知识图谱研究综述
知识图谱表示学习与推理方法综述
知识图谱表示学习与推理方法综述知识图谱作为一种将知识以图结构进行表示的方法，在信息检索、智能问答、推荐系统等领域起到了重要作用。
本文将综述不同的知识图谱表示学习与推理方法，以期深入了解知识图谱相关研究进展。
一、知识图谱表示学习方法1. 基于向量表示的方法基于向量表示的方法是目前应用最广泛的知识图谱表示学习方法之一。
这类方法通过将实体和关系表示为向量，将知识图谱中的三元组转换为低维连续向量表示。
代表性的方法有TransE、TransR、TransD 等，它们通过定义损失函数，学习实体和关系的向量表示，并将向量表示应用于知识图谱相关任务。
2. 基于图神经网络的方法图神经网络是一种能够处理图结构数据的神经网络模型。
在知识图谱表示学习中，图神经网络被广泛应用于学习实体和关系的表示。
例如，GCN、GraphSAGE和GAT等方法，通过图卷积操作和注意力机制，在保留图结构信息的同时学习实体和关系的表示。
3. 基于注意力机制的方法注意力机制可以帮助模型更加关注重要的信息，在知识图谱表示学习中也被广泛应用。
通过引入注意力机制，模型能够自动权衡不同实体和关系之间的重要性，从而更好地学习它们的表示。
代表性的方法有ConvE、ConvKB和RotatE等，它们通过使用卷积或旋转操作，并结合注意力机制，学习知识图谱中实体和关系的表示。
二、知识图谱推理方法1. 基于规则推理的方法基于规则推理的方法是传统推理方法中的一种。
它通过定义规则，如IF-THEN规则，对知识图谱进行推理。
这些规则可以是人工定义的，也可以通过数据驱动的方式学习得到。
基于规则推理的方法可以对知识图谱中的隐含关系进行推断，拓展图谱的知识。
2. 基于图神经网络的方法在知识图谱推理中，图神经网络也被广泛应用。
通过在图结构数据上进行消息传递和聚合，图神经网络能够获取全局和局部的信息，从而实现推理。
例如，GAT、R-GCN和KGNN等方法，在知识图谱推理中取得了显著的效果。
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。
多模态知识图谱表示学习综述
多模态知识图谱表示学习综述多模态知识图谱表示学习综述摘要：随着大数据时代的到来，知识图谱成为了对现实世界进行建模和分析的重要工具。
然而，传统的知识图谱主要基于文本信息进行构建和表示，忽略了其他多模态数据的丰富信息。
针对这个问题，多模态知识图谱表示学习应运而生。
本文将对多模态知识图谱表示学习的研究现状、方法和应用进行综述，以期为相关领域的研究者提供参考和启发。
一、引言知识图谱是一种以图的形式表达的知识库，其中知识以实体、关系和属性的形式存储。
传统的知识图谱以基于文本的方式进行构建和表示，通过对文本进行实体抽取、关系抽取等技术来获得知识。
然而，文本信息属于单模态数据，仅能够提供有限的知识表达能力。
随着多模态数据的快速增长，如图像、音频和视频等，如何将多模态数据融入知识图谱表示学习成为当前研究的热点和挑战。
二、多模态知识图谱表示学习的研究现状多模态知识图谱表示学习旨在利用多模态数据增强知识图谱的表达能力。
已有的研究主要可以分为两类：基于图的方法和基于张量的方法。
基于图的方法使用图神经网络（GNN）来建模并融合多模态数据，利用节点和边的信息进行知识表示学习。
基于张量的方法则将多模态数据表示为高阶张量，通过张量分解等技术进行知识表示学习。
三、多模态知识图谱表示学习的方法多模态知识图谱表示学习的方法多种多样，以下是其中几种常见的方法：1. 卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）：这两种方法广泛用于图像和文本数据的表示学习，可以将其应用于多模态知识图谱表示学习中，从而提高知识图谱的表达能力。
2. 图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种特殊的卷积神经网络，它通过聚合周围节点的信息来更新当前节点的表示，已被广泛应用于多模态知识表示学习中。
3. 张量分解：张量分解可以将多维张量分解为若干低维张量，从而实现对多模态数据的表示学习。
常用的张量分解方法包括SVD、CP分解等。
四、多模态知识图谱表示学习的应用多模态知识图谱表示学习在许多领域中具有广泛的应用前景，以下是其中几个常见的应用：1. 音乐推荐：通过将音乐数据和用户数据融入知识图谱表示学习，可以提高音乐推荐系统的精确度和个性化程度。
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。
军队政治工作领域知识图谱构建研究综述
引言2014年古田全军政治工作会议上，习主席深刻指出要顺势而为、因势利导，研究把握信息网络时代政治工作的特点和规律，用好用活网络平台，占领网络舆论阵地，推动政治工作传统优势与信息技术高度融合，增强政治工作主动性和实效性。
[1]时至今日，面对大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术蓬勃发展、日新月异，如何更好利用信息技术的最新发展成果推动政治工作创新，真正做到“政治工作传统优势与信息技术高度融合”，仍然是摆在军队政治工作者面前最大的现实难题。
1 研究背景《军队政治工作条例》第二十五条指出，要推进政治工作大数据建设应用，抓好政治工作信息资源开发利用、开放共享和规范管理。
政治工作数据资源由于其历史发展的周期较长，在资源开发利用上还存在着点多面广、内容有限、组织程度低等问题，阻碍了部队官兵对政治工作数据资源的深层次利用。
2012年11月，Google公司率先提出知识图谱（Knowledge Graph）的概念，表示将在其搜索结果中加入知识图谱的功能，旨在从语义角度组织网络数据资源，构建提供智能搜索服务的大型数据库。
知识图谱的构建，使得非结构化、半结构化的数据经过语义化、结构化处理，能够由信息资源变成知识资源，也为军队政治工作数据资源的组织整合、开发利用提供了全新的优化方案。
2 研究意义知识图谱作为人工智能的关键技术之一，在数据分析、智慧搜索、智能推荐等方面起到了重要的支撑作用。
军队各单位由于权限设置及保密性要求，大部分数据资源无法做到互联互通，导致其共享率和利用率上相对低效。
随着知识图谱技术的逐步成熟，为政治工作数据资源的智能化开发利用提供了契机。
构建军队政治工作领域知识图谱，将零散的、分布广泛的政治工作数据资源整合到一起并梳理出脉络，通过“图”这种直观清晰的基础性通用语言，还原数据之间的复杂关系，形成庞大的图数据库，使信息转化为知识并可以被利用，将为军队政治工作信息化建设发展提供有效的数据支撑，具有重要的现实价值和实践意义。
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。
多模态知识图谱表示学习综述
多模态知识图谱表示学习综述在当今信息爆炸的时代，如何高效地组织和利用海量的多模态数据成为了一个重要的问题。
多模态知识图谱表示学习作为一个解决方案，可以将多模态数据中的不同类型信息进行有效的整合和表示，为数据的检索、分析和应用提供了新的途径。
本文将综述当前多模态知识图谱表示学习的研究进展及应用情况。
一、多模态数据的特点及挑战多模态数据涵盖了文本、图像、语音、视频等多种形式，每种形式都具有不同的特点和表达方式。
例如，文本具有结构化和语义化的特点，图像则具有丰富的视觉信息。
同时，多模态数据还存在着异构性、高维度和数据稀疏等挑战。
这些特点与挑战使得如何有效地表示和利用多模态数据成为了一个具有挑战性的任务。
二、多模态知识图谱表示学习方法多模态知识图谱表示学习方法旨在学习将多模态数据映射到低维度的表示空间中，保留数据的关联和语义信息。
其中，主要包括以下几种方法：1. 融合模型融合模型是最常见的多模态知识图谱表示学习方法之一。
该方法通过将多模态数据转化为统一的表示空间，并进行融合，以实现跨模态数据的相互影响和交互。
常见的融合模型包括Tensor Fusion、Deep Canonical Correlation Analysis等。
2. 图卷积网络图卷积网络是一种适用于图结构数据的深度学习方法，在多模态知识图谱表示学习中也有广泛的应用。
该方法通过定义图结构并利用图卷积操作进行信息传播和特征提取，从而实现多模态数据的表示学习。
图卷积网络的发展和变体包括GCN、GAT等。
3. 强化学习强化学习在多模态知识图谱表示学习中的应用较为新颖。
该方法通过定义状态、动作和奖励函数，以迭代的方式学习多模态数据的表示。
强化学习可以通过与环境的交互来不断优化表示结果，提高模型的性能。
三、多模态知识图谱表示学习的应用多模态知识图谱表示学习方法在各个领域都有广泛的应用。
例如，在自然语言处理中，可以利用多模态知识图谱表示学习方法将文本和图像进行关联，实现基于图谱的文本理解和表达。
时序知识图谱补全方法研究综述
时序知识图谱补全方法研究综述1. 引言时序知识图谱是指对时间相关信息进行建模和表示的图谱。
随着知识图谱的发展，时序知识图谱在许多领域中得到了广泛的应用，例如事件追溯、时间推理和动态知识推荐等。
然而，由于时间元素的引入，时序知识图谱的构建和补全相对更具挑战性。
本文将综述当前时序知识图谱补全方法的研究进展和挑战。
2. 时序知识图谱补全方法2.1 时间相关关系挖掘在时序知识图谱中，时间相关的关系是关键要素之一。
时间相关关系挖掘的目标是从原始数据中提取时间上的因果关系、时序关系等。
常用的方法包括基于规则的匹配方法、基于机器学习的分类方法和基于深度学习的神经网络方法。
这些方法通过对实体及其属性之间的时间关系进行建模，来补全时序知识图谱。
2.2 时间信息插值在时序知识图谱中，时间信息的插值是一种重要的补全方法。
通过对已有时间点的推测和分析，可以对缺失的时间点进行插值，从而得到更完整的时序知识图谱。
常用的插值方法包括线性插值、多项式插值和时间序列分析方法。
这些方法通过对时间序列的趋势和周期进行建模，来推测和补全缺失的时间点。
2.3 时间生成模型除了插值方法外，时间生成模型也是时序知识图谱补全的常用方法之一。
通过对已有时间点的统计和学习，时间生成模型可以生成符合时间分布规律的新时间点。
常用的时间生成模型包括随机过程模型、时间马尔科夫模型和时间生成对抗网络等。
这些模型通过对时间数据的建模和抽样，来补全缺失的时间点，并生成更完整的时序知识图谱。
3. 挑战与展望在时序知识图谱补全方法的研究中，仍然存在着一些挑战和问题。
首先，时间信息的表示方法仍然有待改进，如何更准确地表示时间片和时间跨度是一个需要解决的问题。
其次，时序知识图谱中的不确定性和噪声对补全方法的准确性和可靠性提出了挑战。
在未来的研究中，需要提出更有效的模型和算法来应对这些挑战，并进一步提升时序知识图谱的补全效果。
4. 结论本文综述了当前时序知识图谱补全方法的研究进展和挑战。
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。
知识图谱技术综述
二、知识图谱技术研究现状
二、知识图谱技术研究现状
目前，知识图谱技术的研究主要集中在以下几个方面： 1、知识图谱的构建：知识图谱的构建是知识图谱技术的核心，它涉及到实体 识别、关系抽取、实体链接等多个环节。目前，构建知识图谱的方法主要有基于 规则的方法和基于机器学习的方法。其中，基于机器学习的方法是当前研究的热 点，但仍然存在一些问题，如训练样本的获取和标注、模型的可解释性等。
知识图谱技术综述
目录
01 一、知识图谱技术概 述
02
二、知识图谱技术研 究现状
03
三、知识图谱技术的 应用实践
04 四、结论
05 参考内容
内容摘要
随着大数据时代的到来，信息过载问题愈发严重，导致人们难以从海量信息 中提取出有价值的知识。为了解决这一问题，知识图谱技术应运而生。本次演示 将介绍知识图谱技术的定义、发展历程及其在各个领域中的应用，同时探讨该技 术的研究现状和未来发展趋势。
内容摘要
摘要： 随着大数据时代的到来，知识图谱作为一种高效的知识表示和组织方式，已 经在多个领域得到了广泛的应用。本次演示将介绍一种基于知识图谱的可视化查 询技术，讨论其在不同领域的应用进展，并总结其优缺点。
内容摘要
引言： 知识图谱是一种以图形化的方式呈现出来的知识库，它可以将复杂的知识结 构化、组织化和可视化，使得人们可以更方便地获取、理解和利用知识。可视化 查询技术则是将计算机生成的可视化图形界面与数据查询技术相结合，使用户可 以通过直观的方式获取和理解数据。本次演示将综述这两种技术的最新进展以及 在各领域的应用情况。
三、知识图谱技术的应用实践
三、知识图谱技术的应用实践
1、智能客服：智能客服是知识图谱技术的重要应用之一。通过对用户的问题 进行分析，智能客服可以提供准确的答案，从而提高客户满意度。例如，阿里巴 巴的智能客服“阿里小蜜”就使用了知识图谱技术，它能够理解用户的问题并提 供相应的解决方案。
知识图谱的构建与推理算法综述
知识图谱的构建与推理算法综述一、引言如今，数据已成为现代社会的核心和驱动力。
而在数据海洋中，知识图谱作为一种结构化的数据表示形式，正逐渐成为研究热点。
知识图谱通过描述实体之间的关系和属性，帮助我们更好地理解和组织知识。
本文将综述知识图谱的构建和推理算法，以期探索这一领域的发展。
二、知识图谱的构建1. 数据搜集与抽取知识图谱的构建首先需要大量的数据。
数据的搜集可以通过网络爬虫、API接口、公开数据库等方式进行。
而数据抽取则是从原始数据中提取出实体、关系和属性等信息，并进行结构化的表示。
2. 实体识别与链接实体识别是将原始数据中的文本信息识别为具体的实体，常见的方法包括基于规则的匹配、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
而实体链接则是将不同来源、表达方式相同的实体进行关联，以消除重复和冗余。
3. 关系抽取与建模关系抽取是从文本中提取出实体之间的语义关系，常用的方法有基于规则的模式匹配、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
而关系建模则是将关系进行表示和存储，常见的方式有三元组的形式。
4. 知识表示与存储知识图谱的表示和存储一般使用图结构进行，其中实体、关系和属性等信息以节点和边的形式表示。
而图数据库则是一种专门用于存储和查询图数据的数据库系统，常见的图数据库有Neo4j、JanusGraph等。
三、知识图谱的推理算法1. 图匹配与相似度计算图匹配是指在知识图谱中找到与给定查询图相似的子图，常用的图匹配算法有子图同构、子图搜索、图编辑距离等。
而相似度计算是衡量两个图之间相似程度的指标，常见的方法有结构相似度和语义相似度等。
2. 关系推理与链接预测关系推理是通过已有的知识和规则，推断出新的关系或属性，常见的方法有基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于统计的方法。
而链接预测是在已有的知识图谱中预测未知的实体关系，常见的方法有基于路径的方法、基于矩阵分解的方法和基于图卷积神经网络的方法。
3. 问题答案推理与智能问答问题答案推理是通过给定的问题，在知识图谱中找到与问题相匹配的答案，常见的方法有基于规则的文本匹配、基于检索的方法和基于知识图谱的方法。
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。
图神经网络与知识图谱表示学习综述
图神经网络与知识图谱表示学习综述一、引言随着大数据时代的到来，人们对于数据的处理和分析需求越来越高。
图神经网络和知识图谱表示学习作为人工智能领域的重要研究方向，在解决复杂关系和语义理解等问题上发挥了重要作用。
本文将对图神经网络和知识图谱表示学习的相关研究进行综述，以期为读者提供一个全面的了解。
二、图神经网络1. 概述图神经网络是一种用于处理图结构数据的神经网络模型。
与传统的神经网络只能处理向量或矩阵输入不同，图神经网络能够直接处理图中节点和边的关系。
2. 图卷积网络（GCN）图卷积网络是图神经网络中的一种重要模型。
它利用节点邻居信息进行特征传递，能够有效捕捉节点之间的拓扑结构和语义关系。
3. 图注意力网络（GAT）图注意力网络是另一种常用的图神经网络模型。
不同于传统的图卷积网络，GAT通过注意力机制来动态调整节点之间的信息传递权重，更好地学习到节点之间的关系。
4. 图生成模型除了上述监督学习的图神经网络，还有一类无监督学习的图生成模型。
这类模型通过生成新的图样本来学习有关图结构的分布特征，为图的生成和模拟提供了有效工具。
三、知识图谱表示学习1. 概述知识图谱是一种用于存储和表达语义关系的图结构数据。
知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的节点和关系映射到低维向量空间中，以便于后续的分析和应用。
2. TransE模型TransE是一种经典的知识图谱表示学习模型，其主要思想是通过定义关系的平移向量来捕捉实体之间的关系。
3. ConvE模型ConvE是一种基于卷积神经网络的知识图谱表示学习模型。
它通过将实体和关系投影到二维空间上，利用卷积操作来进行关系推理。
4. Graph Embedding模型除了上述基于规则的表示学习模型，还有一类基于图嵌入的方法。
这类模型利用图结构的拓扑信息和节点的属性特征，学习到更加丰富和可靠的表示。
四、图神经网络与知识图谱表示学习的应用1. 推荐系统图神经网络和知识图谱表示学习在推荐系统中有着广泛的应用。
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。
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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知识图谱研究综述①黄恒琪1, 于 娟1, 廖 晓2, 席运江31(福州大学 经济与管理学院, 福州 350108)2(广东金融学院 互联网金融与信息工程学院, 广州 510521)3(华南理工大学 工商管理学院, 广州 510641)通讯作者: 于 娟, E-mail: yujuan@摘 要: 知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库, 是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一. 目前, 知识图谱的内涵还不够清晰; 且因建档不全, 已有知识图谱的使用率和重用率不高. 为此, 本文给出知识图谱的定义, 辨析其与本体等相关概念的关系. 本体是知识图谱的模式层和逻辑基础, 知识图谱是本体的实例化; 本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础, 促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法, 以提高其使用率和重用率. 最后指出知识图谱未来的研究方向.关键词: 知识图谱; 本体; 通用知识图谱; 行业知识图谱; 知识图谱构建引用格式: 黄恒琪,于娟,廖晓,席运江.知识图谱研究综述.计算机系统应用,2019,28(6):1–12. /1003-3254/6915.htmlReview on Knowledge GraphsHUANG Heng-Qi 1, YU Juan 1, LIAO Xiao 2, XI Yun-Jiang 31(School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China)2(School of Internet Fiance and Information Engineering, Guangdong University of Finance, Guangzhou 510521, China)3(School of Business Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China)Abstract : A knowledge graph is a knowledge base that represents objective concepts/entities and their relationships in the form of graph, which is one of the fundamental technologies for intelligent services such as semantic retrieval, intelligent answering, decision support, etc. Currently, the connotation of knowledge graph is not clear enough and the usage/reuse rate of existing knowledge graphs is relatively low due to lack of documentation. This paper clarifies the concept of knowledge graph through differentiating it from related concepts such as ontology in that the ontology is the schema layer and the logical basis of a knowledge graph while the knowledge graph is the instantiation of an ontology. Research results of ontologies can be used as the foundation of knowledge graph research to promote its developments and applications.Existing generic/domain knowledge graphs are briefly documented and analyzed in terms of building, storage, and retrieval methods. Moreover, future research directions are pointed out.Key words : knowledge graph; ontology; generic knowledge graph; domain knowledge graph; knowledge graph building1 引言知识图谱(knowledge graph)是以图的形式表现客观世界中的实体(概念、人、事物)及其之间关系的知识库. 2012年, 谷歌提出了知识图谱的概念. 自此, 知识图谱得到了广泛关注和应用研究, 现已发展成为语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: csa@ Computer Systems & Applications,2019,28(6):1−12 [doi: 10.15888/ki.csa.006915] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(71771054); 福建省社会科学规划项目(FJ2016C044)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (71771054); Social Science Planning Project of Fujian Province (FJ2016C044)收稿时间: 2018-12-25; 修改时间: 2019-01-03; 采用时间: 2019-01-17; csa 在线出版时间: 2019-05-25一. 但是, 目前知识图谱的概念界定还不清晰, 常与本体(ontology)技术一起提及, 二者之间的关系尚未得到明确. 另一方面, 本体的研究起始时间更早, 已积累了较多的研究成果和应用经验. 如能确定知识图谱与本体的相关关系, 就可将已有的本体研究成果作为知识图谱研究的基础, 促进知识图谱更快发展.为此, 在广泛查阅知识图谱和本体的国内外相关研究成果的基础之上, 本文定义了知识图谱与本体之间的关系, 罗列已开发的知识图谱/本体, 分析其构建、存储及检索方法与技术. 本文主要内容: 第2节给出知识图谱的定义, 辨析其与本体、知识地图、科学知识图谱等相关概念的区别, 研究知识图谱的构成, 并罗列分析国内外的通用知识图谱与行业知识图谱. 第3节说明知识图谱在语义搜索、智能问答和个性化推荐方面的应用; 第4节解释知识图谱的两种构建方法: 自顶向下法和自底向上法; 第5节分析知识图谱的存储与检索方法: 关系型数据库、图数据库与混合方法; 最后指出未来研究方向.2 知识图谱定义知识图谱是以图的形式表现客观世界中的实体(概念)及其之间关系的知识库. 知识图谱的研究起源于语义Web. 在2000年的XML大会上, Tim Berners Lee提出了语义Web的理念, 目标是为Web网页添加语义, 支持机器自动处理, 以提供诸如信息代理、搜索代理、信息过滤等语义服务. 此后, 互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为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.基于关键词的传统搜索引擎技术也逐渐开始添加语义搜索功能. 2005年, 美国Metaweb公司成立, 致力于开发用于W e b语义服务的开放共享的世界知识库. Metaweb基于诸如维基百科、美国证券交易委员会等的公开数据集, 提取现实世界中的实体(人或事物)及其之间的关系, 然后以图结构存储在计算机中. 2010年谷歌收购了Metaweb, 获得其语义搜索技术, 并于2012年提出知识图谱的概念.2.1 知识图谱相关概念本体(ontology)是共享概念模型的显式说明[1], 描述概念与概念间的关系; 是语义Web的关键技术, 用于为Web网页添加语义. 语义Web理念中的本体与知识图谱, 二者密切相关. 本体描述概念及概念间的关系,是大多数知识图谱的模式层, 是知识图谱的概念模型和逻辑基础. 知识图谱与本体的相同之处在于: 二者都通过定义元数据以支持语义服务. 不同之处在于: 知识图谱更灵活, 支持通过添加自定义的标签划分事物的类别. 本体侧重概念模型的说明, 能对知识表示进行概括性、抽象性的描述, 强调的是概念以及概念之间的关系. 大部分本体不包含过多的实例, 本体实例的填充通常是在本体构建完成以后进行的. 知识图谱更侧重描述实体关系, 在实体层面对本体进行大量的丰富与扩充. 可以认为, 本体是知识图谱的抽象表达, 描述知识图谱的上层模式; 知识图谱是本体的实例化, 是基于本体的知识库.知识图谱采用三元组描述事实, 所使用的描述语言大多是已研发的本体语言, 如RDFS[2]、OWL[3]等.知识图谱也可以通过RDFS或OWL定义规则用于知识推理. 知识图谱的关键技术也与本体很相似, 涉及: (1) 知识图谱构建阶段的实体抽取、关系抽取、语义解析等机器学习和自然语言处理方法和算法, (2) 用于知识图谱存储的知识表示、图数据库和知识融合等方法和技术, (3) 知识图谱应用阶段的数据集成、知识推理等.除了本体之外, 与知识图谱相关的概念还有知识地图和科学知识图谱. 知识地图(knowledge map)将特定组织内的知识索引通过“地图”的形式串联在一起,揭示相关知识资源的类型、特征以及相互关系[4,5]. 知识地图的主要功能在于实现知识的快速检索、共享和再重用, 充分有效地利用知识资源[6]. 知识地图是关于知识的来源的知识[7]. 知识并非存储在知识地图中, 而是存储在知识地图所指向的知识源中. 知识地图指向的知识源包含数据库、文件以及拥有丰富隐性知识的专家或员工. 有的企业应用知识地图来揭示知识的结构, 实现对知识及其相关知识的检索. 另外, 知识地图在文献学中也有应用, 即科学知识图谱.科学知识图谱(mapping knowledge domain)是用来显示知识演化进程和知识结构的图形化与序列化的知识谱系[8]. 1955年, 加菲尔德提出可以将引文索引应用于检索文献的思想[9]. 1965年, 普赖斯等人[10]指出,引证网络类似于当代科学发展的“地形图”, 并提出使用引文网络来研究当代科学发展脉络的方法. 从此, 分析引文网络成为一种研究科学发展脉络的常用方法. 2005年, 刘则渊等[11]引入了“科学知识图谱”的概念. 科学知识图谱结合应用计量学引文分析和共现分析、图计算机系统应用2019 年 第 28 卷 第 6 期形学、可视化技术、信息科学等学科的理论与方法[12],图形化的展示各领域的学科结构、各学科的研究内容、学科间的关系、识别和分析学科的发展新趋势以及预测前沿等.表1比较分析了知识图谱、本体、知识地图以及科学知识图谱的异同.表1 知识图谱相关概念表比较内容知识图谱本体知识地图科学知识图谱学科范围计算机科学、人工智能人工智能、知识管理图情学、知识管理图情学、科学计量学定义描述客观世界的实体与其间关系共享概念模型的明确的形式化规范说明知识指南与知识管理工具科学知识结构及演化的可视化形式化图、OWL OWL图图应用语义搜索、智能问答等知识共享、语义服务、自动推理组织内知识索引、文献知识分析科学社会网络分析、学科知识趋势分析2.2 知识图谱的构成知识图谱由数据层(data layer)和模式层(schema layer)两部分构成[13].模式层是知识图谱的概念模型和逻辑基础, 对数据层进行规范约束. 多采用本体作为知识图谱的模式层, 借助本体定义的规则和公理约束知识图谱的数据层. 也可将知识图谱视为实例化了的本体, 知识图谱的数据层是本体的实例. 如果不需支持推理, 则知识图谱(大多是自底向上构建的)可以只有数据层而没有模式层. 在知识图谱的模式层, 节点表示本体概念, 边表示概念间的关系.在数据层, 事实以“实体-关系-实体”或“实体-属性-属性值”的三元组存储, 形成一个图状知识库. 其中, 实体是知识图谱的基本元素, 指具体的人名、组织机构名、地名、日期、时间等. 关系是两个实体之间的语义关系, 是模式层所定义关系的实例. 属性是对实体的说明, 是实体与属性值之间的映射关系. 属性可视为实体与属性值之间的hasValue关系, 从而也转化为以“实体-关系-实体”的三元组存储. 在知识图谱的数据层, 节点表示实体, 边表示实体间关系或实体的属性.2.3 知识图谱的分类从构建过程是否依赖自动抽取技术来看, 知识图谱大致可分为两类. 一类是早期的本体, 如WordNet[14]、CYC[15]、HowNet[16]等. 这类知识图谱大多由专业人士手工构建, 规模较小; 但其知识质量高, 能够确保准确性与完整性. 另一类是从开放的互联网信息中自动抽取实体与关系构建的, 如YAGO[17]、DBPedia[18]等. 这类知识图谱规模大; 但因其数据源的复杂多样及自动抽取算法的不完全准确, 可能会有大量不完整信息、噪声等. 近年来, 随着知识图谱成为学界及商界的热点,国内也重视知识图谱的研究发展, 中文的知识图谱纷纷涌现, 如CN-DBpedia[19]、zhishi.me[20]等.从覆盖范围来看, 本体可分为通用本体(generic ontology)与领域本体(domain ontology); 同样的, 知识图谱也可分为通用知识图谱与行业知识图谱两类[21].通用知识图谱(generic knowledge graph)描述全面的常识性的知识, 主要应用于语义搜索, 对知识的准确度要求不高, 如百科类的DBpedia、zhishi.me和语言学类的WordNet、大词林等. 通用知识图谱强调知识的广度, 大多采用自底向上的方式构建, 侧重实体层的扩充,因此也导致其大部分较难构建规范的本体层[21]. 行业知识图谱(domain knowledge graph)面向特定领域, 能够进行知识推理, 实现辅助分析及决策支持等功能, 如GeoNames[22]、中医医案知识图谱等. 行业知识图谱对专业性与准确度的要求高, 这也要求其必须有严格的本体层模式, 通常采用自底向上与自顶向下结合的方式进行构建. 通用知识图谱可作为行业知识图谱的构建基础, 行业知识图谱也可在构建完成后补充融合至通用知识图谱中. 一般来说, 通用知识图谱的使用率更高, 是现有知识图谱的基础; 而行业知识图谱则推进了知识图谱技术融入生活, 服务于民. 表2总结了部分典型中文通用知识图谱与中文通用本体; 表3总结了部分典型外文通用知识图谱与通用本体; 表4总结了部分典型中文行业知识图谱与中文领域本体; 表5总结了部分典型外文行业知识图谱与外文领域本体.2019 年 第 28 卷 第 6 期计算机系统应用表2 部分典型中文通用知识图谱/中文通用本体一览表知识图谱研究机构研发时间实体数量关系数量知识源说明应用HowNet 中国科学院计算机语言信息中心1999 1.1万专家人工构建人工编辑、小规模、常识知识库语义倾向计算[23]THUOCL[24]清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室15.7万主流网站的社会标签、搜索热词、输入法词库等开放的中文词库,可供免费使用与下载大词林[25]哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心百度百科、同义词词林、Web网页包含同义、同类、上下位关系的动态层级知识体系, 可自动扩充Zhishi.me[26]上海交通大学20111000+万 1.2亿百度百科、互动百科、中文维基百科中文通用知识图谱CN-Probase[27]复旦大学知识工场实验室1700万3300万CN-DBpedia、海量中文网页语料等大规模中文概念图谱自然语言问答、实体概念标注、智能知识库验证码、短文本依存分析CN-DBpedia1686万2228.6万中文百科类网站(如百度百科、互动百科、中文维基百科等)的纯文本网页大规模通用领域百科知识图谱PKU-PIE 北京大学计算机科学技术研究所70+万900+万维基百科, 德国DBpedia,百度百科百科类知识库搜狗知立方搜狗2012百科类知识、Web网页语义搜索百度知心百度2013百科类知识、Web网页语义搜索、自动文章生成XLore[28]清华大学计算机系知识工程研究室1.49亿51万中、英文维基百科、百度百科、互动百科、Wikipedia中英文双语的百科知识图谱表3 部分典型外文通用知识图谱/通用本体一览表知识图谱研发机构研发时间实体数量关系数量知识源说明应用CYC[29]美国Cycorp公司198450万 1.5万专家人工构建常识性知识库WordNet[30]普林斯顿大学198515万20万专家人工构建人工编辑, 英文词典, 按词义组织; 155 327个单词, 同义词集117 597个, 同义词集之间由22种关系连接词义消歧、语义搜索[31]ConceptNet[32]麻省理工媒体实验室19992800万专家人工构建由网络用户协作半自动生成的在线常识知识库语音识别[33]、机器翻译[34]、词义消歧[35]Freebase Metaweb公司, 后被谷歌收购20056800万10亿Wikipedia大规模开放结构数据集DBpedia 德国莱比锡大学与曼海姆大学2007458万30亿Wikipedia大规模跨语言的知识库,支持多达125种语言语义标注[36]、跨域共享与服务[37]YAGO[38]德国马普研究所20071000万 1.8亿Wikipedia、WordNet、GeoNames大规模跨语言的语义知识库TextRunner华盛顿大学国灵中心2007Web网页从非结构化数据中自动获取知识WolframAlpha[39]沃尔夫勒姆研究公司200910万亿基于计算的知识搜索引擎知识搜索ProBase[40]微软2010265+万2075万Web网页大规模通用知识库语义消歧NELL[41]卡内基梅隆大学2010519万5亿Web网页基于开放文本抽取技术, 持续更新WikiData[42]维基2012453.6万Wikipedia、用户编辑开放、多语言、协作、结构化, 支持281种语言语义搜索[43]计算机系统应用2019 年 第 28 卷 第 6 期GoogleKnowledgeVault谷歌20125亿180亿Wikipedia、Freebase大规模语义搜索BabelNet[44]罗马大学计算机科学语言计算实验室606+万19亿Wikipedia、WordNet多语言词典知识库, 覆盖50多种语言, 1400万个同义词集合和7.46亿个词义多语词义消歧、计算语义相关性[45]Microsft Concept Graph[46]微软20161255万8760万Web网页以概念层次体系为中心的知识图谱表4 部分典型中文行业知识图谱/中文领域本体一览表知识图谱研究机构领域说明基于CNSchema的城市知识图谱浙江大学交通涵盖上海市公交站点、地铁站点的静态数据、事件流动态数据(如公交车进出站、刷卡进出地铁站)空气质量语义描述环境将空气质量数据增加上下文语义描述, 外链至气象、相关疾病、健康等数据SciKG清华大学科研展现计算机科学领域的发展, 实现计算机领域中专家与论文的搜索和推荐影视双语知识图谱[47]清华大学计算机系知识工程实验室影视融合LinkedIMDB、百度百科、豆瓣等数据源中国旅游景点知识图谱中国科学院自动化研究所旅游包含中国主要旅游景点知识[48]哺乳动物脑结构公共本体动物学在哺乳动物脑结构公共本体基础上, 增添中文翻译、为术语分配了URI且链接至德国的DBpdia上海图书馆名人手稿档案关联开放数据集上海图书馆人文包括上海图书馆馆藏的24万余种手稿及档案的元数据华人家谱关联数据集[49]从家谱文献档案中串联起多部家谱, 梳理出家族迁徙图有色行业产业链图谱深圳市爱智慧科技有限公司产业展示有色行业(包括有色金属、贵金属、稀土、金属非金属新材料的产品产业链信息)内部结构的关系与产品上下游的关系微观经济学知识库经济学关于微观经济学的知识和逻辑图谱, 目标是应用于经济金融垂直领域的问答和推理中文症状库华东理工大学医学包含症状实体和症状相关三元组的数据集乳腺癌知识图谱[50]Vrije University of Amsterdam 集成乳腺癌相关知识, 包括乳腺癌临床试验数据、乳腺癌医学指南、乳腺癌电子病历、乳腺癌临床试验数据语义标注、乳腺癌医学文献等疾病术语集开放医疗与健康联盟包含疾病实体及疾病相关同义词, 术语集的数据来源于国内权威的临床医学术语网站中医药学语义网络[51]中国中医科学院中医药信息研究所以中医药学语言系统为骨架, 将中医药领域现有的术语资源和数据库资源融合起来, 构成大规模知识图谱中医药知识图谱[52]由中医医案知识图谱、中医特色诊疗技术知识图谱、中医美容知识图谱、中医学术传承知识图谱、中医养生知识图谱、中医经方知识图谱、中医特色疗法知识地图和中医药学语言系统组成.表5 部分典型外文行业知识图谱/外文领域本体一览表知识图谱研究机构领域说明Linked Life Data 保加利亚Ontotext公司与LarKC项目生物医学超100亿三元组, 包含基因知识库、蛋白质知识库、疾病的知识库UMLS美国国家医学图书馆一体化医学语言系统, 可一体化检索病案记录、书目数据库、事实数据库以及专家系统中的电子式生物医学情报Diseasome法国国家科学研究中心、Gephi小组、Linkfluence和WebAtlas公司以地图导向方式探索疾病之间的关系Linked Movie Dataset电影61.5万三元组数据, 描述关于演员、电影等知识Bio2RDF[53]加拿大基因组、魁北克基因组生命科学构建生命科学领域数据库的关联数据网络Gene Ontology基因本体联盟定义一套结构化的、定义精确的、通用的受控词表, 可用于描述任何有机生物体中的基因和基因产物FOAF[54]Libby Miller and Dan Brickley社交通过构建一个机器可读的本体, 描述了人与人之间的关系2019 年 第 28 卷 第 6 期计算机系统应用3 知识图谱的应用知识图谱提供了一种更好的组织、管理和理解互联网信息的能力, 可用于语义搜索、智能问答、个性化推荐等, 在社交和电子商务等领域中实现价值. 基于知识图谱的应用是信息领域当前的研究热点, 也是促进人工智能发展的基础技术之一.3.1 语义搜索知识图谱是语义搜索的大脑[55]. 传统搜索引擎基于用户输入的关键词检索后台数据库中的Web网页,将包含搜索关键词的网页的链接反馈给用户. 语义搜索(也称为语义检索)则首先将用户输入的关键词映射至知识图谱中的一个或一组实体或概念, 然后根据知识图谱中的概念层次结构进行解析和推理, 向用户返回丰富的相关知识. 谷歌提出语义搜索后, 国内百度的“知心”与搜狗的“知立方”也致力于利用知识图谱技术提升用户的搜索体验.基于知识图谱的语义搜索能够实现[56]: (1) 以知识卡片的形式提供结构化的搜索结果. 例如, 当用户搜索清华大学时, 知识卡片呈现出的内容, 包括有学校的地址、邮编、简介、创办年份等相关信息. (2) 理解用户用自然语言描述的问题, 并且给出相应的答案, 即简单的智能问答. 例如, 当用户在搜索中以提问的方式输入“世界上最大的湖泊是？”, 反馈的页面能够精确地给出里海相关的信息. (3) 通过已有知识图谱中实体的关联, 扩展用户搜索结果, 发现更多内容, 反馈丰富的关联结果. 例如, 当用户搜索达芬奇时, 除了达芬奇的个人简介之外, 语义搜索还能返回他的相关画作: 《最后的晚餐》、《蒙娜丽莎》及其相关人物等信息.3.2 智能问答智能问答指用户以自然语言提问的形式提出信息查询需求, 系统依据对问题的分析, 从各种数据资源中自动找出准确的答案. 问答系统是一种信息检索的高级模式, 能提升效率、降低人工参与成本. 问答系统将知识图谱看做一个大型知识库, 首先对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析, 进而将其转化成对知识图谱的查询, 最后在知识图谱中查询答案.百度知识图谱将智能问答具体划分为5类[57]: (1)实体检索: 问题是围绕着一个实体的属性方面展开的,如“魔兽世界的上映时间？”(2) 知识推理: 问题需要通过一定的推理分析, 如针对“zippo可否带上飞机？”这个问题, 需要先推理得出zippo是一种打火机, 再针对打火机能否上飞机这个问题进行回答. (3) 开放领域问答: 问题没有固定的标准答案, 如“形容不会说话的成语”, “与美人鱼相关的电影”等. (4) 语义解析: 首先需要理解问题的语义, 即按照语法规则解析问题, 最后转化成数据库对应的查询, 如针对“魔兽啥时候出？什么时候能看魔兽？”这样的问题可通过语义解析将其转化为“魔兽世界的上映时间？”这一简单查询. (5) End-to-end在线问答, 通过某些已知条件来查询实体, 如“知识即美德是谁提出来的？鞠躬尽瘁死而后已说的是谁？”.除百度外, 目前还有许多问答平台引入了知识图谱技术, 如华盛顿大学的Paralex系统[58]、亚马逊的自然语言助手Evi[59]、苹果智能语音助手Siri[60]和出门问问[61]手机应用等.3.3 个性化推荐个性化推荐是指基于用户画像, 不同的用户会看到不同的推荐结果, 有着重要的商业价值. 电子商务网站是运用个性化推荐最典型的应用, 能通过行业知识图谱的丰富知识帮助实现精准营销与推荐. 如: 基于商品间的关联信息以及从网页抽取的相关信息, 构建知识图谱, 当用户输入关键词查看商品时, 基于知识图谱向用户推荐可能需要的相关知识, 包括商品结果、使用建议、搭配等, 通过“你还可能感兴趣的有”、“猜您喜欢”或者是“其他人还在搜”进行相关的个性化推荐.4 知识图谱的构建4.1 构建方法知识图谱的构建方法有三种: 自底向上、自顶向下和二者混合的方法.4.1.1 自底向上法自底向上的构建方法, 从开放链接的数据源中提取实体、属性和关系, 加入到知识图谱的数据层；然后将这些知识要素进行归纳组织, 逐步往上抽象为概念, 最后形成模式层. 自底向上法的流程如图1所示.图1中的知识抽取, 类似于本体学习, 采用机器学习技术自动或半自动地从一些开放的多源数据中提取知识图谱的实体、关系、属性等要素. 知识抽取包含实体抽取、关系抽取和属性抽取. 实体抽取自动发现具体的人名、组织机构名、地名、日期、时间等实体,也称为命名实体学习或命名实体识别. 实体抽取的准确率和召回率将直接影响到知识图谱的质量. 关系抽取是指利用语言学、统计学、信息科学等学科的方法计算机系统应用2019 年 第 28 卷 第 6 期。