科学知识图谱研究综述
知识图谱在科学研究中的应用分析
知识图谱在科学研究中的应用分析摘要：知识图谱广泛应用于各个领域，包括科学研究。
本文将讨论知识图谱在科学研究中的应用，并分析其在数据集成、专家发现、关联分析和科学知识管理等方面的优势。
通过对知识图谱应用案例的分析，本文旨在提供了解知识图谱在科学研究中应用的深入了解。
1. 引言知识图谱是一种以图为基础的知识表达和呈现方式，通过构建图结构来表示实体及其属性之间的关系。
在科学研究中，知识图谱能够有效地将分散的数据整合起来，并提供了一个可视化的方式来展示和理解复杂的本体。
2. 知识图谱在科学研究中的应用2.1 数据集成科学研究往往涉及多个领域的数据集成。
知识图谱提供了一种统一的数据模型，能够将各种数据源进行整合，将不同领域的数据连接起来。
例如，在生物医学研究中，研究者可以将医学文献、基因组数据、蛋白质互作网络等数据整合到一个知识图谱中，便于研究者对数据进行综合分析。
2.2 专家发现在科学研究中，发现领域内的专家是一项重要的任务。
通过构建一个专家知识图谱，可以将与专家相关的信息整合到一个图中，包括他们的研究领域、发表的论文、合作关系等。
研究者可以利用知识图谱来发现潜在的专家，为合作和学术推广提供便利。
2.3 关联分析知识图谱可以通过分析实体之间的关系，揭示出数据中的潜在关联和规律。
在科学研究中，这种关联分析对于发现新的关联和趋势具有重要意义。
例如，通过分析论文的引用关系，可以了解到不同研究领域的交叉点和热门研究方向。
这种关联分析可以帮助研究者更好地了解已有研究的局限性和发展方向。
2.4 科学知识管理在科学研究中，大量的科学知识需要进行有效的管理。
知识图谱提供了一种结构化的方式来组织和管理科学知识，可以将不同的知识元素连接起来，形成一个完整的知识网络。
研究者可以通过知识图谱来浏览、查询和更新科学知识，从而更好地管理和利用科学研究成果。
3. 知识图谱应用案例分析为了进一步说明知识图谱在科学研究中的应用，我们选择了几个典型案例进行分析。
知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用
目录
01 知 识 图 谱 02 N L P 相 关 技 术 03 知 识 图 谱 的 应 用
01
知识图谱
发展
知
识
图
谱
知
识
图
谱
定义
是一种基于图的数据结构，由节点(实体)和标注的边(实体间的关系)组成，它本质上是一种揭示实体 之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。
NLP相关技术
关系抽取（RE）
关系抽取（Relation Extraction，简称RE），是指从识别出实体的文本中抽取实体之间的语义关系。
有监督关系抽取模型： 基于统计方法：特征工程方法、核函数方法、图模型方法、特征嵌入方法 神经抽取模型：卷积神经网络、递归神经网络、基于依存关系的神经网络
半监督关系抽取模型：远程监督方法
三元组是知识图谱的一种通用表示形式，由2个具有语义连接关系的实体和实体间关系组成，是知识 的直观表示，即G=(head ，relation，tail)，其中, head为三元组中的头实体， tail为三元组中的尾 实体，relation = {r1，r2，...，r|R|}是知识库中的关系集合，共包含|R|种不同关系。三元组的基本形 式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等。
定义
知
识
图
谱
架构
知
识
图
谱
构建知识图谱的主要目的是抽取大量的、让计算 机可读的知识。
知识大量存在于非结构化的文本数据、半结构化 的表格、网页以及部分信息系统的结构化数据中。
知识图谱的构建流程可以被归纳为3个模块，即 知识抽取、知识融合以及知识推理。
科学知识图谱研究综述
科学知识图谱研究综述科学知识图谱研究综述引言：随着科技的快速发展，人们对科学知识的需求也越来越高。
为了更好地组织、管理和利用科学知识，科学知识图谱作为一种新兴的知识表示和存储方式，正在受到广泛关注和研究。
本文将综述科学知识图谱的研究进展，包括其定义、构建方法以及应用领域，旨在为读者提供对该领域的全面认识。
一、科学知识图谱的定义科学知识图谱是一种以图形和语义为基础的知识表示方法，用于描述科学领域的知识体系和关系。
它将科学领域的知识以图谱的形式展现出来，使得人们可以直观地了解知识间的关联和层次。
科学知识图谱的构建需要深入挖掘科学文献、专利数据库等资源，并建立类似于图数据库的知识表示模型。
二、科学知识图谱的构建方法1. 知识抽取与清洗：科学知识图谱的构建首先需要从科学文献、专利数据库等海量数据中抽取知识，并进行清洗和整理。
这一过程包括文本的分词、命名实体识别、关系抽取等技术手段的应用。
2. 知识表示与建模：科学知识图谱需要将抽取出的知识进行合理的表示和建模，以便于后续的存储和查询。
在这一过程中，需要利用本体学、图论等方法，构建科学知识的语义网络，并为每个节点和关系进行准确的语义标注。
3. 知识关联与链接：科学知识图谱的关键在于建立节点之间的关联和链接。
通过挖掘知识中的共现关系、上下位关系等，可以识别出知识间的相似性和相关性，并建立节点之间的链接。
这一过程可以借助机器学习和自然语言处理等技术手段实现。
三、科学知识图谱的应用领域1. 科学研究：科学知识图谱可用于科研人员的文献检索与阅读，提供更高效的科研工具和资源。
科学家可以借助科学知识图谱查找相关研究领域的权威资源，并从中获取研究灵感和联系。
2. 知识管理：科学知识图谱可以帮助组织机构或企业对内部知识进行分类、管理和共享。
通过搭建企业内部的科学知识图谱，可以减少重复研究、促进知识流转，提高组织的创新能力和竞争力。
3. 人工智能应用：科学知识图谱为人工智能系统提供了丰富的背景知识和语义信息。
知识图谱构建技术综述
知识图谱构建技术综述
知识图谱技术作为一种新兴的建筑领域的研究领域，展示了新的建筑建模和行
为理解方法，广泛应用于智能建筑管理、室内智能布局、行为表示以及环境建模等技术领域。
本文综述了建筑领域知识图谱技术的原理、特性及其在建筑领域的应用。
知识图谱技术的核心是通过引入预定义的概念来表示和有效地组织知识，其最
重要的特点是能够在统一框架内描述模型中的实体（包括实体属性和关系），并使用正确的语义来表示和组织这些实体之间的关系。
关键概念“概念”、“实体”和“关系”对研究者具有重要意义，他们可以以递归的方式组织和表达任意深度复杂度的知识结构。
在建筑领域，知识图谱技术主要用于智能建筑管理、室内智能布局、行为表示
以及环境建模。
在智能建筑管理方面，知识图谱技术可以帮助实现全息建筑，对可视化环境做出实时反应和可预测的决策。
审美设计方面，它可以帮助建筑师更好地理解建筑空间，从而开发出合适的装饰方案。
在行为表示方面，知识图谱技术可以帮助理解建筑使用者的行为模式，并有效支撑智能建筑领域的应用。
此外，知识图谱技术还可以帮助建筑设计者建立起准确的环境建模，研究者可
以利用知识图谱技术进行复杂的空间分析，从而有效地支持设计者进行建筑综合设计。
综上所述，知识图谱技术在建筑领域具有广泛的应用，它可以帮助提升建筑设
计效率和智能建筑管理水平，为建筑设计提供有力的支持。
知识图谱的表示学习方法综述
知识图谱的表示学习方法综述知识图谱作为一种重要的知识表示与推理方式，近年来得到了广泛的研究和应用。
为了有效地表示和学习知识图谱，学者们提出了各种各样的方法和技术。
本文将对知识图谱的表示学习方法进行综述，介绍其基本原理和应用领域。
一、知识图谱的表示学习方法概述知识图谱的表示学习方法是指通过机器学习算法将知识图谱中的实体和关系表示为向量或矩阵形式，使得这些表示能够很好地捕捉实体之间的语义关系。
常用的知识图谱表示学习方法包括传统的基于规则的方法和近年来兴起的基于深度学习的方法。
1. 基于规则的方法基于规则的方法是最早的知识表示学习方法之一，它通过人工定义的规则对知识图谱中的实体和关系进行表示。
常见的方法包括属性图谱方法、路径图谱方法和子图谱方法等。
这些方法的优点是可解释性好，但是需要手工定义规则，且无法处理复杂的语义关系。
2. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是目前研究较多的知识图谱表示学习方法，它通过神经网络模型自动地学习实体和关系的表示。
常见的方法包括距离模型、图卷积网络和注意力机制等。
这些方法的优点是能够捕捉实体之间的复杂语义关系，但是其表示难以解释。
二、知识图谱的表示学习方法详述本小节将详细介绍几种常见的知识图谱表示学习方法。
1. 距离模型距离模型是最早被应用于知识图谱表示学习的方法之一，它通过最小化实体和关系之间的距离来学习表示。
常见的距离模型包括TransE、TransH和TransR等。
这些模型通过定义不同的距离度量来捕捉实体和关系之间的语义关系。
2. 图卷积网络图卷积网络是一种基于深度学习的方法，用于学习图结构数据的表示。
在知识图谱上，可以将实体和关系看作节点和边，构建一个图结构。
图卷积网络通过多层的卷积操作来学习节点和边的表示。
常见的图卷积网络模型包括GCN、GAT和GraphSAGE等。
3. 注意力机制注意力机制是一种能够自动对输入信息进行权重分配的机制，常被应用于知识图谱表示学习中。
科学知识图谱研究综述
科学知识图谱研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，科学知识图谱作为一种新型的知识表示和组织方式，受到了广泛的关注和研究。
本文旨在对科学知识图谱的研究进行全面的综述，梳理其发展历程、基本原理、构建方法以及应用领域等方面的研究成果。
通过对现有文献的梳理和分析，本文旨在为相关领域的研究者提供一个清晰、系统的科学知识图谱研究视角，为未来的研究提供借鉴和参考。
本文将对科学知识图谱的基本概念进行界定，明确其研究范畴和核心要素。
接着，将回顾科学知识图谱的发展历程，分析其在不同阶段的特点和发展趋势。
在此基础上，本文将重点介绍科学知识图谱的构建方法和技术，包括知识抽取、知识融合、知识表示和推理等方面的研究进展。
还将探讨科学知识图谱在各个领域的应用实践，如智能问答、语义搜索、推荐系统等。
本文将对科学知识图谱研究面临的挑战和未来发展方向进行深入分析，以期为相关领域的研究者提供有益的启示和思考。
通过本文的综述，相信读者能够全面了解科学知识图谱的研究现状和发展趋势，为进一步推动科学知识图谱的研究和应用提供有力支持。
二、科学知识图谱的基本概念科学知识图谱，又称科学知识域可视化图谱，是一种基于图论和网络科学的知识表示方法。
它以科学知识为研究对象，通过数据挖掘、信息抽取、知识计量和图形绘制等一系列技术手段，将科学知识以图形化的方式展示，揭示出科学知识的结构、演化、关联和交叉等深层次信息。
科学知识图谱的构建基础是大量的科学文献数据，包括学术论文、专利、科研项目等。
通过对这些数据进行清洗、预处理和语义标注，可以提取出科学实体（如科学家、研究机构、关键词等）以及它们之间的关系（如合作关系、引用关系等）。
这些实体和关系被抽象为图谱中的节点和边，进而形成一张复杂的网络结构。
科学知识图谱具有多种功能和应用。
它可以作为科学计量学的研究工具，用于分析科学领域的发展趋势、研究热点和学科交叉等。
它可以作为科研人员的辅助工具，帮助他们了解研究领域的前沿动态、寻找合作伙伴和潜在的研究方向。
农业知识图谱研究综述
农业知识图谱研究综述近年来，随着人工智能和大数据技术的迅速发展，知识图谱逐渐成为研究领域的热门话题。
农业作为人类生存和发展的基石，农业知识图谱的研究和应用对于提升农业生产效率、推进农业可持续发展具有重要意义。
本文将对农业知识图谱研究的相关进展进行综述。
一、农业知识图谱的定义和构建方法知识图谱是一种结构化的、表示知识的图形模型，由实体、关系和属性构成。
农业知识图谱是基于农业领域的专业知识和数据构建而成的图谱，旨在实现农业知识的整合和共享。
构建农业知识图谱的方法主要包括知识抽取、知识融合和知识表示等。
1. 知识抽取：通过自然语言处理和机器学习等技术，从文本数据中提取农业相关的实体、关系和属性。
常用的方法有命名实体识别、关系抽取和属性抽取等。
2. 知识融合：将来自不同数据源和知识域的农业知识进行融合。
融合方法包括数据对齐、实体匹配和关系合并等。
3. 知识表示：将农业知识以图结构的形式进行表示，形成农业知识图谱。
常用的表示方法有RDF（资源描述框架）、OWL（Web本体语言）和Graph Embedding等。
二、农业知识图谱的应用领域农业知识图谱可以应用于多个农业领域，为农业生产、农村发展和农业决策等提供支持和指导。
以下是农业知识图谱的几个应用领域的简要介绍。
1. 农业科研：农业科研人员可以利用农业知识图谱进行知识获取和推理，辅助科研实验设计和数据分析。
2. 农业生产：农民可以依据农业知识图谱获取种植、养殖和农机使用等方面的知识，提高农业生产效率和质量。
3. 农产品质量安全：农产品质量安全是农业发展的重要问题，利用农业知识图谱可以进行农产品追溯和风险评估，确保农产品安全可靠。
4. 农业政策决策：农业政策制定者可以基于农业知识图谱进行数据分析和模拟实验，制定更科学和有效的农业政策。
三、农业知识图谱研究的挑战与展望虽然农业知识图谱研究已取得了一定的进展，但仍面临一些挑战。
首先是数据的质量和可靠性问题，农业领域的数据通常具有多样性和不确定性，需要解决数据清洗和集成的问题。
科学知识图谱
科学知识图谱应用研究概述廖胜姣肖仙桃知识图谱是可视化显示知识资源及其关联的一种图形，可以绘制、挖掘、分析和显示知识间的相互关系，在组织内创造知识共享的环境，从而最终达到促进知识交流和研究深入的目的。
从20世纪50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。
科学知识图谱出现之前，科学计量学家们一直努力在寻找一种同传统方法相比，具有更大的客观性、科学性、数据的有效性和高效率的新方法来研究科学学科的结构与进展。
科学知识图谱出现之后，其相关的理论与应用研究不断涌现。
本文试图从应用的角度对科学知识图谱的研究与发展状况进行一个系统的梳理，具体从应用领域、研究机构与网站以及绘图软件方面着手。
1应用研究现状从20世纪50年代开始兴起的各种文献计量方法为科学知识图谱的出现奠定了坚实的理论基础，是科学知识图谱理论与方法的“根”。
如今，知识图谱已经成为计量学领域的一个新兴分支，活跃在各个领域的研究中。
笔者将从应用领域、研究机构和软件方面阐述科学知识图谱的应用研究状况。
1.1应用领域方面科学知识图谱的应用领域很广，从科研到教学到社会问题的解决等，无不渗透。
1.1.1应用于科研领域笔者认为，知识图谱最早是在科研领域活跃起来的。
在知识图谱中，学科前沿之间的交互关系是以空间的形式展现出来的。
研究发现，科学引文与被引文之间往往有着学科内容上的联系。
通过引文聚类分析，特别是从引文间的网状关系进行研究，能够探明有关学科之间的亲缘关系和结构，划定某学科的作者集体，分析推测学科间的交叉、渗透和衍生趋势，还能对某一学科的产生背景、发展概貌、突破性成就、相互渗透和今后发展方向进行分析，从而揭示科学的动态结构和某些发展规律。
这里仅列举近些年知识图谱的一些应用研究情况。
White，McCain，Garfield，Boyack，Huang等对知识图谱的用途进行了不断的扩充，得出知识图谱的主要应用有：文献、专利的结构分析；学科动态、社会网络、领域发展分析等；Shiffrin等认为，涉及到展开的学科间科学区域的知识图谱旨在绘制图形、挖掘、分析、分类、导航以及显现知识等等。
知识图谱文献综述（第二章知识表示学习）
知识图谱⽂献综述（第⼆章知识表⽰学习）第⼆章知识表⽰学习1. 任务定义、⽬标和研究意义 知识表⽰是知识获取与应⽤的基础，因此知识表⽰学习问题，是贯穿知识库的构建与应⽤全过程的关键问题。
⼈们通常以⽹络的形式组织知识库中的知识，⽹络中每个节点代表实体（⼈名、地名、机构名、概念等），⽽每条连边则代表实体间的关系。
然⽽，基于⽹络形式的知识表⽰⾯临诸多挑战性难题，主要包括如下两个⽅⾯： （1）计算效率问题。
基于⽹络的知识表⽰形式中，每个实体均⽤不同的节点表⽰。
当利⽤知识库计算实体间的语义或推理关系时，往往需要⼈们设计专门的图算法来实现，存在可移植性差的问题。
更重要的，基于图的算法计算复杂度⾼，可扩展性差，当知识库规模达到⼀定规模时，就很难较好地满⾜实时计算的需求。
（2）数据稀疏问题。
与其他类型的⼤规模数据类似，⼤规模知识库也遵守长尾分布，在长尾部分的实体和关系上，⾯临严重的数据稀疏问题。
例如，对于长尾部分的罕见实体，由于只有极少的知识或路径涉及它们，对这些实体的语义或推理关系的计算往往准确率极低。
近年来，以深度学习[Bengio, et al., 2009]为代表的表⽰学习[Bengio, et al., 2013]技术异军突起，在语⾳识别、图像分析和⾃然语⾔处理领域获得⼴泛关注。
表⽰学习旨在将研究对象的语义信息表⽰为稠密低维实值向量。
在该低维向量空间中，两个对象距离越近，则说明其语义相似度越⾼。
知识表⽰学习，则是⾯向知识库中的实体和关系进⾏表⽰学习。
知识表⽰学习实现了对实体和关系的分布式表⽰，它具有以下主要优点：（1）显著提升计算效率。
知识库的三元组表⽰实际就是基于独热表⽰的。
如前所分析的，在这种表⽰⽅式下，需要设计专门的图算法计算实体间的语义和推理关系，计算复杂度⾼，可扩展性差。
⽽表⽰学习得到的分布式表⽰，则能够⾼效地实现语义相似度计算等操作，显著提升计算效率。
（2）有效缓解数据稀疏。
由于表⽰学习将对象投影到统⼀的低维空间中，使每个对象均对应⼀个稠密向量，从⽽有效缓解数据稀疏问题，这主要体现在两个⽅⾯。
知识图谱数据管理研究综述
知识图谱数据管理研究综述知识图谱数据管理研究综述引言随着信息时代的来临，海量的数据不断涌现，人们对于有效管理和利用这些数据的需求也越来越迫切。
知识图谱作为一种新兴的数据表示和管理方式，被广泛应用于各个领域，如搜索引擎、智能问答系统、推荐系统等。
知识图谱中的数据管理研究成为了学术界和工业界的热点之一。
本文将对知识图谱数据管理的研究进行综述，总结并分析当前的主要研究方向和方法。
一、知识图谱数据管理的背景和意义随着互联网时代的到来，大规模的数据产生和积累成为了当今社会的特点之一。
这些数据包含了丰富的信息，包括实体、属性和实体之间的关系等。
然而，这些数据大多以非结构化或半结构化的形式存在，难以直接应用于各种应用场景。
知识图谱通过将这些数据进行结构化表示，可以实现对于知识的抽取和表达，形成了一种有机的知识网络。
因此，知识图谱具有重要的研究价值和应用前景。
知识图谱数据管理主要涉及以下几个方面的问题：数据抽取与融合、实体识别与链接、关系抽取与推理、数据查询与推荐等。
在数据抽取与融合方面，通过从多个数据源中抽取和融合知识，可以构建一个更加完整和准确的知识图谱。
实体识别与链接主要研究如何从文本中自动识别出实体，并将其链接到已有的知识图谱中。
关系抽取与推理则针对实体之间的关系进行抽取和推理，以扩展和补充已有的知识图谱。
数据查询与推荐研究如何高效地对知识图谱进行查询和推荐等等。
这些问题的解决对于提高知识图谱数据的质量和应用效果具有重要意义。
二、知识图谱数据管理的主要方法和技术1. 数据抽取与融合数据抽取与融合是构建知识图谱的第一步，其中的主要挑战是如何从多个异构的数据源中提取有用的信息，并将其进行合理的融合。
常用的方法包括基于关键词的抽取、基于模式的抽取、基于统计学习的抽取等。
此外，还有一些自动化的工具和框架可以帮助实现数据抽取和融合的任务，如OpenIE、Stanford CoreNLP等。
这些方法和工具在一定程度上提高了数据的抽取精度和效率。
知识图谱综述范文
知识图谱综述范文
一、知识图谱简介
二、知识图谱的发展史
知识图谱的发展史追溯到20世纪50年代，当时开发的知识表示技术
大多属于概念图谱技术。
20世纪60年代，人工智能研究的发展促使知识
图谱技术发展，使知识的表示更多的关注到了结构化本体和规则模型。
20
世纪90年代，随着互联网的发展，知识图谱技术又有了新的发展，即引
入了网络和知识的联结，并应用于引擎，智能问答系统，增强现实，自然
语言处理等方面。
三、知识图谱的优势
1、表达范围广。
知识图谱是一种能够表示层次结构的知识表达模型，可以表达诸多概念和实体之间的关系，并且可以从多角度组织知识，从而
更好地体现出知识的多样性和复杂性，从而实现更高效率的和处理。
2、表达准确性高。
知识图谱技术综述
知识图谱技术综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据和已成为推动社会进步的重要驱动力。
在海量数据中，知识图谱作为一种结构化、语义化的知识表示方法，逐渐成为知识工程、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的研究热点。
本文旨在全面综述知识图谱技术的发展历程、现状及其在各领域的应用，探讨知识图谱的构建方法、关键技术和未来发展趋势。
通过对相关文献的梳理和分析，本文将为读者提供一个清晰、系统的知识图谱技术全貌，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、知识图谱的构建知识图谱的构建是知识图谱技术的核心环节，其过程涵盖了数据的收集、预处理、实体识别、关系抽取、知识融合以及知识存储等多个步骤。
数据收集：知识图谱的构建首先需要大量的数据作为支撑，这些数据可以来源于公开的数据集，如Freebase、DBpedia等，也可以来源于特定领域的数据资源，如学术论文、新闻报道、社交媒体等。
数据收集阶段需要确定数据来源，并设计合理的数据抓取策略。
数据预处理：收集到的原始数据通常包含大量的噪声和冗余信息，因此需要进行预处理以提高数据质量。
预处理步骤包括数据清洗、文本分词、去除停用词、词干提取等。
还需要对文本数据进行归一化处理，如实体名称的规范化、拼写校正等。
实体识别：实体识别是知识图谱构建中的关键步骤，其目的是从文本数据中识别出具有实际意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
实体识别可以采用基于规则的方法、基于统计的方法或基于深度学习的方法。
实体识别结果的准确性将直接影响后续关系抽取和知识融合的效果。
关系抽取：关系抽取是指从文本数据中抽取出实体之间的关系，形成结构化的知识。
关系抽取的方法可以分为基于规则的方法、基于模板的方法、基于监督学习的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法近年来取得了显著的进展，尤其是在处理大规模数据集时表现出了良好的性能。
知识融合：知识融合是将从不同来源抽取的知识进行合并和整合的过程。
知识图谱的进展、关键技术和挑战
知识图谱的进展、关键技术和挑战一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一种重要的知识表示和推理工具，已经成为领域的研究热点。
知识图谱是一种由节点（实体）和边（关系）组成的大规模语义网络，旨在表示现实世界中存在的各种实体及其之间的复杂关系。
近年来，知识图谱在诸多领域如自然语言处理、智能问答、推荐系统、语义搜索等中发挥了重要作用，并展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面综述知识图谱的进展、关键技术和挑战。
我们将回顾知识图谱的发展历程，从早期的概念提出到现如今的广泛应用；我们将详细介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体识别、关系抽取、知识融合等；再次，我们将分析当前知识图谱面临的主要挑战，如数据稀疏性、语义歧义性、动态更新等；我们将展望知识图谱未来的发展趋势和研究方向。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的知识图谱知识体系，并激发更多研究者投身于知识图谱的研究与应用中，共同推动知识图谱技术的发展和进步。
二、知识图谱的进展近年来，知识图谱的构建和应用在全球范围内取得了显著的进展。
随着大数据和技术的飞速发展，知识图谱的构建已经从最初的基于手工构建，逐步演变为自动化或半自动化的构建方法。
知识图谱的规模也从最初的小型知识库逐渐扩展为包含数十亿甚至更多实体的超大规模知识图谱。
在知识图谱的构建技术方面，实体识别、关系抽取、实体链接等关键技术得到了显著的改进。
基于深度学习的自然语言处理技术为这些关键技术的提升提供了强大的支持，使得知识图谱的构建更加准确和高效。
在应用方面，知识图谱已经被广泛应用于智能问答、语义搜索、推荐系统、自然语言理解等多个领域。
知识图谱的引入极大地提升了这些应用的智能化程度，使得机器能够更好地理解和处理人类语言，为用户提供更加精准和个性化的服务。
随着知识图谱技术的不断发展，越来越多的领域开始探索将知识图谱应用于自身的业务场景中。
例如，金融领域利用知识图谱进行风险评估和信用评分，医疗领域利用知识图谱进行疾病诊断和治疗方案推荐等。
知识图谱表示学习方法综述
知识图谱表示学习方法综述知识图谱是一种用来表示和组织知识的图形化模型，能够捕捉到不同实体之间的关系和属性信息。
在知识图谱的表示学习中，旨在通过将实体和关系映射到低维向量空间，使得这些向量能够保留实体和关系之间的语义关联，从而实现对知识图谱的有效表达和理解。
本文将对知识图谱表示学习方法进行综述，包括传统方法和深度学习方法两个方面。
一、传统方法1. 符号化表示方法符号化表示方法将实体和关系表示为离散的符号，例如用实体的文本本身作为表示，用关系的名称作为表示等。
这种方法的优点是表示简单明确，易于解释，而缺点是无法处理语义上的相似性。
2. 矩阵分解方法矩阵分解方法是一种基于矩阵分解的技术，通过将实体和关系的表示分解为两个低维矩阵的乘积，从而捕捉到它们之间的相关性和相互关系。
常用的矩阵分解方法包括SVD、PCA和NMF等。
3. 图模型方法图模型方法采用图论的思想，将实体和关系表示为图中的节点和边，在图上进行推理和计算。
其中，常见的算法包括PageRank、HITS和路径算法等。
二、深度学习方法1. 基于神经网络的方法基于神经网络的方法是近年来在知识图谱表示学习中得到广泛应用的方法，它能够通过多层神经网络模型来学习实体和关系之间的表示。
常见的神经网络模型包括深度自编码器、卷积神经网络和循环神经网络等。
2. 图卷积神经网络方法图卷积神经网络方法是一种专门针对图结构数据进行表示学习的方法，通过定义图上的卷积操作和汇聚操作，实现对实体和关系的学习和表示。
常见的图卷积神经网络模型包括GCN、GraphSAGE和GAT 等。
3. 注意力机制方法注意力机制方法通过引入注意力机制，能够解决在知识图谱表示学习中的信息不平衡和重要性排序等问题。
常见的注意力机制模型包括Transformer、BERT和GPT等。
三、方法比较和发展趋势传统方法相对简单直观，但受限于表示能力和学习能力，难以处理大规模复杂的知识图谱数据。
而深度学习方法则能够通过学习端到端的表示学习模型，更好地表达和理解知识图谱中的实体和关系。
知识图谱补全方法研究综述
知识图谱补全方法研究综述
张文豪;徐贞顺;刘纳;王振彪;唐增金;王正安
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)12
【摘要】知识图谱是用来描述世界中存在的各种实体和概念以及他们之间的关系的一种语义网络,近年来被广泛应用于智能问答、智能推荐和信息检索等领域。
目前,大多数知识图谱都具有不完整性,因此,知识图谱补全成为一项重要的任务。
根据模型构造方法的不同,将知识图谱补全模型分为传统知识图谱补全模型、基于神经网络的知识图谱补全模型和基于元学习的知识图谱补全模型三类,对这三种知识图谱补全模型的分类情况进行介绍;总结知识图谱补全方法所使用的数据集和评价指标,并从各个模型优点和不足等方面对各类模型进行详细的对比分析。
最后,对知识图谱补全进行归纳与总结,并展望未来的研究方向。
【总页数】13页(P61-73)
【作者】张文豪;徐贞顺;刘纳;王振彪;唐增金;王正安
【作者单位】北方民族大学计算机科学与工程学院;北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于知识表示学习的知识图谱补全研究综述
2.知识图谱补全技术研究综述
3.面向真实世界的知识挖掘与知识图谱补全研究(一):真实世界数据与知识图谱概述
4.面向知识图谱补全的归纳学习研究综述
5.时序知识图谱补全方法研究综述
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知识图谱构建技术综述
知识图谱构建技术综述一、本文概述在信息技术快速发展的今天，知识图谱作为一种重要的知识表示和组织方式，已经在诸多领域展现出其独特的价值和潜力。
本文旨在全面综述知识图谱构建技术的最新发展，包括其基本概念、关键技术、应用领域以及未来的发展趋势。
通过对知识图谱构建技术的深入研究，本文希望能够为相关领域的学者和从业者提供一个清晰、系统的知识框架，促进知识图谱技术的进一步发展和应用。
文章首先介绍了知识图谱的基本概念，包括其定义、特点以及与其他知识表示方式的区别。
随后，文章详细阐述了知识图谱构建过程中的关键技术，包括知识抽取、知识融合、知识表示与存储等方面。
在此基础上，文章进一步探讨了知识图谱在各个领域的应用案例，如智能问答、语义搜索、推荐系统等。
文章对知识图谱技术的发展趋势进行了展望，分析了未来可能的研究方向和应用场景。
通过本文的综述，读者可以对知识图谱构建技术有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、知识图谱构建的核心技术知识图谱的构建涉及多个核心技术，这些技术共同协作，确保图谱的完整性、准确性和高效性。
以下是构建知识图谱的核心技术：信息抽取：信息抽取是知识图谱构建的第一步，其主要任务是从非结构化或半结构化的文本数据中提取出实体、属性以及它们之间的关系。
这包括命名实体识别（NER）、关系抽取和属性抽取等技术。
NER负责识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等；关系抽取则负责识别实体之间的关系，如“张三是北京大学的学生”；属性抽取则关注实体的属性信息，如“张三出生于1990年”。
实体链接：实体链接的任务是将文本中提到的实体链接到知识图谱中对应的实体上。
这涉及到实体消歧和共指消解两个问题。
实体消歧是指解决文本中同一个实体名称可能对应多个不同实体的问题，如“苹果”可能指代水果，也可能指代苹果公司。
共指消解则是指解决文本中不同名称可能指代同一个实体的问题，如“张三”和“李四”可能指代同一个人。
【干货】最全知识图谱综述#1：概念以及构建技术
【干货】最全知识图谱综述#1：概念以及构建技术【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。
我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。
下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。
主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。
引言随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。
由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。
知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。
最近，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界引起了足够的注意力[1-5]。
一个知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。
知识图谱于2012年5月17日由[Google]正式提出[6]，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。
随着人工智能的技术发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。
知识图谱的定义在维基百科的官方词条中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。
本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。
现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。
在具体介绍知识图谱的定义，我们先来看下知识类型的定义：知识图谱中包含三种节点：•实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。
如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。
世界万物有具体事物组成，此指实体。
如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。
，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
知识图谱在智能制造领域的研究现状及其应用前景综述
知识图谱在智能制造领域的研究现状及其应用前景综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，智能制造已成为推动工业0时代到来的重要驱动力。
知识图谱作为一种能够系统性地组织和表达大量复杂知识的新型工具，其在智能制造领域的应用逐渐显现出其独特的价值和潜力。
本文旨在综述知识图谱在智能制造领域的研究现状，分析其在实际应用中的挑战和机遇，并展望其未来的发展前景。
文章首先对知识图谱的基本概念、构建方法及其在智能制造中的应用场景进行介绍，然后重点分析当前知识图谱在智能制造领域的研究热点和难点，包括知识获取、知识表示、知识推理等方面。
文章将探讨知识图谱在智能制造领域的发展趋势，以及未来可能带来的技术革新和产业变革。
二、知识图谱的基本原理与技术知识图谱是一种用于表示和存储大规模结构化知识的图形化数据结构，它以图的形式描述现实世界中的概念、实体以及它们之间的关系。
知识图谱的基本原理主要基于图论和语义网络，通过节点和边的形式来表示实体和实体间的关系，进而构建出复杂的知识网络。
在技术层面，知识图谱的构建主要包括实体识别、关系抽取、实体链接和知识推理等关键步骤。
实体识别旨在从非结构化文本数据中识别出具有实际意义的名词短语，如人名、地名、组织机构名等，并将其映射到知识图谱中的对应节点。
关系抽取则是从文本中抽取出实体之间的关系，并将这些关系以边的形式添加到知识图谱中。
实体链接则是将文本中的实体名称链接到知识图谱中对应的实体节点，以确保知识的准确性和一致性。
知识推理则利用逻辑推理、概率推理等方法，从已有的知识中推导出新的知识，从而不断丰富和完善知识图谱。
在智能制造领域，知识图谱的应用主要体现在以下几个方面：产品知识表示、生产过程优化、故障预测与维护以及智能决策支持。
通过构建产品知识图谱，可以实现对产品设计、制造、使用等全生命周期的知识表示和管理，为产品的优化和创新提供数据支持。
知识图谱还可以用于生产过程的优化，通过分析生产过程中的各种数据和关系，实现生产资源的优化配置和生产流程的优化调整。
知识图谱文献综述（第三章实体识别与链接）
知识图谱⽂献综述（第三章实体识别与链接）第三章实体识别与链接1. 任务定义、⽬标和研究意义 实体是⽂本中承载信息的重要语⾔单位，也是知识图谱的核⼼单元。
命名实体识别是指识别⽂本中的命名性实体，并将其划分到指定类别的任务[Chinchor & Robinson, 1997]。
常⽤实体类别包括⼈名、地名、机构名、⽇期等。
实体链接主要解决实体名的歧义性和多样性问题，是指将⽂本中实体名指向其所代表的真实世界实体的任务，也通常被称为实体消歧。
例如，给⼀句话“苹果发布了最新产品 iPhone X”，实体链接系统需要将⽂本中的“苹果”与其真实世界所指的“苹果公司”进⾏对应。
实体识别与链接是海量⽂本分析的核⼼技术，为解决信息过载提供了有效⼿段。
2. 研究内容和挑战问题 实体分析任务主要⾯临以下⼏个关键科学问题： 1. 实体名的歧义性和多样性。
2. 资源缺乏(Low Resource)问题。
⽬前绝⼤部分的实体分析算法都依赖于有监督模型，需要⼤量的训练语料来达到实⽤性能。
然⽽，考虑到标注语料的成本，在绝⼤部分情况下都不可能获得⾜够的训练语料来处理不同的领域、⾯向不同风格的⽂本（规范、⾮规范）、不同的语⾔（中⽂、英⽂、⼀带⼀路⼩语种等）等多种多样的情况。
⽆需⼤量训练语料的⽆监督/半监督技术，资源⾃动构建技术，以及迁移学习等技术是解决上述问题的核⼼研究问题。
3. 实体的开放性问题。
实体具有复杂性和开放性的特点。
实体的复杂性指的是实体的类型多种多样，同时类型之间具有复杂的层次结构。
实体的开放性指实体并不是⼀个封闭的集合，⽽是随着时间增加、演化和失效。
实体的开放性和复杂性给实体分析带来了巨⼤的挑战：开放性使得现有有监督⽅法⽆法适应开放知识的抽取；实体的巨⼤规模使得⽆法使⽤枚举或者⼈⼯编写的⽅式来进⾏处理，同时随着时间变化现有模型的性能会下降。
3. 技术⽅法和研究现状传统⽅法： NER⽤CRF。
实体链接采⽤计算实体提及（mention）和知识库中实体的相似度，并基于上述相似度选择特定实体提及的⽬标实体。
开放领域知识图谱问答研究综述
开放领域知识图谱问答研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据等领域取得了突破性进展，开放领域知识图谱问答作为自然语言处理领域的重要分支，受到了广泛关注。
知识图谱问答旨在通过自然语言问句，从大规模知识图谱中准确地抽取出用户所需的信息。
本文旨在对开放领域知识图谱问答的研究进行全面的综述，总结其发展历程、关键技术和当前研究热点，以期为后续研究提供参考和启示。
本文首先介绍了开放领域知识图谱问答的研究背景和意义，阐述了知识图谱问答在智能问答系统中的重要地位。
随后，从知识图谱构建、语义理解、信息抽取和答案生成等方面，对开放领域知识图谱问答的关键技术进行了详细分析。
在此基础上，本文总结了当前研究的热点问题，包括多轮对话、上下文理解、跨语言问答等方面。
通过本文的综述，我们期望能够全面展示开放领域知识图谱问答的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究人员提供有价值的参考信息。
我们也期望通过深入分析当前研究的不足和挑战，为未来的研究提供新的思路和方向。
二、开放领域知识图谱问答系统的关键技术开放领域知识图谱问答系统旨在从大规模、多源异构的知识图谱中自动回答自然语言问题。
实现这一目标需要解决一系列关键技术，包括问题理解、实体链接、关系抽取、路径推理、答案生成和排序等。
问题理解：这是问答系统的首要步骤，需要对自然语言问题进行语义分析和理解，提取出关键信息，如实体、关系、属性等。
这通常依赖于自然语言处理（NLP）技术，如分词、词性标注、命名实体识别（NER）等。
实体链接：实体链接的任务是将问题中的实体链接到知识图谱中对应的实体。
这需要对知识图谱中的实体进行索引和搜索，同时还需要处理实体歧义性和链接不确定性等问题。
关系抽取：关系抽取旨在从知识图谱中提取与问题相关的实体间关系。
这通常需要利用知识图谱中的结构化信息，以及自然语言处理技术来识别和理解实体间的关系。
路径推理：在复杂问题中，往往需要通过多个实体和关系的组合来找到答案。
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#新技术应用#科学知识图谱研究综述梁秀娟(湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105)文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。
本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。
关键词引文分析可视化科学知识图谱R evie w of M apping Know ledge Dom ainsL iang X i u j uan(Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105)Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress.K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。
而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。
科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。
1科学知识图谱的起源科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。
引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。
正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。
SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。
60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。
尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。
国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。
与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的工具。
可视化作为一个正式的术语是1987年在美国国家科学基金会举办的可视化会议上提出的。
它最早应用于科学计算领域,并形成了可视化研究的一个重要分支)))科学计算可视化,被广泛应用于各学科领域的数据和信息处理,产生了数据可视化、信息可视化、知识可视化和引文分析可视化等重要研究领域。
可视化技术的产生为引文分析提供了一个更好的表达和阐述内涵的途径。
国外的学者对此已经进行了一系列的研究,如美国D rexe l大学的H ow ard分析了情报科学1972-1995年的作者共引情况,用图表揭示了对情报科学影响比较大的机构和单位,学科发展结构以及作者关系情况的变化等。
1999年Chen利用三维虚拟技术开发一套把作者共引关系表示出来的图表,并分析了大型的引文网络结构。
加拿大多伦多大学的Yuan A n提出了研究计算机文献的相互联系的结构方法,通过数字图书馆检索到有关文献的引用情况,然后应用图表可视化的算法来展示它们之间的关系,并研究其中的一些规律。
英国Brune l大学的Chen Chao m e i利用可视化技术分析了有关文献的共引情况图,为揭示其有关的规律提供依据。
Steven N oe l根据文献的引文耦合提出了有关的可视化方法[3]。
科学知识图谱的应用离不开引文分析和可视化技术,是两者的有机结合。
近年来,随着计算机技术的迅猛发展及应用,引文分析和可视化领域都取得了长足的进步,许多新的技术被广泛应用于文献、专利、基因图和其他信息类型的可视化分析,产生了许多新的研究成果,为科学知识图谱的绘制提供了新的、可靠的理论、方法和技术支持。
其中最引人注目的是数据可视化、信息可视化和引文分析可视化及其应用研究。
将引文分析可视化和科学知识图谱的重要应用前景展现在人们眼前,倍受信息管理界、科学界和科研管理界的关注和青睐。
2科学知识图谱的概念解析科学知识图谱是一种以科学知识为计量研究对象,将复杂的科学知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制的图形,以可视化的方式显示科学知识的发展进程与结构关系,揭示科学知识及其活动规律,展现知识结构关系与演进规律。
具体来说,科学知识地图、引文分析可视化、信息可视化等概念与科学知识图谱十分相似,甚至在不同的研究阶段、不同的研究领域成为科学知识图谱的同义语,但它们在本质上仍存在一定的差异。
引文分析可视化是可视化技术和引文分析相结合而产生的,它可以视为信息可视化的一个重要分支,而科学知识图谱是建立在引文分析和信息可视化相结合的基础上。
它的可视化不仅包括传统的散点图和链接节点图,还包括最新自组织图谱、前景图、时间序列图谱和3D显示图等。
不同类型图谱的结合不仅推动了可视化技术的应用,而且给用户提供了更快地导航信息并获取所需信息的方式。
对非专业人士而言,图谱为其提供了进入某一个领域的切入点,可以在宏观以及微观水平上获取更多的知识;而对于专业人士来说,图谱则提供了一个快速明确学科趋势和新发展的渠道。
科学知识图谱也不等同于科学知识地图。
在辞海的解释中,/地图0是按一定比例运用符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会经济状况的图,而/图谱0则泛指按类编制的图集。
可见,图谱描述的是一系列地图在一定时间、一定范围内的发展和变化,处在不断的更新和扩展的状态中。
知识地图只能表现科学活动以及知识分布状况,它最大的贡献在于构建知识间的关系,使无序的知识信息以有序的面貌呈现在用户面前,提高了知识的利用率[4]。
知识图谱是从一个真正动态发展的知识结构入手,不仅能展现学科内、学科间知识的现状、发展和完善,更能揭示知识之间的联系及知识的进化规律。
3科学知识图谱的绘制方法与软件介绍绘制科学知识图谱,是旨在将知识和信息中令人注目的最前沿领域或学科制高点,以可视化的图像直观地展现出来的一种研究手段,具体使用的方法包括引文分析、同被引分析、共词分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析、多维尺度分析等。
目前常用的绘制软件有B i bexcel、SPSS、W ords m it h T oo l s、Pa-jek等。
3.1绘制科学知识图谱的方法3.1.1引文分析引文分析主要运用数学和逻辑学等方法对期刊、论文、专著、学科、作者等研究对象的引用和被引用现象和规律进行分析,以便揭示其数量特征和内在规律。
一篇文献的被引频次可以在一定程度上反映该文献的影响度,而影响度的大小又在一定程度上反映了该文献质量和水平的高低。
目前引文分析大致有3种基本类型:(1)从引文数量上进行研究,主要用于评价期刊、论文、机构、作者及地区的科研水平;(2)从引文间的网状关系或链状关系进行研究,主要用于揭示学科的发展与联系,并展望未来前景等;(3)从引文反映出的主题相关性方面进行研究,主要用于揭示科学的结构和进行文献检索等[5]。
2001年加菲尔德和他的同事们推出了H istC ite 软件。
该软件与SCI数据库结合使用,可以自动的对搜索出的某一学科的被引文献按照被引频次的高低进行排序,并且按照这种引用关系和年份顺序生成关于这一学科的引文编年图。
H i st C ite还可以把所查到的文献按照期刊名称、著者、年份分别进行排序。
加菲尔德等人应用这一软件已经先后对有关数字图书馆、情报科学、信息计量学、共焦显微镜、实验胚胎学、基因组测序等专题研究以及某一段时期有关某一专题研究的杂志的发文情况进行了引文分析,分别生成了引文编年图[6][7]。
3.1.2同被引分析所谓文献同被引,就是指两篇(或多篇)论文同时被后来的一篇或多篇论文所引证,则称这两篇论文(被引证论文)具有/同被引0关系[8]。
换言之,如果两篇文献具有/同被引0关系,则意味着这两篇文献有相似的学科背景。
如果将同被引分析的对象延伸至与文献相关的各种特征对象,如文献、期刊、著者、学科,就形成相应的文献同被引分析、期刊同被引分析、著者同被引分析和学科同被引分析。
同被引分析的技术手段已经比较成熟,在国外同被引分析多用于作者同被引分析和期刊同被引分析。
如美国D rexe l大学的H ow ard以SPSS为工具,采用聚类分析、多维定标(M ultidi m ens i ona l Scali ng)和因子分析(Fac t o r A na l y si s)描述了情报科学1972 -1995年的作者同被引情况,用图表揭示了对情报科学影响比较大的机构和单位,学科发展结构以及作者关系情况的变化等。
1999年C.Chen把路径寻找网络尺度分析(P athfi nder N e t w ork Sca ling,PF-NET)技术引入著者同被引分析,并生成了超文本的同被引图[9]。