱进行可视化分析，并开始进行国内关于知识图谱的一些应用研究。

2.2知识库的发展1977年的第五届国际人工智能会议首次提出知识工程与知识库的概念。

知识工程对知识进行存储，进而实现用户对相关数据的提取，如专家系统。

与以往单一的数据库相比，知识库拥有了对知识结构提取分析的功能，也就因此具备了一定的智能性，更加符合用户的需求。

可以说，知识库的发展是知识图谱的雏形。

知识工程基本技术

知识工程基本技术
知识工程是一种将人类知识转化为计算机可处理形式的技术。

它涉及
到多个领域的技术，包括人工智能、自然语言处理、机器学习、语义网、
专家系统等。

以下是知识工程的基本技术：1.知识表示：将人类知识转化
为计算机可处理的形式，如本体、知识图谱等。

2.知识获取：从不同来源
获取知识，如文本、图像、语音等。

3.知识推理：基于已有的知识进行推理，生成新的知识。

4.知识存储：将知识存储在计算机中，以便后续使用。

5.知识查询：通过查询语言或搜索引擎等方式，从知识库中检索所需的知识。

6.知识应用：将知识应用于实际问题中，如智能问答、推荐系统、智
能客服等。

7.知识评估：评估知识的质量和有效性，以便不断优化和改进
知识库。

以上是知识工程的基本技术，它们相互关联、相互作用，共同构
成了知识工程的核心。

知识图谱技术的原理及应用

知识图谱技术的原理及应用第一章：知识图谱技术的概述知识图谱技术是近年来兴起的一种人工智能技术，它可以将复杂、庞杂的数据转化为一张结构化的图谱，这张图谱可以充分表达事物之间的关系和属性，为人工智能应用提供了强大的支持。

知识图谱技术是由谷歌提出的，它基于语义网络、本体论、机器学习等技术，是实现人机交互和语音语义理解的基础。

第二章：知识图谱技术的原理知识图谱技术有三个关键的技术要素：语义理解、本体匹配和知识表示。

语义理解是指将自然语言中的单词、短语、句子等文本信息转化为具有完整语义的结构化信息。

本体匹配则是将不同来源的知识元素进行关联，形成一张图谱。

知识表示则是将结构化的信息以可计算的方式进行描述，例如采用本体语言OWL、RDF等。

知识图谱技术的实现需要一定的自动化技术支持，例如数据清洗、自动分类、关系抽取、实体识别等。

第三章：知识图谱技术的应用1. 智能搜索：知识图谱技术可以将海量的信息进行结构化整理，提供精准的搜索结果，大大提升搜索的效率和准确性。

2. 智能对话：知识图谱技术可以实现语义理解，进而实现智能对话，例如阿里巴巴的“小蜜”就是一种基于知识图谱的智能对话助手。

3. 金融风险预测：知识图谱技术可以将海量的金融数据结构化整理，构建出包含金融机构、行业、货币、指数等各种信息的知识图谱，进而实现风险预测和决策。

4. 医疗诊断：知识图谱技术可以建立医疗领域的知识图谱，包括疾病、症状、治疗方法等信息，并结合医学专家的经验和知识，为医生提供精准诊断和治疗方案。

第四章：未来发展趋势未来知识图谱技术的发展将趋于以下几个方向：1. 多维度、多角度的知识图谱：未来的知识图谱将会将多个维度的知识元素结合起来，例如自然语言、神经感知、深度学习、时间序列等。

2. 面向各行业的知识图谱：知识图谱技术将不仅仅局限在少数几个行业领域，未来将涉及到诸多行业，例如零售、物流、制造等。

3. 消息推送的个性化：未来的知识图谱技术将会基于人工智能技术，为用户提供个性化、精准的信息推送服务。

基于知识图谱分阶模型的知识工程技术与应用

89基于知识图谱分阶模型的知识工程技术与应用□文/史晓凌，谭培波（北京智通云联科技有限公司，北京 100012）北京智通云联科技有限公司执行总裁。

国际TRIZ 三级专家。

拥有近20年的创新方法与知识工程理论研究与实践经验，擅长业务体系及方法论构建，形成企业技术创新实施方法论DAOV，企业知识工程实施方法论DAPOSI，多年为企业提供数字化转型及智能业务构建的总体解决方案和落地实施。

出版专著10部，拥有发明专利6项，获得省级科技进步二等奖。

史晓凌北京智通云联科技有限公司首席科学家。

高级工程师、6sigma 黑带大师、MATRIZ 三级发明专家。

长期从事卫星通信和移动通信技术研究和产品开发，近年来致力于知识工程、知识图谱、自然语言处理等技术的研究和实现，建立了独到的技术视角，并取得了良好的应用效果。

谭培波摘要：本文根据知识工程的工程逻辑和耗散结构理论的特征对比，确定了知识工程背后的理论基础——耗散结构理论。

通过对知识图谱的“图”和“谱”进行内涵解析，提出了知识图谱作为耗散结构理论落地工具的观点，并给出了知识图谱阶的定义，扩大了知识图谱关于“谱”的内涵；最后，通过知识图谱阶在自然语言处理（NLP）领域和制造业领域的应用，为知识图谱阶的深度应用展示了一个广阔的前景。

关键词：知识工程；耗散结构理论；知识图谱；知识图谱阶中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：2096-5036(2021)02-0089-11DOI：10.16453/ki.ISSN2096-5036.2021.02.01090 1 耗散结构理论是知识工程的理论基础1.1 知识工程理论简介传统的知识工程的概念是由美国斯坦福大学爱德华·费根鲍姆教授在1977年提出的，起初是人工智能的重要分支之一，通常也被叫做“专家系统”。

费根鲍姆期待在机器智能与人类智慧（专家的知识经验）之间构建桥梁，搭建某种“专家系统”（一个已被赋予知识和才能的计算机程序），从而使这种程序所起到的作用达到专家的水平。

12种通用知识图谱项目介绍

12种通用知识图谱项目介2通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph) 和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。

百科知识图谱是百科事实构成的，通常是“非黑即白”的确定性知识。

早在2010年微软就开始构建商用知识图谱，应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目o 2012 年谷歌基于Freebase 正式发布Google Knowledge Grapho 目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱，脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。

而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。

相比之下，国内知识图谱创业公司则从智能客服、金融、法律、公安、航空、医疗等“知识密集型”领域作为图谱构建切入点。

除了上述商业通用图谱以外，DBpedia、Yago、Wikidata、BabelNet等开放域百科知识图谱也蓬勃发展。

另一种常识知识图谱，则集成了语言知识和概念常识，通常关心的是带有一定的概率的不确定事实，因此需要挖掘常识图谱的语言关联或发生概率。

下面，我们将对两类知识图谱做详细介绍。

一、百科知识图谱百科知识图谱构建模式可以分为两类。

一类是对单百科数据源进行深度抽取, 典型代表有DBpedia。

另一类是结合了语言知识库(如％rdNet)后，出现了一大批兼具语言知识的百科知识库，如Google Knowledge Graph后端的Freebase、IBM Waston 后端的YAGO,以及BabelNet。

此外，还有世界最大开放知识库WikiData等。

下面我们分别进行介绍。

1.DBpediaDBpedia是始于2007年的早期语义网项目，也就是数据库版本的多语言维基百科。

DBpedia采用了严格的本体设计，包含人物、地点、音乐、组织机构等类型定义。

从对维基百科条目和链接数据集中抽取包括abstract、infobox、category等信息。