知识结构图—数据库及其应用
心理学知识结构图
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心理学的研究 领域涵盖了认 知、情感、社 会、发展、生 理等多个方面
心理学的发展历程
心理学起源：哲学和生理学基础 科学心理学的诞生：19世纪末，冯特在莱比锡大学建立第一个心理学实验 室 心理学流派的形成：行为主义、精神分析、人本主义等
当代心理学研究：认知心理学、发展心理学、社会心理学等领域的发展
心理学的主要流派
社会认知
社会认知的定义： 个体如何理解、 记忆、判断和解 释社会现象和行 为的心理过程。
社会认知的要素： 社会认知过程包 括社会知觉、社 会印象、社会判 断和社会推理等。
社会认知的理论： 社会认知理论认 为个体在社会认 知过程中会受到 自身认知结构、 认知偏差和认知 启发等因素的影 响。
社会认知的应用： 社会认知理论在 心理学、社会学、 组织行为学等领 域有广泛的应用， 如解释和预测社 会行为、提高人 际交往效果等。
添加标题
定义：情感过程是指个体在面对外界刺激时所产生的情感反应和情感体验
添加标题
分类：情感过程包括喜怒哀乐等基本情感，以及爱恨等复杂情感
添加标题
影响因素：情感过程受到个体差异、认知评价、生理机制等多种因素的影响
添加标题
作用：情感过程对于个体的行为和心理健康具有重要影响，积极的情感有助于提高 个体的适应性和幸福感，而消极的情感则可能导致心理问题和社会适应不良。
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社会心理
人际关系
社会心理学的概 念：研究个体在 社会环境中的行 为和心理过程。
人际关系的定义： 人与人之间的相 互关系，包括社 会交往、互动和 沟通等方面。
人际关系的重要 性：影响个体的 心理健康、幸福 感和生活质量。
人际关系的建立 和发展：受到个 体特征、社会文 化、家庭背景等 多种因素的影响 。
全套电子课件：数据结构(第3版)
数据元素是组成数据的基本单位。在程序
中通常把结点作为一个整体进行考虑和处
理。
53080105 杨帆
学号 53080101 53080102
姓名 韩冬 冯明
53080103 刘禹伯
53080104
每一行（代表一位同学）
53080105 53080106
孙晓东 杨帆 迟克逊
作为一个基本单位来考 53080107 陆静雅
1956年，美国杜邦公司提出关键路径法，并 于1957年首先用于投资1000万美元的化工厂 建设，工期比原计划缩短了4个月。杜邦公司 在采用关键路径法的一年中，节省了100万美 元。
Ⅱ. Dijkstra算法在物流配送问题中的应用
Ⅲ. 树结构在数据挖掘领域中的应用 Ⅳ. 散列技术在数据加密领域中的应用 Ⅴ. 查找技术在数据库领域中的应用 Ⅵ. 倒排文件、查找算法在搜索引擎中的应用
➢1976年，著名计算机科学家沃思（N. Wirth） 出版了名为《算法＋数据结构＝程序》的专 著，不仅形象地描述了数据结构、算法与 程序之间的关系，还旗帜鲜明的提出数据
数据结构的发展历史
➢20世纪40年代：处理纯数值性的信息
➢20世纪50年代末：解决非数值计算问题
➢20世纪60年代：数据结构列为一门独立的 课程
采用算法描述语言(ADL)和C++程序设计语言描述算法。 重视时间复杂性分析，重要算法的关键步骤给出正确性证
明。
教学计划
第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
绪论 线性表、堆栈和队列 数组和字符串 树与二叉树 图 排序 查找
第二章 绪 论
2.1 为什么要学习数据结构
计算机科学是一门研究数据表示和数据处 理的科学。
数据库系统概述
⑴数据项 数据项(Item)就是标记实体属性的命名单位，也称为元素或
字段。它是可以命名的最小信息单位。数据项的取值范围称 为域。
⑵记录 若干相关联的数据项的集合构成记录(Record)。记录是应
(2) 属性(Attributes)：实体的某一特性称为属性。
◦ 如学生实体有学号、姓名、年龄、性别、系等方面的属性。 ◦ 属性有"型"和“值”之分，"型"即为属性名，如姓名、年龄、性别是属性
的型；“值”即为属性的具体内容，如（990001,张立，20，男，计算 机）这些属性值的集合表示了一个学生实体。
d.数据恢复（recovery）：当数据库被破坏或数 据不可靠时，系统有能力将数据库从错误状态恢 复到最近某一时刻的正确状态。
1.2.1 信息的三个世界 1.2.2 概念模型 1.2.3 逻辑模型
将客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中: ◦ 首先将现实世界的事物及联系抽象成信息世界的信息模型， ◦ 然后再抽象成计算机世界的数据模型。
现实世界
认识抽象
信息世界
计算机世界
▪图1-5 数据处理的抽象和转换过程
20
1. 现实世界
现实世界就是客观存在的事物及其相互联系。 事物之间的联系是由事物本身的性质决定的。现实世界中
的事物之间既有“共性”，又具有“个性”。 例如，学校的教学管理中涉及学生管理、教师管理及课程
管理等。 制作学生选修课程情况表，内容包括学号、姓名、课程名、
3.数据库系统阶段（60年代末开始）
➢ 数据量急剧增加；
数据库基础知识ppt课件
素。 (4)用外部关键字保证有关联的表之间的联系。
42
2、设计步骤 利用Visual FoxPro来开发数据库应用系统，
可以按照以下步骤来设计。 (1)需求分析。 (2)确定需求表C (3)确定需求字段。 (4)确定联系。 (5)设计精确
2、考试内容：查询和表单（重点） 3、课程特点，分两方面：
基本命令和函数等（砖瓦） 程序设计（盖楼房）
2
序
教学方式：
课堂教学+实验 课堂教学：“多媒体演示文稿+实际操作演
示”，解决“能够做什么”的问题 上机实验：解决“如何做”的问题
3
Visual FoxPro基础知识
36
A
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练习：
(12)在教师表中，如果要找出职称为“教 授”的教师，所采用的关系运算是A A．选择 B．投影 C．联接 D．自然联接
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（10）有三个关系R、S和T如下：
则由关系R和S得到关系T的操作是 A
A）自然连接 B）交 C）投影 D）并
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1、关系数据库系统实现的专门关系运算包
（1）数据库
数据库是存储数据的仓库，数据库首先将数据进行分类，然后强 调数据之间的存储联系，使数据存储结构化。
一般而言，数据库由若干数据表构成， 各个表之间有联系。
班级管理数据库
学 学号 生 姓名 情 况 性别 表…
学号 学
姓名 生 成
性别 绩 …表
数据库减少了数据存储的冗余，加强了数据控制功能，使数据与 程序相对独立。
(5)关键字：属性或属性的组合，其值能够唯一地标识 一个元组。在Visual FoxPro中，主关键字和候选关键 字就起唯一标志一个元组的作用。
知识图谱在大数据中的应用
知识图谱的数据来源
• 为了提高搜索质量，特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验， 我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识，还要能及时发现 并添加新的知识。
• 知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖 大部分常识性知识。这些数据普遍质量较高，更新比较慢
• 通过搜索日志（query log）发现新的实体或新的实体属性从而不断扩 展知识图谱的覆盖率。
知识图谱在大数据中的应用
医疗大数据 李静（li_jing@）
课程提纲
• 初识实施图谱 • 如何描述知识图谱 • 如何展现知识图谱 • 知识图谱的数据来源 • 知识图谱的构建流程 • 知识图谱的实现步骤
Tim Berners-Lee in Olympics Games
• 搜索日志挖掘 • 选择查询作为抽取目标的意义在于其反映了用户最新最广泛的需求，从
中能挖掘出用户感兴趣的实体以及实体对应的属性。而选择页面的标题 作为抽取目标的意义在于标题往往是标题中被找到。
知识图谱的数据来源
• 搜索日志挖掘 • 为了完成上述抽取任务，一个常用的做法是：针对每个类别，挑选出若
知识图谱的数据来源
• 结构化数据 • 各大搜索引擎公司通过收购这些站点或购买其数据来进一步扩充其知识
图谱在特定领域的知识。这样做出于三方面原因：其一、大量爬取这些 站点的数据会占据大量带宽，导致这些站点无法被正常访问；其二、爬 取全站点数据可能会涉及知识产权纠纷；最后，相比静态网页的爬取， Deep Web爬虫需要通过表单填充（Form Filling）技术来获取相关内 容，且解析这些页面中包含的结构化信息需要额外的自动化抽取算法。
知识图谱的数据来源
• 搜索日志挖掘 • 搜索日志是搜索引擎公司积累的宝贵财富。一条搜索日志形如<查询，
知识图谱简介及常见应用场景
知识图谱简介及常见应⽤场景知识图谱最早是⾕歌提出来的，⼜可以叫语义⽹，⽤来描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，构成⼀张巨⼤的语义⽹络图，结点表⽰实体或概念，边由属性或关系构成。
⾕歌最早搞知识图谱是为提⾼搜索结果的质量。
知识图谱是⼀种特殊的图数据，由 <实体，关系，实体> 或者 <实体，属性，属性的值> 三元组构成。
知识图谱中每个结点都有若⼲个属性及其属性值，实体与实体之间的边表⽰结点之间的关系，边的指向表⽰关系的⽅向，边上的标记表⽰关系的类型。
下⾯介绍⼏个基本概念1、本体具有同种特性的实体构成的集合，如⼈、猫、狗、书等。
在⾯向对象编程语⾔⾥就是类(class)。
2、实体具有可区别性且独⽴存在的某种具体的事物，如具体的名叫张三的那个⼈、张三养的那条狗等。
在⾯向对象编程语⾔⾥就是某个类的⼀个实例：对象(object)3、属性⽐如张三这个⼈有性别这个属性，性别这个属性的属性值是：男。
知识图谱的构建知识图谱的存储1、RDF存储三元组存储。
每个事实条⽬包括主体（Subject）、谓词（Predicate）和客体（Object）三个元素。
2、图数据库存储常⽤的开源图数据库Neo4j，eBay的Beam，阿⾥的图数据库GDB等。
知识图谱常见应⽤场景1、在线查询类2、离线分析类信息检索/搜索：搜索引擎中对实体信息的精准聚合和匹配、对关键词的理解以及对搜索意图的语义分析等；⾃然语⾔理解：知识图谱中的知识作为理解⾃然语⾔中实体和关系的背景信息；问答系统：匹配问答模式和知识图谱中知识⼦图之间的映射；推荐系统：将知识图谱作为⼀种辅助信息集成到推荐系统中以提供更加精准的推荐选项，知识图谱+推荐系统；电⼦商务：构建商品的知识图谱⽤于精准匹配⽤户的购买意愿和商品候选集，知识图谱+推荐系统；⾦融风控：利⽤实体之间的关系分析⾦融活动的风险以提供在风险触发后的补救措施（如反欺诈等）；公安刑侦：分析实体和实体之间的关系获取案件线索等；司法辅助：法律条⽂的结构化表⽰和查询⽤于辅助案件的判决等；教育医疗：提供可视化的知识表⽰，⽤于药物分析、疾病诊断等；社交类业务：社交类业务具备⾼度连接的特点，⽐如好友关系等，<⽤户1，关注，⽤户2>。
知识图谱构建技术与应用
知识图谱构建技术与应用随着人工智能的不断发展和普及，各种技术手段都在迅速壮大，其中知识图谱构建技术是非常领先的一种技术手段。
它是一种利用人工智能技术解决知识管理和知识利用的方法，可以帮助人们更高效地获取、处理和利用信息，提高知识的利用价值和深度，让知识使用更加智能化和方便化。
本文将为您介绍知识图谱构建技术以及其在各种应用场景中的具体应用情况。
一、知识图谱构建技术的概念和优势知识图谱构建技术是一种基于知识表示的技术，通过数据挖掘和自然语言处理等技术，将散乱的知识元素加以关联和整合，形成一张具备结构化和语义表示的图谱，以便于更加直观地展示知识的各个层面和关系，让人们更容易地理解、维护、推理和使用知识。
与传统的知识管理系统相比，知识图谱具有以下几个重要的优势：1.结构化:知识图谱通过层级结构展示了知识元素之间的那种关系，把非结构化的信息转化为了结构化的数据，大大提高了信息的可读性和可视化性。
2.语义化:知识图谱主要体现的是具体对象之间及其属性之间的关系，对于同一个实体，可能有多种描述方式，知识图谱可以将这些描述方式统一起来，以便于对于知识的语义推理。
3.可扩展性:知识图谱的结构化和语义化让其易于扩展，新的知识点可以非常容易地加入到已有的图谱之中，保证了知识库的持续更新。
4.智慧化:知识图谱的智能化可以帮助我们更方便、更快、更准确的查询和获取信息。
二、知识图谱的构建流程知识图谱的构建流程比较复杂，主要包含了数据抽取、数据清洗、实体识别、关系抽取和关系推理几个关键步骤：1.数据抽取:一般是从互联网或企业内部系统采集原始数据，如网页、论文、报告、产品文档等；2.数据清洗:将原始数据进行过滤，去掉重复、错误、缺失等问题，以保证后续的处理的质量；3.实体识别:将数据中的各种知识元素通过NLP技术将其识别出来，包括实体、属性和关系；4.关系抽取:在已识别出的实体之间，利用各种关系抽取技术自动抽取出它们之间的联系；5.关系推理：通过推理引擎，对已有的知识进行深层次的推理，同时根据推理结果反向更新知识图谱中的实体和关系，打破原有知识图谱的局限性，扩大知识图谱的规模及呈现更多可能性的信息。
电力领域知识图谱的构建与应用
电力领域知识图谱的构建与应用随着电力行业的快速发展和智能化转型，电力领域知识图谱的构建与应用变得尤为重要。
知识图谱是一种以图形化的方式呈现出来的知识库，可以有效地将领域内的知识结构化、关联化和可视化。
在电力领域，知识图谱可以帮助企业更好地管理和优化业务流程，提高生产效率和服务质量。
电力领域的发展历程、当前现状和未来发展趋势为知识图谱的构建提供了丰富的背景。
自工业革命以来，电力行业经历了从水力发电到火力发电，再到核能和可再生能源的发展历程。
随着技术的不断进步，电力行业正朝着数字化、智能化和可持续发展的方向迈进。
电力领域知识图谱的构建分为三个阶段：数据采集、数据加工和知识图谱构建。
在数据采集阶段，可以采用多种方式获取电力领域的相关数据，如企业内部数据、公开数据、文献资料等。
在数据加工阶段，需要对采集到的数据进行清洗、去重、标注等操作，以提高数据的准确性和可利用率。
在知识图谱构建阶段，可以采用本体建模、实体识别、关系抽取等技术，将数据转化为知识图谱中的节点和边。
电力领域知识图谱的应用场景非常广泛，包括发电厂、输配电系统、智能用电等。
在发电厂方面，知识图谱可以帮助企业实现发电设备的监测与故障诊断，提高生产效率。
在输配电系统方面，知识图谱可以实现对电网的智能调度和优化，提高电力供应的稳定性和可靠性。
在智能用电方面，知识图谱可以帮助企业实现用电设备的智能化管理和能耗控制，提高能源利用效率。
未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，电力领域知识图谱的构建和应用将面临更多的挑战和机遇。
一方面，需要不断优化知识图谱的构建方法，提高知识的准确性和可扩展性。
另一方面，需要探索新的应用场景和业务模式，将知识图谱与企业实际业务相结合，推动电力行业的智能化转型。
电力领域知识图谱的应用前景也将逐渐扩大到其他领域。
例如，在能源领域，可以将电力领域知识图谱与石油、天然气等其他类型能源的知识图谱相融合，实现跨能源领域的综合信息管理与优化。
高中化学知识结构图
高中化学知识结构图高中化学基础知识网络图第一部分：物质的组成、分类、性质和变化大纲要求（1）了解分子、原子、离子等概念的含义。
了解原子团的定义。
（2）理解物理变化与化学变化的区别与联系。
（3）理解混合物和纯净物、单质和化合物、金属和非金属的概念。
（4）理解酸、碱、盐、氧化物的概念及其相互联系。
第二部分：基本理论（物质结构、化学反应速率、化学平衡、电解质溶液）大纲要求物质结构和元素周期律（1）了解元素、核素和同位素的含义。
（2）了解原子构成。
了解原子序数、核电荷数、质子数、中子数、核外电子数以及它们之间的相互关系。
（3）了解原子核外电子排布。
（4）掌握元素周期律的实质。
了解元素周期表（长式）的结构（周期、族）及其应用。
（5）以第3周期为例，掌握同一周期内元素性质的递变规律与原子结构的关系。
（6）以IA和VIIA族为例，掌握同一主族内元素性质递变规律与原子结构的关系。
（7）了解金属、非金属在元素周期表中的位置及其性质递变的规律。
（8）了解化学键的定义。
了解离子键、共价键的形成。
化学反应与能量（1）了解氧化还原反应的本质是电子的转移。
了解常见的氧化还原反应。
掌握常见氧化还原反应的配平和相关计算。
（2）了解化学反应中能量转化的原因，能说出常见的能量转化形式。
（3）了解化学能与热能的相互转化。
了解吸热反应、放热反应、反应热等概念。
（4）了解热化学方程式的含义。
（5）了解能源是人类生存和社会发展的重要基础。
了解化学在解决能源危机中的重要作用。
（6）了解焓变与反应热的含义。
了解△H=H（反应产物）—H（反应物）表达式的含义。
（7）理解盖斯定律，并能运用盖斯定律进行有关反应焓变的简单计算。
（8）了解原电池和电解池的工作原理，能写出电极反应和电池反应方程式。
了解常见化学电源的种类及其工作原理。
（9）理解金属发生电化学腐蚀的原因，金属腐蚀的危害，防止金属腐蚀的措施。
化学反应速率和化学平衡（1）了解化学反应速率的概念、反应速率的定量表示方法。
第一章数据库概述ppt课件
确定联系的类型：在无向边上注明
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数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据模型：逻辑数据模型
逻辑模型三要素
数据结构：描述数据的静态特征 数据操作：描述数据的动态特征 数据的约束条件：描述完整性规则
层次模型
用树型结构来表示实体之间联系的模型 有且仅有一个节点无父节点，即树根 根节点以外的其他节点有且仅有一个父节点 典型系统：IBM公司的IMS（Information Management System）系统
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数据库应用——电子商务
2024年5月5日
第三节：数据库的系统结构
视图抽象和外模式 概念抽象和模式 物理抽象和内模式 数据独立性
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数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据库的系统结构：视图抽象和外模式
现实世界中的信息按照不同用户（应用）的观 点抽象为多个逻辑数据结构。每个逻辑数据结
现实体间的联系 关系模型中的基本概念：元组、属性、域、主键、关系名、关系模式 关系模型的优点：
可以简单、灵活地表达各种实体及其之间的联系 用户界面好，易用性佳 支持数据库重构 具有严密的数学基础和操作的代数性质 具有较高的数据独立性
关系模型的不足：
运行效率不够高 不直接支持层次结构
信息是经过处理、加工提炼而用于决策制 定或其他应用活动的数据。
数据是信息的载体，信息是数据处理过程 的结果。
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数据库应用——电子商务
2024年5月5日
数据库的基本概念：数据库
数据库是相互关联的数据集合：
具有逻辑关系和明确意义的数据集合 针对明确的应用目标而设计、建立和加载 表示现实世界的某些方面 具有较小的数据冗余，可供多个用户共享 具有较高的数据独立性 具有安全控制机制
结构图及其应用
结构图及其应用结构图是一种描述系统结构的图示，它一般由构成系统的若干要素和表达各要素之间关系的连线（或方向箭头）构成.连线通常按照从上到下、从左到右的方向表示要素的从属关系或逻辑的先后关系，而方向箭头则是按照箭头所指方向表示各要素的从属关系或逻辑的先后关系.当结构图按从上到下的方向画时，结构图就像一棵倒画的大树（故称树形结构），最先开始的框就是大树的根，而其后的每一个框都是大树的枝，上边的框比下边的框更为抽象，下边的框比上边的框更为具体，下边的框越多，结构图越复杂.画结构图时，要注意与画流程图一样，首先要确定组成结构图的基本要素，然后通过连线（或方向箭头）来标明各要素之间的关系.用结构图可以描述教材某章节内容的知识结构——即知识结构图，也可以描述一个单位、一个组织或一个部门的构成——即组织结构图.除此之外，结构图还广泛应用于其它情形，是人们思考和交流思想的工具.下面具体说明结构图的应用.例1试画出“集合”一章的知识结构图.解：假设我们刚复习完集合那一章，想一想那一章都讲了些什么.首先给出了集合的概念，其次讨论了集合的表示方法，接着介绍了集合的关系，最后研究了集合的运算，于是我们有了一个粗略的结构图：此结构图反映了“概念”、“表示方法”、“关系”、“运算”与“集合”之间的从属关系.这个框架太粗略了，于是“表示方法”一栏又可分解为：接下来考虑集合的关系，也就是包含关系与被包含关系，进而有了子集的概念，子集又包含真子集和相等，至此两集合的关系就很清楚了.最后考虑集合的运算，它可以细分为集合的并集、交集、补集.于是，集合一章的知识结构图便成形如下：例2考察你所在学校的机构设置情况，画出组织结构图.解：某学校的组织结构图如下：从上面组织结构图可以看出，该学校设一名校长，下设四个副校长，一个副校长主管学校的教学工作，主要负责教务处和教研室的工作；一个副校长主管学校的政治思想、纪律工作，主要负责政教处和保卫科的工作；一个副校长主管办公室的工作；一个副校长主管后勤工作，主要负责总务处和财务室的工作.例3根据你对计算机的了解，画出计算机系统的知识结构图.解：。
《数据库原理及应用》教学课件 第二章关系数据库基础
01
列是同质的，即每一列中的分量必须来自同一个域且必须是同 一类型的数据。
02
不同的属性可来自同一个域，但不同的属性有不同的名字。
03
列的顺序可以任意交换，但交换时应连同属性名一起交换，否则 将得到不同的关系。
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2.1 关系模型
04 05 06
2.1.3 关系的性质
元组的顺序可任意交换。在关系数据库中，可以按照各种排序 要求对元组的次序重新排列。
关系中不允许出现相同的元组。关系中的一个元组表示现实世界 中的一个实体或一个实体间的联系，如果元组重复则表示实体或 实体间的联系重复，这样不仅会造成数据库中数据的冗余，也可 能造成数据查询与统计的结果出现错误。
关系中的每一个分量必须是不可再分的数据项，即所有属性值都 是一个单独的值，而不是值的集合。
例如，在没有重名学生的情况下，学生关系中的属性“学号”与“姓名” 都是学生关系的候选码。如果选定属性“学号”作为数据操作的依据，则属 性“学号”为主码；如果选定属性“姓名”作为数据操作的依据，则属性 “姓名”为主码。
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2.2 关系模型的完整性约束
2.2.1 关系的码
03 主属性与非主属性
包含在任一候选码中的属性称为主属性，不包含在任一候选码中的属性称为非主属性。 例如，在没有重名学生的情况下，学生关系的属性“学号”与“姓名”都是学生关系的候选码， 则它们都是学生关系的主属性。而属性“性别”与“系别”不包含在任一候选码中，则它们都是学 生关系的非主属性。 在最简单的情况下，关系的候选码只包含一个属性；在最极端的情况下，关系的候选码是所有 属性的组合，这时称为全码。 例如，设有关系演出（演奏者编号，乐器编号，演播室编号），其中的3个属性分别为演奏者 关系、乐器关系及演播室关系的主码，它们共同唯一标识了一个演出，则演出关系的主码为它们的 组合，即为全码。
数据库中的知识图谱与语义关联表示
数据库中的知识图谱与语义关联表示在当今信息时代，数据的重要性日益凸显，尤其是对于数据库来说。
数据库是用于存储和管理数据的软件应用程序，而其中的知识图谱与语义关联表示是数据库领域的两个重要概念。
知识图谱是一种结构化的数据模型，它用于描述现实世界中的实体及其之间的关系。
它将知识以图的形式表示，图中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。
知识图谱通过建立实体类型和关系类型之间的关联，能够提供更高级别的语义理解和推理能力。
例如，一个知识图谱可以包含人、地点、组织机构以及它们之间的关系，通过探索和推理这些关系，我们可以获取更多的相关知识。
语义关联表示则是指根据数据之间的语义关系进行表示和存储。
传统的数据库模型，如关系型数据库，主要采用表格模式来存储数据，而忽略了数据之间的语义关系。
语义关联表示弥补了这个不足，可以更好地表达数据之间的关联。
例如，在一个电子商务网站的数据库中，如果我们能够知道某个用户对某个产品的喜好程度，就可以根据这种关联为用户推荐其他相似的产品。
知识图谱和语义关联表示在数据库中的应用，带来了一系列的好处。
首先，它们能够提供更高级别的语义理解和推理能力。
传统的数据库模型主要是关注数据之间的关系，而无法利用这些关系推断出更高级别的知识。
而知识图谱和语义关联表示能够建立实体和关系之间的更复杂的语义关联，通过推理，可以得出更多、更深层次的知识。
其次，它们有助于发现隐藏在数据中的规律和模式。
许多数据中蕴含着一些隐藏的规律和关联，传统的数据库模型往往难以发现。
而知识图谱和语义关联表示通过建立实体和关系之间的关联，能够帮助我们更好地发现这些隐藏的规律和模式。
第三，它们能够提供更精准的数据查询和搜索功能。
传统的数据库模型主要通过基于关系的查询来检索数据，而知识图谱和语义关联表示通过建立实体之间的关系，可以提供更准确的查询和搜索服务。
例如，在一个电影数据库中，我们可以利用知识图谱和语义关联表示来实现基于演员、导演、类型等的精确查询。
《数据库技术及应用》知识点总结精选全文
可编辑修改精选全文完整版《数据库技术与应用》知识点总结第一章数据库基础1.基本概念：数据：数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
数据是形成信息的源泉，信息是有价值的数据是数据的内涵。
信息：有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据数据库：数据库是长期存储在计算机内、有组织的可共享的数据集合。
数据库管理系统（DBS的核心）：专门用于管理数据可的计算机系统软件。
数据库系统：带有数据库的计算机系统，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、相关硬件、软件和各类人员组成。
2.数据管理的发展阶段1.人工管理阶段：没有直接存储设备、操作系统、管理软件2.文件系统阶段：把计算机众多数据组织成相互独立的数据文件3.数据库系统阶段：一定的格式、统一管理、冗余度小4.分布式数据库阶段：物理上分离、逻辑上统一5.面向对象数据库阶段3. 数据模型：（1）基本概念：数据模型：数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。
概念模型：按用户的观点对数据和信息进行建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，强调语义表达功能。
实体：客观存在的并且可以相互区别的“事物”实体集：性质相同的同类实体的集合属性：描述实体的特征域：属性的取值范围主键：用来唯一标识一个元组的某个属性或属性组合联系（1:1，1:n，m:n）：实体集之间的关系，反应事物之间的相互关联，联系也是主体，也可具有属性关系模型：采用二维表来表示实体以及实体之间关系的模型。
本质是一张表。
关系、关系模式：1：1关系名（属性1，属性2，……）1：n 将1的主键放入n中学生（班级编号，……）n：m 将实体的主键放入关系的属性中（2）E-R模型：能根据具体问题构建E-R模型、画出E-R图实体集：矩形框属性：椭圆联系：菱形（3）关系模型的数据结构、关系的性质数据查询、数据插入、数据删除、数据修改关系运算：选择（减少个体保留所有属性）、投影（所有个体的部分属性）、联结（4）E-R模型转换为关系模型（5）关系模型的完整性（实体、参照、自定义）实体：主键不能为空参照：外键为空或在其担任主键的实体集中存在自定义：用户自己定义的语义要求第二章A ccess数据库与表的操作1. Access数据库设计的一般步骤2. 基本概念：Access数据库、表、记录、字段3. 使用表设计器创建表（1）字段名命名规则不能空格开头、不能用.!()[]、最长64个字符（2）字段类型：文本、数字、日期/时间、是/否、查阅向导（备选项中选择）（3）字段属性：字段大小、输入掩码（控制数据的输入）、有效性规则（规范、核查）、有效性文本（提示信息）、默认值、索引（搜索或排序的根据，加快查询速度）、必填字段（4）设置主键4.建立表间关系：关联字段、实施参照完整性5.表的复制、更名、删除6.数据的导入、导出第三章查询1.查询的概念和作用查询是根据查询条件从一个或多个表中获取数据的方法浏览、更新、分析数据2.选择查询使用条件从一个或多个表中检索数据，然后按所需顺序显示数据3.条件查询（1）查询条件的表示①条件的组合：and、or、not②取值范围的说明： >、<、>=、<=、<>between… and…In③条件不确定： like*（替代零个一个或多个任意字符）、?（任意单一字符）、#（任意一个数字）、[ ]（替代方括号内任意字符）、!（替代方括号内字符以外的任意字符）、-（2）函数①统计函数（SUM，AVG，COUNT，MAX，MIN）②字符串函数（LEN，LEFT，RIGHT，MID）③日期函数（DATE，NOW，YEAR，MONTH，DAY）4.交叉表查询、重复项查询、不匹配项查询：特点、何时适用交叉：对数据库中表和查询进行分类统计，使用的字段必须来源于同一个表或查询重复：对某些怒有相同值得记录进行检索和分类，判断信息正确性不匹配：查找可能的遗漏，在一张表中有另一张表中没有4.参数查询在作为参数字段的条件行中，以[ ]括起与字段名不同的内容5.操作查询：生成表查询、更新查询、删除查询、追加查询第四章 SQL查询select-from-where、insert、update、delete，要求能读懂select：构成查询结果的属性列from：作查询的表where：查询条件insert：将子查询结果插入到指定的表update：数据更新，需要更新的表delete：删除字段数据定义：用于定义和修改基本表、定义视图和定义索引create（建立） drop （删除） alter（修改）数据操纵：用于表或视图的数据进行添加、删除和修改等操作 insert（插入）delete update数据查询：用于从数据库中检索数据 select数据控制：用于控制用户对数据的存取权利 grant（授权） revote（回收权限）第五章窗体1.窗体的概念和作用概念：通过灵活多样的控件使用构成了用户与数据库的交互界面，从而完成显示、输入和编辑数据等事物作用：可作为浏览、编辑、输入输出表或查询中数据的交互界面可作为组织、控制整个系统中对象的外观界面2.创建窗体的三种方法自动创建、窗体向导、设计视图3.窗体的构成窗体页眉、页面页眉、主体、页面页脚、窗体页脚4.窗体的控件（1）类型：结合型控件、非结合型控件、计算型控件（2）常用控件：文本框，命令按钮，列表框和组合框，标签，选项组，选项按钮，子窗体/子报表（3）常用属性：名称、标题记录源：窗体的数据来源，一般为表或查询控件来源：控件所显示数据的来源，通常是与控件结合的字段行来源：组合框、列表框的列表选项来源5.主/子窗体：主窗体内套有子窗体，便于在同一窗体中显示不同表中相关联的数据第六章报表1.报表的概念和作用：与窗体的功能比较、区别报表用于对数据库中的数据进行浏览、分析、汇总和输出；窗体用于浏览、编辑、输入、输出2.报表的构成：报表页眉、页面页眉、组页眉、主体、组页脚、页面页脚、报表页脚3.排序和分组报表中的数据（对最多10个字段分组）汇总项：可以添加多个字段的汇总，并且可以对同一字段执行多种类型的汇总分组间隔项：确定记录如何分组在一起，可以自定义标题项：更改汇总字段的标题，可以用于列标题还可用于标记页眉与页脚的汇总字段有/无页眉节选项：用于添加或移除每个组前面的页眉节4.标签报表：特点：在一页中显示多个标签，通过标签报表，用户可以查看到多个且数据格式相一致的标签。
数据库的设计ppt课件PPT课件
格式转换
将数据转换为其他格式，如CSV、Excel等，以满足不同需求。
29
数据库备份与恢复方案
完全备份
备份整个数据库，包括数据和结构。
增量备份
仅备份自上次备份以来发生变化的数据。
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数据库备份与恢复方案
• 日志备份：备份数据库的事务日志，以便 在需要时进行恢复。
顺序存取
按照物理存储顺序进行数据的 读写操作。
数据文件
存储数据的物理文件，通常采 用二进制格式进行存储。
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索引文件
提供快速数据访问的索引结构 ，如B树、哈希等。
随机存取
直接定位到任意数据位置进行 读写操作。
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性能优化与调整策略
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04
I/O优化
通过合理的存储配置、文 件组织形式和数据缓存等 技术手段，提高数据库的 I/O性能。
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表示系统的分层结构，将相关的类组织在 一起。
通过类图描述概念模型，进而转化为数据 库的逻辑结构。
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概念结构优化与验证
优化目标
简化结构、减少冗余、提高性能。
验证方法
检查完整性、一致性、可扩展性等，确保概 念模型满足业务需求。
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优化方法
合并实体、消除冗余属性、调整联系类型等 。
2
收集用户需求
通过访谈、问卷调查、观察等方式，收集用户对 数据库系统的需求和期望，包括数据输入、处理 、输出等方面的要求。
整理需求文档
3
将收集到的需求进行整理、分类和优先级排序， 形成清晰、可追踪的需求文档，为后续的设计和 开发提供基础。
知识图谱构建技术及其应用研究
知识图谱构建技术及其应用研究第一章知识图谱概述知识图谱是一种基于图论和语义网的知识表示、存储、管理和查询技术，可将大量的结构化和半结构化数据整合为一个半结构化的知识图谱，形成独一无二的语义索引，支持复杂的语义推理和关系分析。
知识图谱已经被用于许多应用领域，如自然语言处理、智能搜索、推荐系统、智能问答等。
随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的地位和应用前景越来越受到关注。
第二章知识图谱构建技术知识图谱构建技术包括数据收集、知识抽取、知识表示和知识融合四个方面。
（一）数据收集数据收集是指从多个不同来源获取数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
常见的数据来源包括数据库、网站、论文等文献、社交网络数据、公共数据等。
（二）知识抽取知识抽取是指从多源数据中抽取出有用的信息，将文本和非结构化数据转化为可以被计算机理解的结构化数据，并建立语义联系。
主要有实体识别、关系抽取、事件抽取和属性抽取等。
知识表示是指将抽取出来的知识以一种计算机可读的方式进行表达，包括本体构建、规则定义、知识编码等。
建立本体是知识图谱构建的重要一环，一般采用OWL、RDF等语言描述本体模型。
（四）知识融合知识融合是指将从不同数据源中抽取的知识进行融合、消歧、匹配等处理，提高知识图谱的准确性和完整性。
常用的技术包括同义词匹配、实体对齐、关系对齐等。
第三章知识图谱应用研究知识图谱已经广泛应用于多个领域，如下所示：（一）自然语言处理自然语言处理（NLP）是指让计算机理解自然语言的技术。
利用知识图谱可以提取文本中的实体、关系和事件等，为NLP提供更多的语义信息。
基于知识图谱的NLP应用包括语义分析、命名实体识别、事件抽取等。
（二）智能搜索利用知识图谱可构建更为准确和全面的搜索引擎。
知识图谱通过将搜索请求转换为语义查询，提供有针对性的搜索结果。
基于知识图谱的智能搜索应用包括智能问答、主题导航等。
知识图谱可以提供全局的数据视角和深入分析，以满足用户个性化推荐的需求。
知识图谱的构建和应用于医学领域
知识图谱的构建和应用于医学领域近年来，随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱成为了智能化时代的重要组成部分。
知识图谱是对实体及其属性之间关系的定义和描述，它将人类自然语言组织为结构化的信息，能够有效地解决海量数据的存储、管理和查询问题。
医学领域是知识图谱的重要应用之一，利用知识图谱技术可以更好地对医学知识进行组织和挖掘，为疾病预防和治疗提供重要支持。
一、知识图谱的构建知识图谱的构建需要多个步骤，包括数据清洗、实体定义、关系定义和图谱存储等。
在医学领域，数据来源多样，包括病历、文献、实验数据和专家知识等。
数据清洗是构建知识图谱的第一步，需要对原始数据进行质量筛选和规范化，以确保数据的一致性和准确性。
实体定义是知识图谱的核心部分，它是对医学实体的定义和描述。
医学实体包括疾病、症状、药物、基因、蛋白质等，对实体进行定义需要考虑实体的属性和分类等因素。
关系定义则是对实体之间的关系进行定义和描述，如治疗、产生、导致等。
关系定义需要考虑实体之间的上下文关系和语义信息。
图谱存储是知识图谱的最后一步，它是将实体和关系进行组合，形成一个图谱结构，方便后续的查询和挖掘。
知识图谱的存储方式包括关系型数据库、图数据库和文档数据库等。
关系型数据库以表格的形式存储图谱，适用于关系简单的场景。
图数据库则是以图形的形式存储图谱，适用于关系复杂的场景。
二、知识图谱在医学领域的应用知识图谱在医学领域的应用可谓丰富多样，涵盖了疾病预防、临床诊疗和药物研发等多个方面。
以下是知识图谱在医学领域的一些具体应用案例：1、疾病诊断和治疗辅助知识图谱可以将疾病、症状、病因、检测方法和治疗方案等信息进行整合和关联，形成一个完整的知识库。
医生可以通过输入疾病、症状等信息，快速获得诊断和治疗方案推荐。
此外，知识图谱还可以利用专家知识构建问答系统，为患者提供更加全面和个性化的诊疗建议。
2、药物研发和剂量推荐知识图谱可以将药物、靶点、分子等关联起来，形成一个药物网络。
生命科学领域的知识图谱构建及其应用分析
生命科学领域的知识图谱构建及其应用分析生命科学领域是一个庞大而复杂的领域，涵盖生物、医学、生态等多个方面，其研究的知识点众多且相互关联。
知识图谱是一种以图形的形式呈现知识之间关系的结构化表示方式，其应用在生命科学领域的构建和分析具有很大的优势。
一、知识图谱的构建方式知识图谱可以通过多种方式构建，其中比较常见的是自动化构建和人工构建。
1.自动化构建自动化构建是指利用人工智能等技术从各个数据源中自动抽取、组织和维护知识的过程。
这种方式可以减少人力成本和构建时间，但是受限于数据质量和算法精度等因素，自动化构建的知识图谱还存在一定的不准确性。
2.人工构建人工构建是指通过人工收集、整理和标注数据来构建知识图谱。
这种方式可以保证数据质量和准确性，但是需要耗费大量的人力和时间。
二、知识图谱在生命科学领域的应用生命科学领域的知识点众多，知识图谱在这个领域的应用也非常广泛。
以下是一些生命科学领域中知识图谱的应用案例。
1.基因组学随着高通量测序技术的发展，基因组学数据正在迅速积累。
知识图谱可以帮助研究人员从这些数据中发现新的基因、基因变异和基因功能等信息。
例如，基于Gene Ontology和Reactome数据库的知识图谱可以帮助研究人员更好地理解基因在生物过程中的功能和相互作用关系。
2.药物研发药物研发是一个非常复杂的过程，需要从大量的文献和数据中筛选出合适的化合物，预测其活性和副作用，并进行临床试验。
知识图谱可以帮助研究人员更好地理解药物分子的结构、代谢途径、靶点和作用机制等信息，更快速地筛选合适的化合物，减少试错成本。
例如，基于ChEMBL数据库的知识图谱可以帮助研究人员预测分子之间的相互作用关系，并优化药物分子的结构。
3.医疗健康知识图谱可以帮助医疗界更好地理解各种疾病的发病机制和治疗方法。
例如，基于OMIM和MeSH数据库的知识图谱可以帮助医生快速确定疾病的诊断和治疗方案，预测疾病风险和评估治疗效果。
三、知识图谱在生命科学领域的发展和前景生命科学领域的知识点非常丰富，知识图谱在这个领域的应用虽然已经有了一定的进展，但仍有很多待完善的地方。
知识图谱的构建及其在医学中的应用
知识图谱的构建及其在医学中的应用随着信息技术的发展和医学研究的进步，知识图谱逐渐成为医学领域的研究热点。
知识图谱是一种将数据、语义和知识进行结构化，以图谱的形式表达出来的技术手段。
它可以将多源异构数据进行融合，形成一张丰富的知识图谱，从而帮助医学研究者更好地分析、理解和应用医学数据，从而促进医学研究的进一步发展。
一、知识图谱的构建知识图谱的构建是一个复杂的过程。
首先需要从不同来源的数据中抽取信息，包括结构化和非结构化数据，比如患者病历、医学文献、疾病诊断标准等。
然后通过自然语言处理和词向量技术将不同数据进行语义化处理，生成在知识图谱中可以表示的实体、属性和关系。
最后采用图数据库将构建好的知识图谱进行存储和管理。
构建知识图谱需要多学科的合作，包括医学、计算机科学、自然语言处理、机器学习等。
医学研究者需要深入了解与疾病相关的临床表现、治疗方法、分子机制等方面的医学知识，计算机学科专家需要掌握图数据库、自然语言处理等相关技术。
二、知识图谱在医学中的应用1.智能问答系统在医疗领域，患者常常会遇到各种疑问和疑虑，但并非所有的患者都能够理解医学专业术语。
如果能够将这些内容转化为普通人易于理解的语言，就能帮助患者更好地理解自己的病情和治疗方案。
通过应用知识图谱的技术手段，患者可以通过输入自己的症状和相关信息，得到一份智能问答报告，告诉他们疾病概率、病因、症状、诊断、治疗和预后等方面的信息。
这种智能问答系统还可以用于医生和研究人员的工作中。
医生可以通过输入患者的症状和病情，获得与之匹配的疾病和治疗方案。
研究人员可以通过输入关键词或疾病名称，得到相关的医学文献、临床试验和研究成果，并进行分析和整合。
2.疾病预测和诊断通过应用知识图谱技术，医疗人员可以建立一个包含临床数据、基因数据、环境数据等多种数据源的知识图谱。
通过对这些数据的分析和整合，可以预测疾病的风险和发展趋势，辅助医生进行诊断和治疗。
例如，基于知识图谱的预测模型可以预测肺癌的发展趋势和患者的预后，帮助医生制定个体化的治疗方案。