知识图谱分享
知识图谱 ppt课件
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
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
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知识卡片
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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
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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
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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
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
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
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第四章 知识图谱
3被理解并处理3通过内容集成进行自动数据处理rdf作用13ppt课件二万维网知识描述语言2资源描述框架rdf与链接数据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rdf作用链接数据原则1使用uri标识事物2使用httpuri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14ppt课件15ppt课件一知识图谱生命周期知识获取知识建模知识管理知识赋能知识学习语义集成语义演示知识问答大数据语义分析知识表示本体建模知识储存和索引16ppt课件二知识图谱应用google的知识图谱体系架构17ppt课件二知识图谱应用股票投研分析18ppt课件二知识图谱应用公安情报分析19ppt课件未来已来下次见20ppt课件
知识图谱：链接知识与数据的桥梁,开启智能应用的新篇章
知识图谱—链接知识与数据的桥梁，开启智能应用的新篇章引言随着大数据时代的到来，海量的信息使得用户在寻找所需知识时面临巨大的挑战。
传统的信息检索方法往往只关注关键词匹配，忽略了知识之间的内在联系，使得检索结果往往不尽如人意。
为了解决这一问题，知识图谱应运而生，它以图形化的方式表示不同实体之间的关系，将无序的数据转化为有价值的知识，从而为用户提供更精准的信息服务。
图1知识图谱一、知识图谱的定义与构成1、知识图谱的定义知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，它通过对实体之间关系的描述，将复杂的知识结构化，以便于计算机理解和处理。
知识图谱在语义网、自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用前景。
2、知识图谱的构成知识图谱主要由实体、属性和关系三部分构成。
实体是知识图谱中的基本单元，它代表了现实世界中的客观事物；属性描述了实体的特征和属性值；关系则表示了实体之间的联系。
通过这三部分信息的有机结合，知识图谱能够清晰地呈现出不同事物之间的内在联系。
二、知识图谱的构建过程数据采集：通过爬虫技术、API接口等方式从各类数据源中获取数据。
数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量。
实体识别：从文本中提取出实体，包括名词、名称等。
关系抽取：通过自然语言处理等技术分析实体之间的关系。
知识表示学习：利用深度学习等技术对知识进行表示学习，提高知识的精度和可解释性。
知识推理与问答：通过对知识的推理和分析，实现问答系统的智能化。
应用开发：将知识图谱应用于实际场景，如智能客服、搜索引擎等。
三、知识图谱的优势与应用场景提高信息检索精度：通过实体之间关系的描述，知识图谱能够更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的检索结果。
实现智能化决策支持：通过对大量数据的分析挖掘，知识图谱可以为决策者提供有关市场趋势、竞争对手等方面的信息支持。
增强智能客服能力：通过自然语言处理等技术，知识图谱可以帮助客服人员快速准确地回答用户问题，提高客户满意度。
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。
一文打尽知识图谱（超级干货，建议收藏！）
⼀⽂打尽知识图谱（超级⼲货，建议收藏！）©原创作者 | 朱林01 序⾔知识是⼈类在实践中认识客观世界的结晶。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识⼯程的重要分⽀之⼀，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱的基本组成形式为<实体,关系,实体>的三元组，实体间通过关系相互联结，构成了复杂的⽹状知识结构。
图1 知识图谱组成复杂的⽹状知识结构知识图谱从萌芽思想的提出到如今已经发展了六⼗多年，衍⽣出了许多独⽴的研究⽅向，并在众多实际⼯程项⽬和⼤型系统中发挥着不可替代的重要作⽤。
如今，知识图谱已经成为认知和⼈⼯智能⽇益流⾏的研究⽅向，受到学术界和⼯业界的⾼度重视。
本⽂对知识图谱的历史、定义、研究⽅向、未来发展、数据集和开源库进⾏了全⾯的梳理总结，值得收藏。
02 简史图2 知识库简史图2展⽰了知识图谱及其相关概念和系统的历史沿⾰，其在逻辑和⼈⼯智能领域经历了漫长的发展历程。
图形化知识表征（Knowledge Representation）的思想最早可以追溯到1956年，由Richens⾸先提出了语义⽹（Semantic Net）的概念。
逻辑符号的知识表⽰形式可以追溯到1959年的通⽤问题求解器（General Problem Solver, GPS）。
20世纪70年代，专家系统⼀度成为研究热点，基于知识推理和问题求解器的MYCIN系统是当时最著名的基于规则的医学诊断专家系统之⼀，该专家系统知识库拥有约600条医学规则。
此后，20世纪80年代早期，知识表征经历了Frame-based Languages、KL-ONE Frame Language的混合发展时期。
⼤约在这个时期结束时的1984年，Cyc项⽬出现了，该项⽬最开始的⽬标是将上百万条知识编码成机器可⽤的形式，⽤以表⽰⼈类常识，为此专门设计了专⽤的知识表⽰语⾔CycL，这种知识表⽰语⾔是基于⼀阶关系的。
知识图谱_示例图
知识图谱_⽰例图知识图谱这个⽹络具备以下3种特性：1.1 由节点(Point)和边(Edge)组成1.2 每个节点表⽰现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”1.3 知识图谱是关系的最有效的表⽰⽅式所以，知识图谱本质上就是语义⽹络，是⼀种基于图的数据结构；2 知识图谱能⼲什么？先按知识图谱应⽤的深度主要可以分为两⼤类：⼀是通⽤知识图谱，通俗讲就是⼤众版，没有特别深的⾏业知识及专业内容，⼀般是解决科普类、常识类等问题。
⼆是⾏业知识图谱，通俗讲就是专业版，根据对某个⾏业或细分领域的深⼊研究⽽定制的版本，主要是解决当前⾏业或细分领域的专业问题。
下⾯我根据这两⼤类，分别从知识图谱应⽤的⼴度进⾏介绍：2.1 通⽤知识图谱我们⽇常见到的都是通⽤知识图谱，主要应⽤于⾯向互联⽹的搜索、推荐、问答等业务场景；先列举3个通⽤知识图谱的案例：2.1.1、百度知识图谱（）2.1.2、搜狗搜索（）2.1.3、360搜索（）2.2 ⾏业知识图谱⾏业知识图谱指⾯向特定领域的知识图谱，⽤户⽬标对象需要考虑⾏业中各级别的⼈员，不同⼈员对应的操作和业务场景不同，因⽽需要⼀定的深度与完备性，⾏业知识图谱对准确度要求⾮常⾼，通常⽤于辅助各种复杂的分析应⽤或决策⽀持，有严格与丰富的数据模式，⾏业知识图谱中的实体通常属性⽐较多且具有⾏业意义2.2.1、⼈脉路径查询基于两个⽤户之间的关联实体（⽐如：所在单位、同事、同学、朋友、家⼈等）找到两者之间的关联路径。
2.2.2、企业社交图谱查询基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系以⽬标企业为核⼼⼼向外层层扩散，形成⼀个⽹络关系图，直观⽴体展现企业关联。
2.2.3、企业最终控股⼈查询基于股权投资关系寻找持股⽐例最⼤的股东，最终追溯⾄⾃然⼈或国有资源管理部门。
2.2.4、辅助信贷审核基于知识图谱数据的统⼀查询，全⾯掌握客户信息；避免由于系统、数据孤⽴、信息不⼀致造成信⽤重复使⽤、信息不完整等问题。
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）。
科学知识图谱讲座(软件操作)PPT课件
• 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。
知识图谱思维导图
知识图谱思维导图
前一段时间研究了下知识图谱，根据一些博客和技术分享，整理出思维导图，以供有需求时回顾。 主要分为三大模块：命名实体识别、实体关系预测以及Neo4J图数据库。 其中，命名实体识别主要包括实体库的构造和新实体的更新；实体关系预测是算法工程师的重点工作内容，包括实体关系获取（训练数据）和实体关系预测（分类等）；Neo4J 则需要掌握增删改查操作等。 具体见下图所示（转载请注明出处和作者，感谢！）：
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ppt课件
总结词：语义搜索
详细描述：语义搜索是知识图谱应用 的另一个重要领域。传统的搜索引擎 主要是基于关键词匹配来提供搜索结 果，而语义搜索则是基于知识图谱和 自然语言处理技术来理解用户的查询 意图和上下文信息，为其提供更准确 、更有价值的结果。这不仅可以提高 搜索的准确性和效率，还可以促进知 识的传播和应用。
使用关系数据库存储知识图谱 ，如MySQL、PostgreSQL等
。
知识推理
基于规则的推理
使用规则引擎进行推理，如Drools、Jena等 。
基于逻辑的推理
使用逻辑推理算法进行推理，如演绎推理、 归纳推理等。
基于机器学习的推理
使用机器学习算法进行推理，如神经网络、 决策树等。
基于本体的推理
使用本体进行推理，如语义网本体语言（ OWL）、本体推理机（Protégé）等。
跨领域应用
探索跨领域知识图谱的应用场景， 推动其在不同领域的实际应用和发 展。
THANKS.
总结词
智能推荐系统
详细描述
智能推荐系统是知识图谱应用的另一个重要领域。通过利用知识图谱技术，智能推荐系统 能够深入理解用户的需求和兴趣，为其推荐相关内容或产品。这不仅可以提高用户的满意 度和忠诚度，还可以促进产品的销售和推广。
语义搜索
语义搜索：知识图谱在语义搜索中的 应用，主要是通过理解用户的查询意 图和上下文信息，为其提供更准确、 更有价值的结果。
知识图谱的起源与发展
起源
知识图谱的起源可以追溯到语义网和 本体论的研究，这些研究旨在构建一 个基于知识的网络，以支持智能应用 和语义搜索。
发展
随着大数据和人工智能技术的不断发 展，知识图谱的应用越来越广泛，已 经成为许多领域的重要工具，如智能 问答、推荐系统、智能助手等。
知识图谱技术原理介绍
知识图谱技术原理介绍近两年来，随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。
互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web）。
在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。
下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。
知识图谱的表示和在搜索中的展现形式正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。
其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符（identifier）。
每个属性-值对（attribute-value pair，又称A VP）用来刻画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。
上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示。
知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。
为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片（又称Knowledge Card）。
知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。
更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。
从某种意义来说，它是特定于查询（query specific）的知识图谱。
知识图谱应用案例分享
知识图谱应用案例分享随着人工智能领域的发展，知识图谱成为了一种新的技术方式。
知识图谱的本质是将人类知识体系以结构化的方式呈现，并通过人工智能技术实现知识的智能问答、推理和展现。
在此背景下，知识图谱应用呈现出多样性和广泛性，下面就介绍几个具体案例。
案例一：智能客服智能客服是近年来应用广泛的知识图谱技术之一，其基本原理是通过用户的问题，从知识图谱中提取出相关的实体和关系，并且给出相关的答案，解决用户的问题。
例如，某客户有一个问题，他想知道自己在该公司缴纳的社保的明细，系统会根据关键词识别出客户提问的实体是社保，然后通过相关的属性关系，提示客户在哪里能够查询社保明细。
我们可以结合智能客服的例子来解释知识图谱的基本构成。
知识图谱包括实体、关系和属性三个要素。
例如智能客服的解决问题就是三个要素的结合，客户提问是实体，知识图谱中普遍提及的知识点是关系，具体的信息则是属性。
案例二：金融行业实用案例知识图谱在金融行业中也有广泛应用。
通过提取互联网上的金融信息，嵌入到知识图谱中，可以实现金融利率、股票行情等多维度的查询。
此外，还可以将企业数据和行业数据结合起来，进行由表及里、从表及表的分析，实现对企业风险的评估分析，有效地帮助企业决策。
案例三：智能医疗应用智能医疗是知识图谱应用的又一个方向。
通过构建医学知识图谱，从而实现对患者病情的分析和诊断，比如可以通过患者的病症、病史、检查指标等多个维度来辅助医生诊断疾病，并帮助医生选择治疗方案。
案例四：智能搜索应用当今，知识图谱在搜索引擎领域也有着广泛的应用。
智能搜索引擎利用知识图谱可以解析不同领域的知识，通过计算机语言处理技术，将信息从下到上的如图式分模型，通过机器学习、统计学等各种算法获取信息，从而帮助用户快速找到自己想要的内容。
案例五：文本分类知识图谱在文本分类领域也有着广泛的应用，通过对文本内容进行处理，提取出文本中的实体和关系，将文本转化为结构化数据，再通过已有的模型进行分类学习。
第七章 知识图谱
之间的关系（实体的命名、称谓、英文 名等）以及词汇之间的关系（同义关系、 反义关系、缩略词关系、上下位词关系 等）。例如，（“Plato”，中文名，柏 拉图）、（赵匡胤，庙号，宋太祖）、 （妻子，同义，老婆）。
（4）常识知识
常识是人类通过身体与世界交互而积累
的经验与知识，是人们在交流时无须言明就 能理解的知识。例如，我们都知道鸟有翅膀、 鸟能飞等；又如，如果X 是一个人，则X要么 是男人要么是女人。常识知识的获取是构建 知识图谱时的一大难点。
知识表示学习主要是面向知识图谱中的
实体和关系进行表示学习，使用建模方法将 实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然 后进行计算和推理。
知识是人类在认识和改造客观世界的过程 中总结出的客观事实、概念、定理和公理的 集合。知识具有不同的分类方式，例如，按 照知识的作用范围可分为常识性知识与领域 性知识。知识表示是将现实世界中存在的知 识转换成计算机可识别和处理的内容，是一 种描述知识的数据结构，用于对知识的描述 或约定。
实体抽取的方法主要有基于规则与词典的方法、 基于机器学习的方法以及面向开放域的抽取方法。
关系抽取
关系抽取的目标是抽取语料中命名实体的语义关 系。实体抽取技术会在原始的语料上标记一些命名 实体。为了形成知识结构，还需要从中抽取命名实 体间的关联信息，从而利用这些信息将离散的命名 实体连接起来，这就是关系抽取技术。
象看本质，准确地捕捉到用户的真实意图，并依此来进行搜索，从而更准确地向用户返回 最符合其需求的搜索结果。 （8）知识库问答系统在回答用户问题时，需要正确理解用户所提出的自然语言问题，抽取其 中的关键语义信息，然后在已有单个或多个知识库中通过检索、推理等手段获取答案并返 回给用户。
知识图谱的知识点总结
知识图谱的知识点总结知识图谱的核心思想是将各种实体（Entity）和它们之间的关系以图形结构的形式进行表达。
知识图谱中的实体可以是人、地点、事件、概念等等，而关系则表示实体之间的连接和联系。
知识图谱的建立需要利用大量的结构化和非结构化数据，如文本、图像、语音等，将这些数据转化为机器可读的形式，并通过各种自然语言处理和知识表示技术来进行索引和存储，形成一个巨大的知识库。
在知识图谱中，实体和关系被表示为图的节点和边，这种图形结构是一种自然的方式来描述复杂的知识结构，同时也便于计算机的处理和分析。
知识图谱的构建和维护需要借助大规模的数据挖掘、知识表示、自然语言处理和机器学习等技术手段，以及领域专家的知识和经验。
知识图谱的应用领域非常广泛，包括搜索引擎、智能问答系统、推荐系统、自然语言理解、语义网等等。
知识图谱的发展历程可以追溯到20世纪50年代的信息检索和数据库技术。
在当时，人们开始尝试利用计算机来对大量的文本和数据进行索引和存储，以便更方便地进行检索和查询。
随着信息技术的快速发展，人们对知识的获取和利用需求也不断增加，传统的关系数据库和搜索引擎已经无法满足人们的需求，知识图谱应运而生。
随着知识图谱的发展和应用，人们开始关注知识图谱的构建和表示技术。
知识图谱的构建是一个复杂的过程，涉及到大量的数据挖掘和知识表示技术。
首先，需要从各种结构化和非结构化数据中提取出实体和关系的信息，然后利用各种自然语言处理和机器学习技术来对这些信息进行分析和处理，最终构建起一个完整的知识图谱。
知识图谱的表示是另一个重要的研究方向。
知识图谱的最终目标是实现知识的智能化利用，这就需要对知识进行合理的表示和语义建模。
知识表示是人工智能领域的一个重要问题，已经涌现了许多经典的知识表示方法，如语义网络、本体论和描述逻辑等。
除了构建和表示技术，知识图谱还面临着许多挑战和问题。
首先，知识图谱的构建需要大量的数据和专业知识，如何从海量的数据中挖掘出有用的知识，是一个具有挑战性的问题。
知识图谱基本概念及其应用场景
自然语言处理：通过将自然语言转化为知识图谱，可以实现自然语言的理解和生成。 这有助于机器翻译、情感分析等应用
知识图谱应用场景
01
推荐系统
通过分析用户行为和兴趣的知识图谱，推荐系统可以 提供更加精准的个性化推荐服务。例如，在电商网站 上推荐相关商品或服务
知识图谱包括以下三个关键元素
实体(Entity)：知 识图谱中的基本单 元，代表具体或抽 象的概念。每个实 体都有自己的属性 和关系
关系(Relation)： 连接不同实体的线 条，表示不同实体 之间的直接或间接 联系。关系有方向 性，即可以从一个 实体指向另一个实 体
属性(Attribute) ：描述实体状态的 标量或向量，可以 是数值、文本或其 他数据类型。属性 为实体提供了更详 细的信息
知识图谱应用场景
总之，知识图谱作为一 种强大的信息表示工具，
具有广泛的应用前景
它可以为各个行业提供 更加智能化、个性化的 服务，帮图谱基本概念
知识图谱具有以下特点
语义丰富：通过实体和关系的定义，知 识图谱可以表达丰富的语义信息
结构灵活：知识图谱可以根据应用需求 灵活设计，可以包含不同类型和级别的 实体和关系
动态演化：随着数据源的不断更新和扩 展，知识图谱也会不断更新和扩展，保 持其时效性和准确性
2
知识图谱应用场景
知识图谱应用场景
02
安全防护
知识图谱可以用于网络安全防护，例如威胁检测、入 侵防范等。通过对网络流量和行为的分析，可以及时 发现并阻止恶意行为
03
教育领域
04
医疗领域
大数据-知识图谱概念介绍
知识图谱示例
三个类：person（人物）、band（乐队）、place（地点）
三种关系：memberOf（乐队成员）、bornIn（出生于）、foundedIn（创办于）
本体论
万维网
语义网
链接数据
知识图谱
知识图谱基本概念
处理对象：知识
组织方式：实体+链接
什么是知识？
人类的自然语言、创作的绘画和音乐、数学语言、物理模型、化学公式等都是人类知识的表示形式和传承方式。具有获取、表示和处理知识的能力是人类心智区别于其它物种心智的重要特征。
计算机如何认识知识？
知识表示（KR,Knowledge Representation）：用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识。
三个实例(图上称为实体)：JohnLennon、Beatles、Liverpool
三条知识：JohnLennon-(memberOf)BeatlesJohnLennon-(bornIn) LiverpoolBeatles-(foundedIn) Liverpool
三元组<Subject,Predict,Object>
图数据库
去模板化—整体架构
搜索
用户搜索(Query)
关键词
自然语言
NER（命名实体识别）
自然语言处理搜索解析实体识别实体消解实体链接同义词集词向量
搜索转查询
查询重写
语义丰富
知识图谱
索引
结果排序
搜索结果
结果展示
搜索推荐
科学知识图谱方法及应用 ppt课件
20世纪20、30年代英国人类学研 究提出“社会网络分析图谱”social
networt analysis map
默创立“三维构型图谱”three
dimensional configuration map
之后出现“多维尺度图谱”multi-
dimensional scaling map
卡尔提出“自组织映射图谱 ”self-organizing map
传播 创新
百闻不如一见、一图胜万言！
纽约大学心理学专家吉米·布洛诺（Jerome Bruner）在实验中发现，人们能记住10%听 到的东西，30%读到的东西，但是却可以记 住 80%看到的东西
8
9
1.知识可视化概述
❖科 学 计 算 可 视 化 (Visualization in Scientific; Computing)、数据可视化(Data visualization)、 信息可视化、知识可视化、知识域可视化。
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2.知识图谱概述——基本概念
科学知识图谱是 显示科学知识的 发展进程与结构 关系的一种图形
以科学知识为计 量研究对象，属 于科学计量学范 畴
在以数学模型表 达科学知识单元 及其关系基础上
进而以可视化形 式绘制成二维或 三维图形，即知 识图谱
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ ①较形象、定量、客观、真实地显示学科结构、 热点、演化与趋势，是学科基础研究新视角。
❖ 用克林伯格跳变算法和共生词分析法和图示 技术，研制主要主题和复杂趋势的发现地图
• 网络中各节点代表高 频词和爆炸词 • 节点大小代表该词达 到最大爆炸水平 • 颜色代表词常用和达 到最大爆炸水平的年 代
26
2.知识图谱概述——发展历程
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知识推理
知识推理
基于逻辑的推理 主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等
基于图的推理 主要是利用了关系路径中的蕴涵信息，通过图中两个实体间的多步路径来预
测它们之间的语义关系
感谢聆听
关系抽取
开放式关系抽取 基于联合推理的实体关系抽 取
属性抽取
针对实体而言，形成对实 体的完整刻画
知识表示
知识表示
01
应用场 景
03
复杂关 系模型
02
代表模 型
04
多源信 息融合
知识表示
应用场景
01
语义相 似度计
算
02
链接预 测
知识表示
代表模型
A
距离 模型
D
神经张 量模型
B
单层神经 网络模型
E
库，需要利用现有的知识库作为基础，比如维基百科
应用
应用
一．智能搜索
应用
深度问答
应用
社交网络
垂直领域
Байду номын сангаас金融领域
反欺诈 精准营销
电商行业 医疗领域
挑战
挑战
知识 获取
知识 表示
知识 融合
知识 应用
目前，基于大规模开 放域的知识抽取研究 仍处于起步阶段，尚 需研究者努力去攻关 开垦
目前存在的表示方式 仍是基于三元组形式 完成的语义映射，在 面对复杂的知识类型、 多源融合的信息时， 其表达能力仍然有限
矩阵分 解模型
C
双线性 模型
F
翻译 模型
知识表示
复杂关系模型
复杂关系主要 指的是1-to-N、N-to-1、N-to-N的3种关系类型
知识融合
知识融合
实体对齐
消除异构数据中实体
冲突、指向不明等不
1
一 致性问题
知识更新
主要包括模式层的更 新与数据层的更新
3
2
知识加工
主要包括本体构建与 质量评估两方面的内 容
实体对齐是知识融合 中的关键步骤，虽然 相关研究已取得了丰 硕的成果，但仍有广 阔的发展空间
目前，大规模知识图 谱的应用场景和方式 还比较有限，其在智 能搜索、深度问答、 社交网络以及其他行 业中的使用也只是处 于初级阶段，仍具有 广阔的可扩展空间
知识抽取
知识抽取
实体抽取
基于规则与词典的方法 基于统计机器学习的方法 面向开放领域的实体抽取
知识图谱
演讲人
2 0 2 5 - 11 - 11
架构
逻辑架构
模式层 建立在数据层之上，通过本体
库来规范数据层的一系列表达
数据层 由一系列事实组成，知识将以
事实为单位进行存储
体系架构
自底向上 从数据中提取实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，
再构建顶层的本体模式，大多数都采用这种方式
自顶向下 先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识