科学知识图谱方法及应用完整版本共111页
科学知识图谱方法及应用
❖ 美藉华人陈超美1999年率先发表了该领域的第一 部专著《信息可视化》，创办了国际期刊《 Information visualization》。
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1.知识可视化概述
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2.知识图谱概述——基本概念
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ 上世纪50年代，加菲尔德创制 SCI，并以编年体形式手工绘制 引文网络图谱；随后 “文献耦 合”（Kessler，1963），“科 学引文网络”（Price，1965）， “同被引”（Small，1973）、 “共词”（Callon，1983）、 “引文可视化”（White， 1998）相继提出
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2.知识图谱概述——基本概念
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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。
❖ ②知识图谱可发现、描述、解释、预测和评价 科学知识。
❖ ③对图书情报学科具有更重要意义，也有助于 信息检索、信息分类与信息服务等。
耗时、 费力、 难以重复、 较主观 盲人摸象
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
实
例
： 某 学 术 群
体 知 识 图
谱 24
实例：
某学科期刊高频关键词共词网络2个知识群
33
耦合
(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用
领域应用 | 知识图谱的技术与应用本文转载自公众号：贪心科技。
领域应用 | 知识图谱的技术与应用李文哲开放知识图谱 1周前本文转载自公众号：贪心科技。
作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家导读：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。
对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
目录：1.概论2.什么是知识图谱3.知识图谱的表示4.知识抽取5.知识图谱的存储6.金融知识图谱的搭建1.定义具体的业务问题2.数据收集 & 预处理3.知识图谱的设计4.把数据存入知识图谱5.上层应用的开发7.知识图谱在其他行业中的应用8.实践上的几点建议9.结语1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。
如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。
在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。
但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。
图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。
课件：知识图谱-王毅
知识图谱的分类
• 寻径网络图谱：根据经验性的数据，对不同概念或实体 间联系的相似或差异度做出评估，然后应用图论中的一 些基本概念和原理生成的一类特殊的网状模型。
PFNETs算法将主题词、关键词、作 者等研究者要分析的信息视为节点， 并且假设节点间由甲醛的路径相连， 权值为被分析对象的共被引频次
关键节点控制着学科领域研究的走 向
数据 概念
模型
名词、 术语
变量与 假设
定义
知识图谱是把应用数学 、 图形学 、 信息可视化 技术 、 信息科学等学科的理论与方法与计量学 引文分析 、 共现分析等方法结合 , 用可视化的图 谱形象地展示学科的核心框架 、 发展历史 、 前
沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研 究方法。
知识图谱的相关理论
功能描述
作者机构国家术语和关键词的共现分析 引文作者和期刊的共被引分析 文献耦合分析 爆发词或爆发文献探测
Ucinet
由加州大学欧文分校Linton Freeman 编写， 目前最流行的社会网络分析软件
共现网络分析 中心性分析 子群分析 角色分析 多元回归分析 因子分析 聚类分析 多维尺度分析
VOSviewe
CR： Cited References，引用参考文献的数量，文章在web of science 中的参考文献数量
LCR：Local Cited References，本地引用参考文献的数量，LCR可以快速找出最新的文献中哪些 是和自己研究方向最相关的文章
Histcite——作图与分析
Histcite——功能缺点
知识图谱方法与应用
王毅 MG1414022
情报学的方法分类
知识图谱的学科背景
• 知识图谱研究是一个以科学学为基础，涉及应用数学、 信息科学及计算机科学诸多学科交叉的领域，是科学计 量学和信息计量学的新发展
第1讲 CiteSpace及科学知识图谱
第1讲CiteSpace与科学知识图谱李杰1,2，陈超美31.上海海事大学海洋科学与工程学院2.上海海事大学科技情报研究所3. Drexel University-College of Computing andInformaticsChen C. Information visualization: Beyond the horizon[M]. Springer Science& Business Media, 2006.配套教程: 李杰, 陈超美著.CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M].首都经济贸易大学出版社.2016.作者博客: 李杰博客：/u/jerrycueb；陈超美博客：/u/ChaomeiChen本讲基本内容CiteSpace简介及原理科学知识图谱导览CiteSpace应用现状及问题CiteSpace学习流程及其相关资料软件开发者陈超美，男，1960年9月生于北京。
美国德雷塞尔大学计算机与情报学学院教授，曾先后担任英国布鲁内尔大学客座教授和大连理工大学长江学者讲座教授。
研究方向为信息可视化、科学前沿图谱和科学发现理论。
发表科技论文200余篇，被引超过10000次。
出版著作科学计量学及数据可视化方面的著作近10部，并有多部被翻译成中文。
中文博客：/u/ChaomeiChen学术主页：/~cc345/Why CiteSpace？Google Metrics Array近12%的引用贡献来源于Citespace的一篇典型文献（1167/10005）。
如果加上其他与CiteSpace相关的应用被引，可能会达到30%-50%以上。
https:///citations?user=IjN4HSRsdakC&hl=enCiteSpace简介•陈超美（Chao-mei Chen）教授是美国德雷赛尔大学计算机与情报学教授，从2008年开始担任大连理工大学长江学者讲座教授，同时也是Drexel-DLUT 知识可视化与科学发现联合研究所（美方）所长。
科学知识图谱讲座(软件操作)
1 科学计量学
Scientometrics
4 科学知识社会学
Sociology of Scientific Knowledge
kuhn _ts narin _f
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martin br schu bert a brau n_t garfi eld e merton rk
-1.0
cron in_b
1
curr contents
2
natu re sci_s tud res e valuat soc s cisci inform soc s tud jama brit m ed j -j am me d assoc
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hist_ sci lance t
mine rva sci te chnol
techn ol cult socio logy sci te chnol hu m val
0
j ma rketing long range pl sloa n jmanag eann rev manag pro d innovat strategic man agemen t int j i nd organ g jrev bus venturin harva acad res rd technol manage bus j int b m us rev anage stud j sma fina nc ll bus econ econ eco n behav organ rand j man econ j_ma nage age j jjma nage stu d ieee t strategic eng j ind ma econ nage man age sci calif manage rev 2 科学计量学、信息计量学、网络计量学、科学心理学、科学社会学、科学教育学 acad manage j reg_ stud orga q_j_ n econ sci econ ometrica j poli t econ r&d m anage adm in techn sci qu ovation art Scientometrics, , Informetrics, Webometrics, Psychology of Science, Sociology of Science, Education of Science int j technol econ _j m anage adm sci q n perspe ct res m anage j eco j eco n lit rev ec in con novation world stat dev new te techn ol foreca cam st soc bridge j e con am ind ee con corp rev chan ge orga n stud j poli tical ec res p olicy j ol tech nology transfe techn anal s trateg am p sychol scien tometrics sci_a scien ce m p na tl acad sci usaam s ociol rev am j sociol sci p ubl policy
知识图谱构建及其在信息检索中的应用
知识图谱构建及其在信息检索中的应用知识图谱是一个由实体、关系和属性组成的图数据结构，用于表示知识中的实体和实体之间的关系。
它是一种基于语义的知识表示模型，能够将大量的信息进行结构化和关联，并提供高效的信息检索和智能推理功能。
知识图谱的构建和应用在信息检索领域具有重要的意义，本文将首先介绍知识图谱的构建方法，然后探讨其在信息检索中的应用。
一、知识图谱的构建方法知识图谱的构建需要从原始数据中提取实体、关系和属性信息，并将其组织成图结构。
下面将介绍几种常见的知识图谱构建方法。
1. 实体识别与命名实体识别（NER）：实体识别是从文本中识别出具有特定含义的实体，如人物、地点、组织机构等。
命名实体识别是实体识别的一种特定形式，用于从文本中识别出具有特定名称的实体。
实体识别和命名实体识别是知识图谱构建的基础，通过这两个步骤可以提取出知识图谱中的实体。
2. 关系抽取：关系抽取是从文本中提取出实体之间的关系。
常用的关系抽取方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖于预定义的规则模板来匹配和提取关系，而基于机器学习的方法则是通过训练模型来自动学习关系的特征和规律。
3. 属性提取：属性提取是从文本中提取出实体的属性信息。
常见的属性包括实体的特征、属性值和描述等。
属性提取可以通过文本分析和信息抽取技术来实现，例如基于文本模式匹配和基于统计的方法。
二、知识图谱在信息检索中的应用知识图谱在信息检索中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 语义搜索：知识图谱可以为搜索引擎提供更加准确和智能的搜索结果。
传统的文本搜索通常是基于关键词匹配的，而知识图谱可以通过理解用户查询的意图和上下文信息来进行精确的语义匹配，从而提供与用户需求更加匹配的搜索结果。
2. 关系推理：知识图谱可以利用其中的关系信息进行关系推理。
通过分析实体之间的关系链，知识图谱可以发现隐藏在数据背后的关联和规律，并通过推理方法进行预测和推断。
这在信息检索中可以用于推荐相关文档、文章或者联系相关实体。
知识图谱的原理及应用
知识图谱的原理及应用作者：黄桂平陈巧莹何斯娜余舒红叶江彬陈金萍来源：《大东方》2019年第02期1.产生背景知识图谱的起源最早可追溯到文献计量学和科学计量学的诞生时期。
1938年Bernal制作了早期学科图谱;1948年Ellingham手工绘制了图表，形象地展示自然科学和技术分支学科间的关系。
同年，Price用简单的曲线可视化科学知识指数增长规律。
到20世纪50年代，Garfield 创制《科学引文索引》。
并以编年体形式手工绘制引文网络图谱;随后“文献耦合”（两篇文献同引一篇或多篇相同的文献）、“科学引文网络”、“同被引”（与本文同时被作为参考文献引用的文献，与本文共同作为进一步研究的基础）、“共词”（指一定频率共现于同一语篇中的词）、“引文可视化”等相继被提出，科学知识可视化成为专门领域。
近年来，因为网络信息技术的飞速发展使得网络信息呈爆炸式增长，造成大量信息冗余，资源重复率高，人们对知识与信息选择更加困难，查找精确性和效率都有了很大的影响。
为了解决上述问题并能可视化的展示知识及信息，科学知识图谱应运而生[1]。
2.含义知识图谱（Mapping Knowledge Domain）也被称为科学知识图谱、知识域可视化或知识域映射地图，旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念，是可视化地描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学技术知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术知识的合作和深入[2]。
具体分为传统科学计量图谱、三维构型图谱、多维尺度图谱、社会网络分析图谱、自组织映射图谱、寻径网络分析图谱等几个种类。
3.原理知识图谱的基本原理是科学文献、科学家、关键词等分析单位的相似性分析及测度。
根据不同的方法和技术可以绘制不同类型的科学知识图谱。
该方法首先，通过计算机和互联网搜索引擎强大的自动查询功能，在极短的时间里面完成对海量信息的准确查询。
其次，通过计算机对已查询到的海量零散信息进行文献计量统计分析，不仅可以通过量化模型将其以科学的、可视化的形式直观地呈现出来，而且还可以发现它们之间的深层次关系和趋势，为今后在该领域的研究提供更有力的客观数据和科学支持。
知识图谱技术的应用与研究
知识图谱技术的应用与研究第一章：知识图谱技术的概述知识图谱技术是一种人工智能技术，它通过将不同领域的知识转化成结构化的知识图谱，实现信息的语义化表达和智能化分析。
它是目前人工智能领域的前沿技术之一，其应用领域非常广泛，包括搜索引擎、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
知识图谱技术主要由三部分组成：知识抽取、知识表示和知识推理。
其中，知识抽取是将非结构化或半结构化的数据转化成结构化的知识表示；知识表示是使用一种图形化的语言将知识表示成图谱的形式；知识推理则是通过运用逻辑和推理算法对知识图谱中的信息进行推理和分析。
第二章：知识图谱技术在搜索引擎中的应用搜索引擎是知识图谱技术应用领域之一。
通过将搜索关键词与知识图谱进行对接，搜索引擎可以更加准确地理解用户的需求，给用户更加精准的搜索结果。
例如，在搜索“北京市的天气”时，搜索引擎可以直接从知识图谱中获取“北京”的地理位置、天气预报等相关信息，快速给出准确的搜索结果。
同时，知识图谱技术还可以用于搜索引擎的推荐系统。
通过分析用户的搜索行为和偏好，搜索引擎可以在知识图谱中找到相似的实体或知识点，给出用户更有针对性的搜索建议和推荐。
第三章：知识图谱技术在语音识别和自然语言处理中的应用知识图谱技术可以帮助机器对语音信号进行语义化分析，并将其转化为结构化的知识图谱。
这有助于提高语音识别的准确度，尤其是在面对复杂领域的时候更为明显。
同时，知识图谱还可以帮助机器理解人类的自然语言交流，从而更好地满足人类的需求。
例如，在智能客服领域，知识图谱技术可以通过对用户的自然语言请求进行理解，找到最合适的回答，快速解决问题。
在其他的自然语言处理应用领域，如机器翻译、信息抽取等，知识图谱技术也有广泛的应用。
第四章：知识图谱技术在推荐系统中的应用推荐系统已经成为互联网应用的重要组成部分，而知识图谱技术则为推荐系统提供了更为精准的推荐方式。
知识图谱技术可以通过对用户的行为和习惯进行分析，建立用户的兴趣关系图谱，从而实现更加准确、个性化的推荐。
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。
科学知识图谱讲座 PPT
5
科学知识历史
知识挖掘
信息获取
可视化
科 学 知 识 图 谱
研究热点、前沿、趋势
相邻学科间关系
研究人物、机构
可视化显示
26
27
年代色标
图谱背景色 保存图谱/ 图像
寻找聚类 寻找最佳 聚类 用term标 记聚类用keywຫໍສະໝຸດ rd 标记聚类图谱大小调谐
用摘要词 标记聚类
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频次 中心性
按年显示
调谐term字体、 节点大小
调谐node字体、 节点大小
聚类视图 时间视图
时区视图
调谐图谱颜色、 亮度、透明度、 显示速度等
http://www.glottopedia.de/index.php/History_of_quantitative_linguistics
13
理论方法
5.社会网络分析方法 Social Nework Analysis
将社会结构界定为一个网络，网络由成员之间的联系进行连接，社会 网络分析更多地聚焦于成员之间的联系而非个体特征，并把共同体视 为“个人的共同体”，即视为人们在日常和生活中所建立、维护并应 用的个人关系的网络——Wetherell等
国际科学学主流领域图。刘则渊,陈悦,侯海燕,等.科学知识图谱：方法与应用[M]. 北京：人民出版社，2008
.
理论方法
4.词频分析法
齐普夫George Kingsley Zipf 齐普夫第一定律 fr*r=C
在文献中，不同词汇的使用与出现频率是 有一定规律的。按词频高低进行统计以供 分析——齐普夫 计量学传统方法。
科学知识图谱方法及其在科技情报中的应用
□ 刘则渊 / 大连理工大学-德雷塞尔大学 知识可视化与科学发现联合研究所 大连/费城/ 大连理工大学WISE实验室 大连 116085王贤文 / 大连理工大学-德雷塞尔大学 知识可视化与科学发现联合研究所 大连/费城/ 大连理工大学WISE实验室 大连 116085陈超美 / 大连理工大学-德雷塞尔大学 知识可视化与科学发现联合研究所 大连/费城/ 大连理工大学WISE实验室 大连 116085/ 德雷塞尔大学信息科技学院 美国 费城 19104-2875科学知识图谱方法及其在科技情报中的应用*摘要：进入新世纪以来，科学知识图谱与知识可视化得到迅速的发展，已成为科学计量学和情报计量学的主流领域。
文章借助科学知识图谱的方式和实例，来展示和分析科学知识图谱的基本概念、发展历程、前沿领域、主要方法和类型，以及在科技情报领域中的广泛应用。
从知识图谱研究文献的共引知识图谱，发现了知识图谱和知识地图的差异，知识图谱研究的前沿动向及其知识基础。
从科技情报数据的共引知识图谱，展现了知识图谱方法在探测学科前沿、科学发现、科学合作和科技战略诸方面的引领作用。
知识图谱不仅创新了分析科技情报的模式，而且改变了人们观察世界的方式。
关键词：科学知识图谱，科技情报，知识可视化，CiteSpaceDOI：10.3772/j.issn.1673—2286.2009.10.004我们正处在知识革命的时代，知识无所不在又无时不在更新，离开知识和知识的变革人类就无法生存，可以说知识乃是人的一种生存方式。
同时,我们又面临知识加速增长导致“知识悖论”的困惑：当前知识呈爆炸式增长，显得非常丰富，可是用到它时方恨少，知识又格外稀缺；我们生活和淹没在知识海洋中，却难以选择所需要的知识。
现在，一种有效获取知识、发现知识和探测知识前沿的新领域与新手段——以知识单元为分析基础的知识图谱和知识可视化方法，正在蓬勃兴起。
由于视觉在人类感知外部信息中起绝对主导的作用，图像又是视觉信息的第一要素，知识图谱能够将抽象信息形象地展现出来，可谓“一图胜万言”[1]。
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。
知识图谱概述及应用
导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。
自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。
各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。
比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。
那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录：1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。
在知识图谱里，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”。
知识图谱是关系的最有效的表示方式。
通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。
知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。
不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。
比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。
另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。
这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。
上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。
接下来我们看一下特定领域里的(Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。
数据科学中的知识图谱表示方法
数据科学中的知识图谱表示方法在数据科学领域，知识图谱是一种用于表示和组织知识的强大工具。
它可以将各种实体和关系以图的形式进行可视化，帮助人们更好地理解和利用数据。
而知识图谱的表示方法则是构建和使用知识图谱的关键环节。
知识图谱的表示方法有很多种，下面将介绍几种常见的方法：1. 本体表示法本体表示法是一种基于逻辑的知识图谱表示方法。
它使用本体语言来定义实体、属性和关系，并使用逻辑规则来推理和推断知识。
本体表示法的优点是能够提供丰富的语义信息，使得知识图谱更具表达能力。
例如，使用本体表示法可以定义实体的属性和约束条件，从而对实体进行更精确的描述和查询。
2. 图表示法图表示法是一种常见的知识图谱表示方法，它使用节点和边来表示实体和关系。
节点表示实体，边表示实体之间的关系。
图表示法的优点是简单直观，易于理解和使用。
例如，在社交网络分析中，可以使用图表示法来表示人与人之间的社交关系，从而进行社交网络分析和预测。
3. 向量表示法向量表示法是一种将实体和关系表示为向量的方法。
它通过将实体和关系映射到高维向量空间中，使得实体和关系之间的相似度可以通过向量之间的距离来衡量。
向量表示法的优点是能够将复杂的实体和关系映射到向量空间中，从而方便进行向量计算和相似度比较。
例如，在推荐系统中，可以使用向量表示法来表示用户和物品，从而进行个性化推荐。
4. 文本表示法文本表示法是一种将文本信息表示为向量的方法。
它通过将文本转化为向量表示，从而方便进行文本的相似度比较和文本的语义分析。
文本表示法的优点是能够保留文本的语义信息，从而提高文本处理的效果。
例如，在文本分类中，可以使用文本表示法来表示文本和类别，从而进行文本分类和情感分析。
除了上述方法，还有很多其他的知识图谱表示方法，如图神经网络、图卷积网络等。
这些方法在不同的场景和任务中具有不同的优势和适用性。
数据科学家可以根据具体的需求和数据特点选择合适的知识图谱表示方法。
总结起来，数据科学中的知识图谱表示方法有本体表示法、图表示法、向量表示法和文本表示法等。
知识图谱———— 机器学习基础
• 它目前是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用 遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
机器学习
机器学习主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据 （样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据 进行预测。目前，主流的机器学习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习
损失函数
Hinge 损失函数 对于两类分类问题，假设 y 和 f (x,θ ) 的取值为 {−1,+1}。Hinge 损失函数（Hinge Loss Function）的定义如下：
L ( y, f ( x,θ )) = max (0,1− yf ( x,θ ))
= 1− yf ( x,θ ) +
过拟合 overfitting
训练集
开发集
测试集
机器学习问题类型
回归（Regression） y 是连续值（实数或连续整数），f (x) 的输出也是连续值。 这种类型的问题就是回归问题。对于所有已知或未知的 (x, y)，使得 f (x,θ ) 和 y 尽可能地一致。损函数通常定义为平方误差。
分类（Classification） y 是离散的类别标记（符号），就是分类问题。损失 函数有一般用 0-1 损失函数或负对数似然函数等。在分类问题中，通过学习 得到的决策函数 f (x,θ ) 也叫分类器。
结构风险最小化原则
为了解决过拟合问题，一般在经验风险最小化的原则上加参数的正则化（Regularization）， 也叫结构风险最小化原则（Structure Risk Minimization）。
知识图谱技术的研究与应用
知识图谱技术的研究与应用一、引言知识图谱技术是近年来人工智能领域日益发展的重要技术之一，其对智能语义理解、自然语言处理、知识管理等方面都有广泛应用。
本文针对知识图谱技术的研究与应用进行分析和探讨，旨在更深入地了解这一技术并探索其可能的应用领域。
二、知识图谱技术的概念知识图谱是指一种人工智能的知识表示方式，它使用图的形式来表示实体之间的关系，并支持对知识图谱中的实体进行增删改查的操作。
在知识图谱中，实体通常是指人、事物、概念等，各个实体之间通过不同类型的关系进行连接。
知识图谱技术的发展历史可以追溯到20世纪80年代，但其真正的发展始于2012年，在这一年，Google推出了知识图谱项目。
这一项目的推出引起了广泛的关注，其影响力远远超过了人们的预期。
如今，知识图谱技术已经成为了人工智能领域中最为流行的技术之一，其应用范围包括但不限于自然语言处理、智能搜索、推荐系统等领域。
三、知识图谱技术的关键技术知识图谱技术的关键技术包括实体抽取、关系抽取、实体链接、知识表示、推理推断、知识推理等。
在这些关键技术中，实体抽取和关系抽取是最为基础的技术，这两项技术用于从大量的非结构化数据中挖掘出关键实体和关系，是构建知识图谱的基石。
实体链接是将知识图谱中的实体链接到外部数据库或知识库的过程，这一过程的关键是进行实体消歧，即确定一个实体是否已经被其他实体所描述。
知识表示是将知识表示为适合计算机处理的形式，推理推断是基于知识图谱中的关系和实体进行推理和推断，知识推理是将显式的和隐式的知识结合起来，通过逻辑推理来推导出新的知识。
四、知识图谱技术的应用领域1.搜索引擎知识图谱技术可以为搜索引擎提供更精准的搜索结果，用户可以直接在搜索框中输入关键词，搜索引擎将会返回与该关键词相关的知识图谱结果，这些结果包括实体、属性、关系等信息。
2.智能问答知识图谱技术可以为智能问答提供更加精准的答案。
在智能问答应用中，用户可以直接提出问题，系统通过知识图谱技术寻找适当的答案，并将此答案返回给用户。
《科学知识图谱：工具、方法与应用》记录
《科学知识图谱：工具、方法与应用》阅读笔记目录一、简介 (1)（一）定义与背景 (2)（二）知识图谱的重要性 (2)二、知识图谱工具 (4)（一）数据挖掘工具 (5)1. 数据收集与预处理技术 (6)2. 数据清洗与转换工具 (7)（二）知识表示工具 (8)1. 概念与实体表示方法 (10)2. 关系与路径表示方法 (10)（三）知识推理工具 (12)1. 推理算法介绍与应用场景分析 (13)2. 推理模型训练与优化方法探讨 (14)三、知识图谱构建方法与应用场景分析 (16)（一）构建流程与方法概述 (17)（二）行业应用场景案例分析 (19)（三）挑战与解决方案探讨 (21)四、知识图谱的应用价值及案例分析 (22)一、简介《科学知识图谱：工具、方法与应用》是一本深入探讨科学知识图谱的书籍，它详细阐述了科学知识图谱在现代科学研究中的重要性、发展历程以及具体的构建方法和应用实例。
科学知识图谱是一种以图形化的方式展现知识的结构和关系的工具，它能够帮助研究者更好地理解科学知识的本质和规律。
本书首先介绍了科学知识图谱的基本概念和构成要素，包括实体、关系和网络等。
书中详细讲解了科学知识图谱的构建方法，包括数据采集、数据处理、数据挖掘和可视化等步骤，并通过实例展示了这些方法的可行性和有效性。
除了理论介绍，本书还着重探讨了科学知识图谱在实际应用中的价值。
通过分析多个领域的案例，如生物信息学、化学、物理学等，本书揭示了科学知识图谱在促进科学交流、推动科学进步方面的巨大潜力。
书中还讨论了科学知识图谱在人工智能、数据库管理等领域中的应用前景。
《科学知识图谱：工具、方法与应用》不仅为读者提供了丰富的理论知识，还通过实际案例展示了科学知识图谱的实用价值。
这本书对于想要深入了解科学知识图谱及其应用的读者来说，无疑是一本极具参考价值的著作。
（一）定义与背景在信息爆炸的时代，知识的积累速度远超以往任何时期，而如何有效地组织和利用这些知识，成为科研工作者面临的重要挑战。
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
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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
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2.知识图谱概述——发展历程
科学知识图谱讲座-首都医科大学图书馆
选择数据 分析年代
选择数据 切分年代
突现词来源
选择节点点类型
阈值调节
剪切连线 1、寻径 2、最小生成树 3、修剪切片网 4、修剪合并网
可视化显示
年代色标
图谱背景色 保存图谱/ 图像
寻找聚类 寻找最佳 聚类 用term标 记聚类
用keyword 标记聚类
图谱大小调谐
用摘要词 标记eleducchencitespace离线开启下载java并安装?确定数据库和检索词?收集数据?提取研究前沿术语?时区分割?阈值选择?精简和合并?可视化显示?图表解读验证downloadxxtxt格式c引文数量cc共被引频次ccv共被引系数三个层次设定阀值其余的由线性内插值决定
理论方法
5.社会网络分析方法 Social Nework Analysis
将社会结构界定为一个网络，网络由成员之间的联系进行连接，社会 网络分析更多地聚焦于成员之间的联系而非个体特征，并把共同体视 为“个人的共同体”，即视为人们在日常和生活中所建立、维护并应 用的个人关系的网络——Wetherell等
提纲
• • • • 背景概念 理论方法 工具介绍 注意问题
工具简介
HistCite Bibexcel、SATI、Thomson Data Analyzer CiteSpace Pajek Ucinet Vosviewer SPSS Aureka ……
CiteSpace
美籍华人陈超美 德雷塞尔（Drexel）大学信息科学与技术学院
理论方法
2.共被引分析法co-citation Analysis
文献共被引分析是计量文献之间关系的一种新方法。即2篇 文献共同被1篇文献引用，这2篇文献就构成共引关系。共被 引频率定义为这2篇文献一起被引用频次——马沙科娃〃斯莫