知识图谱梳理
我国学前教育研究热点知识图谱
1、人工智能：人工智能技术的应用为特殊教育带来了新的发展机遇。例如， 智能辅助教学系统的研发和应用，可以帮助特殊学生更好地学习和适应学校生活。
2、互联网+：互联网+时代的到来，使得线上教育成为特殊教育的重要手段。 网络课程、远程教育和虚拟现实等技术，为特殊学生提供了更加灵活和便捷的学 习方式。
3、教育公平：特殊教育的发展也促进了教育公平的实现。各国政府逐渐加 大对特殊教育的投入，推动特殊学生与普通学生的融合教育，提高特殊学生的综 合素质和教育质量。
三、相关研究
近年来，我国学前教育研究取得了长足进步，研究者们在早期教育政策、幼 儿园课程与教学改革、幼儿教师队伍建设等方面取得了一系列重要成果。同时， 随着信息化和大数据技术的发展，学前教育研究的方法和手段也不断创新。
1、早期教育政策研究在早期教育政策研究方面，研究者们通过对国内外早 期教育政策的比较分析，提出了制定适合我国国情的早期教育政策的关键要素和 方法。此外，针对政策实施中存在的问题，研究者们也提出了相应的改进策略和 建议。
从相关研究中可以看出，我国学前教育研究在早期教育政策、幼儿园课程与 教学改革和幼儿教师队伍建设等方面已取得了显著进展。然而，在家庭、社区与 学前教育融合方面，研究还相对较少，需要加强这一领域的研究力度，以推动家 庭、社区与学前教育更紧密地融合。
此外，随着信息化和大数据技术的快速发展，学前教育研究的方法和手段也 需要不断更新和拓展。未来，可以利用大数据技术对学前教育现象进行深入挖掘 和分析，以便更好地指导实践工作；同时，也可以借助人工智能等新技术来改进 幼儿园教育和家
理和监管，提高教师的工作积极性和职业满意度等问题进行了深入探讨。
4、家庭、社区与学前教育融合研究在家庭、社区与学前教育融合方面，研 究者们强调学前教育机构、家庭和社区之间的合作。通过对国内外相关研究成果 的梳理和分析，提出了促进家庭、社区与学前教育融合的关键要素和方法。同时， 研究者们还就如
知识图谱(星图)
知识图谱（星图）产品简介产品文档【版权声明】©2013-2019 腾讯云版权所有本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。
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文档目录产品简介产品概述应用场景产品简介产品概述最近更新时间：2019-07-22 14:24:43简介腾讯知识图谱数据库（Tencent Knowledge Graph Database，即 TKGD），是集图数据库和图计算引擎为一体化的平台。
在社交网络、金融业和物联网等领域中，不同实体通过各种不同的关系相关联，组成复杂的关系图数据，这些数据原生性的支持以图的形式表现，形成大量的图数据。
知识图谱数据库平台支持对万亿关联关系图数据的快速检索、查找和浏览，并深度挖掘隐藏在关联关系中的知识。
知识图谱数据库提供一站式全域行业数据融合，高效治理异构异质数据，对图谱关联查询及视图进行归一化处理。
知识图谱数据库支持与用户的业务模型对接，通过图挖掘算法、机器学习模型和规则集引擎对具体领域知识快速建模。
知识图谱数据库基于腾讯海量社交场景下的黑产识别能力，在泛安全领域中提供关联解决方案，增强企业业务，催新商业模式。
知识图谱数据库研发过程中产生的国内国际专利达20余项、国际领先学术论文达数10篇，主要覆盖在：准实时响应可达性查询、最短路径查询和距离查询。
利用查询优化技术高速处理大图中子图匹配。
图分析算法如聚类、社区发现、PageRank 等批量迭代式处理。
人工智能之知识图谱
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。
知识图谱构建与应用的方法与经验总结
知识图谱构建与应用的方法与经验总结随着大数据和人工智能等技术的迅猛发展，知识图谱作为一种有效的知识表示和获取方式，逐渐成为各行各业的研究热点。
知识图谱的构建与应用具有广泛的应用前景，可以帮助我们更好地组织、管理和利用知识。
本文将对知识图谱构建与应用的方法和经验进行总结和探讨。
一、知识图谱构建的方法与技术知识图谱的构建过程主要包括三个关键步骤：信息抽取、知识组织与表示、知识关联与推理。
对于不同领域的知识图谱构建，可以采用不同的方法和技术。
下面将介绍几种常见的知识图谱构建方法。
1.信息抽取信息抽取是知识图谱构建的第一步，其目的是从大量的文本和数据中抽取出结构化的信息。
常用的信息抽取技术包括命名实体识别（NER）、关系抽取、事件抽取等。
这些技术可以帮助实现对实体、属性和关系的自动识别和提取。
2.知识组织与表示知识组织与表示是知识图谱构建的核心环节，其目的是将抽取得到的信息进行合理的组织和表示，形成有语义丰富的知识图谱。
常用的知识组织与表示技术包括本体建模、概念分类、属性定义等。
本体建模可以帮助构建高度可扩展的知识图谱，概念分类可以帮助实现知识的层次化组织，属性定义可以帮助描述实体和关系的属性特征。
3.知识关联与推理知识关联与推理是知识图谱构建的最后一步，其目的是通过对知识图谱中的实体和关系进行关联和推理，从而构建知识之间的桥梁和逻辑关系。
常用的知识关联与推理技术包括实体关联、关系推理、逻辑推理等。
实体关联可以帮助发现实体之间的共现关系，关系推理可以帮助发现隐含的关系，逻辑推理可以帮助实现知识的推理和推断。
二、知识图谱应用的方法与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、智能推荐、信息推送等。
下面将介绍几种常见的知识图谱应用方法和经验。
1.搜索引擎知识图谱可以通过提供丰富的实体、属性和关系信息来改进传统搜索引擎的用户体验。
例如，在搜索结果页面显示相关实体信息和属性信息，提供更多的上下文信息和相关推荐。
知识图谱构建技术研究
知识图谱构建技术研究一、知识图谱概述知识图谱是指语义关系网络构成的知识库，其中包含了各种实体及它们之间的关系。
它是一种用于描述和共享人类知识的图形化数据库，可以为人类提供更为准确、全面、智能化的信息服务。
知识图谱的核心理念是建立一种可访问、可重用和可组合的知识体系，实现知识与信息资源的智能化管理和开放共享。
知识图谱可以支持各种信息应用场景，包括智能搜索、问答系统、智能推荐、数据分析等。
二、知识图谱的构建技术知识图谱的构建涉及到多种技术和方法，主要包括以下几个方面：1.实体识别实体识别是指在文本中自动识别出具有特定含义的实体，例如人名、地名、机构名、日期等。
实体识别是知识图谱构建的基础，它可以帮助我们将不同的实体与真实世界中的事物相对应。
实体识别的方法包括规则匹配法、机器学习法、深度学习法等。
其中，深度学习法在实体识别领域取得了很大的进展，如神经网络模型和卷积神经网络模型等。
2.关系抽取关系抽取是指从文本中提取实体之间的关系。
例如，从一篇新闻报道中抽取出"XX公司与YY公司合作"这个关系。
关系抽取是构建知识图谱的重要环节，它构建了知识图谱中实体之间的语义结构。
关系抽取的方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
其中，深度学习方法在关系抽取领域效果最好，如基于卷积神经网络和循环神经网络的模型等。
3.知识表示知识表示是将知识以统一的形式进行表示和存储的过程。
为了实现知识图谱的构建，需要统一处理和表示来自不同数据源的数据，例如结构化、半结构化和非结构化数据等。
知识表示的方法包括本体论、语义网、图和子图嵌入等。
其中，本体论在知识表示领域占据重要地位，它定义了一个共享的语义模型，使得不同的应用程序之间可以进行知识交互。
4.知识融合知识融合是指将来自不同数据源的信息进行合并，消除冲突和噪声，生成一个一致的和完整的知识图谱。
知识图谱需要包含大量的信息，而这些信息来自不同的数据源。
【知识管理】知识图谱——组织知识资源的可视化表示以及如何创建知识图谱(指导说明)
【知识管理】知识图谱——组织知识资源的可视化表示以及如何创建知识图谱（指导说明）一、什么是知识图谱？知识图谱是一种视觉辅助工具，它显示了在一个团体或组织中哪里可以找到知识，以及如何找到最专业的人。
该地图通过将知识源与附加信息节点链接在一起，用来全面了解想法、过程或熟练程度，显示谁或哪些资源拥有相应知识以及在哪里可以找到所需的信息。
以特定主题为焦点，资源通过链接节点展开，在主题和权威之间建立联系。
每个先前的节点都可以通过识别链接中的关键信息持有者来扩展。
同时，它也称为知识清单，这些链接的资源使公司更容易在专业领域进行协作，并提高他们对当前主题、程序或技能的理解。
知识图谱同时也作为代表思想及其资源的可视化数据库。
二、知识图谱的类型知识图谱不同于简单地收集信息。
当我们将知识视为信息的实际应用时，我们可以看到知识图谱将如何帮助我们交流如何应用该信息。
通常，知识图谱可以按以下三种方式之一进行分类：1、过程性知识图谱高效的公司对他们所做的一切都有明确的流程或程序。
流程知识图谱可以在整个组织内有效地记录和交流这些程序。
考虑在新员工入职流程中共享了多少信息。
对于新员工来说，了解公司的基本运营流程是一项艰巨的任务，这对他们来说至关重要。
流程图帮助公司简化知识转移过程，让新员工尽快参与并提高工作效率。
即使对于经验丰富的员工，流程知识图谱也可以提供宝贵的运营资产。
以风险报告为例。
虽然你组织中的每个员工都可能处理报告威胁、违规或质量问题，但事实是这些事件可能不会经常发生。
流程知识图谱为报告程序提供了书面参考，以便每个事件都得到类似的处理。
2、概念知识图谱概念知识图扩展了想法或主题。
这些思维导图具有中心思想或主题以及相关问题、关注点或想法的分支。
概念知识图谱允许你通过创建子主题来查看多个问题与第一个问题的关系。
企业每天都面临复杂的问题解决和创造性的头脑风暴。
弄清楚如何应对供应链中断或解决常见的客户投诉需要花很多心思。
将想法或想法写在纸上的可视化工具可以成为宝贵的协作资源，帮助团队在更短的时间内做出更明智的决策。
现代教育技术应用 第七章第五节 知识图谱的教育应用 教学PPT课件
智能化提供
学生学习需求
学习资源
学科知识图谱具有知识间关系联结的结构特点，能够将相对零散的知识按照内在 逻辑进行聚合，从而较好地实现教学资源的个性化推送。
知识图谱教学应用模式应ຫໍສະໝຸດ 模式二 基于学科知识图谱的学习路径规划
学习路径是指学习者在学习策略的指导下，从初始状态到完成学习目标，所经历的学习路线。
学科知识图谱
总结
1 了解了知识图谱的概念及其与人工智能技术的关系 2 理解了知识图谱的教学应用模式 3 熟悉了知识图谱的相关教学应用案例
知识图谱能为人工智能技术支持下的教育教学提供知识 的有效衔接和学科知识体系的框架，为实现精准化教学、 个性化学习等提供了前所未有的支持。
感谢您的聆听！
强调了知识图谱 的重要性
知识图谱与人工智能的关系
计算智能
感知智能
知识关系的建构 逻辑规则的统计分析
认知智能
底层支撑
知识图谱
通用智能
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
知识图谱与人工智能的关系 知识图谱
知识关系的建构 逻辑规则的统计分析
机器
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
实现认知智能的“推理”能力
知识图谱与人工智能的关系
03
知识图谱 教学应用案例
知识图谱教学应用案例
知识图谱
实体识别 关系抽取 情感分析
知识图谱教学应用案例
应用案例 知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则：钢琴家的乐器是钢琴
知识图谱教学应用案例
应用案例 知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则：钢琴家的乐器是钢琴 归纳演绎出新知识：李斯特 乐器 钢琴
知识图谱构建方法和应用指南
知识图谱构建方法和应用指南知识图谱是一种基于语义关联的知识表示方法，它可以将信息与概念之间的关联关系以图形化的方式展示出来，为人们建立自动化智能系统提供了有力的支持。
本文将介绍知识图谱的构建方法和应用指南。
一、知识图谱构建方法1. 数据收集与清洗在构建知识图谱之前，首先需要收集相关领域的数据，并进行数据清洗。
数据来源可以包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，如各类数据库、网页、文本文档等。
数据清洗的过程包括去重、去噪、格式转换等，确保构建的知识图谱数据质量高。
2. 实体识别与属性抽取接下来，需要对数据进行实体识别和属性抽取。
实体识别是指从文本中识别出具体的事物，如人物、地点、组织等。
属性抽取是指从文本或其他数据中提取出与实体相关的属性信息，如人物的姓名、年龄、职业等。
这一步骤可以采用自然语言处理技术，如命名实体识别、关系抽取等。
3. 关系抽取与链接知识图谱的核心是实体之间的关联关系，因此需要进行关系抽取和链接。
关系抽取是指从文本或其他数据中提取出实体之间的关联信息，如人物之间的亲属关系、地点之间的空间关系等。
关系链接是指将不同数据源中的实体进行关联，从而构建起完整的知识图谱。
4. 知识表示与存储构建完成的知识图谱需要进行知识表示和存储。
知识表示是指将知识以适合机器处理的方式进行表示，如采用图形结构、语义网络等形式。
知识存储是指将知识图谱存储在数据库或其他存储介质中，以供后续的查询和应用使用。
二、知识图谱的应用指南1. 智能问答系统知识图谱可以为智能问答系统提供基础知识库，使其能够从知识图谱中获取准确、全面的信息，为用户提供精准的答案。
通过对知识图谱的查询和推理，智能问答系统可以实现更高效、更智能的问答功能。
2. 信息检索与推荐知识图谱能够为信息检索和推荐系统提供语义关联的支持，帮助用户快速找到所需信息。
通过将搜索关键词与知识图谱中的实体和关系进行匹配，可以提高检索结果的准确性和相关性。
同时，基于知识图谱的推荐系统可以根据用户的兴趣和上下文信息，为其推荐个性化的内容。
知识图谱梳理
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知识图谱-基础概念梳理
知识图谱-基础概念梳理计算机专业刚⼊坑知识图谱，我⼤概是这种状态：这⾥主要是为了开发时看懂需求，所以不做深⼊了解。
不过没办法- -从概念开始慢慢来吧。
1. 什么是知识图谱：知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显⽰知识发展进程与结构关系的⼀系列各种不同的图形，⽤可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显⽰知识及它们之间的相互联系。
个⼈理解就是展⽰复杂知识资源相互联系的⼀图形结构2. RDF：资源描述框架(Resource Description Framework）（知识表⽰的⼀种⽅式）知识图谱是展⽰资源相互联系的结构，所以⾸先要能描述资源，以及资源的联系。
然后通过各种处理来发现其中的直接关系（我们⽤RDF已经存储的）和可能的隐藏关系（推导出来的）。
最简单的应⽤：你淘宝搜个卫⽣⼱，然后淘宝知识图谱⾥：卫⽣⼱是⼤姨妈的 “需要” 属性之⼀，⼤姨妈的其他 “需要” 属性还包含了：绿⾖汤，卫⽣棉，热⽔壶。
然后你第⼆天就发现你的淘宝主页上各种暖⽔壶，卫⽣棉，绿⾖汤。
或者：特朗普是美国总统，特朗普是房地产商 -》美国总统是⼀个房地产商然后进⼀步推导出别的隐藏关系。
资源(Resource)：所有以RDF表⽰法来描述的东西都叫做资源，它可能是⼀个⽹站，可能是⼀个⽹页，可能只是⽹页中的某个部分，甚⾄是不存在于⽹络的东西，如纸本⽂献、器物、⼈等。
在RDF中，资源是以统⼀资源标识(URI，Uniform Resource Indentifiers)来命名，统⼀资源定位器(URL，Uniform Resource Locators)、统⼀资源名称(URN，Uniform Resource Names)都是URI的⼦集。
属性(Properties)：属性是⽤来描述资源的特定特征或关系，每⼀个属性都有特定的意义，⽤来定义它的属性值(Value)和它所描述的资源形态，以及和其它属性的关系。
大数据时代的知识图谱构建与分析方法
大数据时代的知识图谱构建与分析方法在当今数字时代，人工智能技术的兴起与普及使得“大数据”日益成为热门话题，而其中的一个关键技术——知识图谱，也牢牢抓住了人们的眼球。
知识图谱是解决信息海量、知识关联性弱的问题的利器，其实质就是一张数据图，表达了不同实体之间的关系，构成了由主题词为节点，具有丰富语义的超大规模知识库。
知识图谱的建构和应用涉及到多个学科交叉，既有理论研究，又有实际开发应用。
下面，将从知识图谱的概念、构建方法、分析和应用这几个方面，来阐述大数据时代的知识图谱。
一、知识图谱的概念知识图谱（Knowledge Graph），是谷歌在2012年引入的技术概念，它是一种半结构化或非结构化数据，利用图结构描述实体和概念之间的关系，具有良好的联通性和可扩展性。
通常由三元组来表示：(subject, predicate, object)，其中subject表示一实体，predicate表示实体之间的关系，object表示实体或另一个知识图谱的节点。
一个知识图谱最基本的组成部分是实体以及实体间的关系，其中实体指的是一个能够被命名和描述的任意“事物”，比如人、地点、机构、物品等，这些实体都是通过“术语”来进行描述的。
知识图谱不同于传统的数据库，一方面它不仅包括了关系型数据库的信息，还包括了文本、图像、视频、语音等多模态信息；另一方面，它更注重概念表达和语义关联，能够表达出一些复杂的知识表示，如概念的继承、道德评价、谓词推理等等。
二、知识图谱的构建方法知识图谱的构建过程，包括知识获取、实体链接、关系抽取和知识表示四个主要步骤。
1. 知识获取知识获取是知识图谱的第一步，它来源于网页抽取、本体库抽取、知识库抽取等多种方式。
网页抽取比较适用于实时网页，利用爬虫技术获取文本信息，然后依据相似度和语义匹配进行识别。
本体库抽取则是根据本体库对文本进行类型识别，实现高质量的实体抽取。
2. 实体链接实体链接是指将抽取出的实体与知识库中已经存在的实体进行链接，以识别相同实体和实体间的关联性。
知识图谱名词解释
知识图谱名词解释一、知识图谱的特点：2、它是由一系列图像组成的，每一张都代表一个主题。
3、因此其所提供的有用信息远超过特定知识的精确定义。
4、知识图谱是面向不同用户的定制化的信息抽取技术。
5、知识图谱的特点包括三个方面，分别是它是由一系列图像组成的，每一张都代表一个主题；它是由一系列类别图像构成的；还有它是根据用户对象和业务问题的不同来构建的，并且在应用的过程中不断地演变与发展。
6、知识图谱不仅可以用来分析现实世界的数据，也可以用来模拟它。
7、知识图谱的最终目标是将现实世界转化为一个多维度，智能化的虚拟世界。
二、知识图谱的工作流程1、首先要根据特定的数据采集任务，确定适合的知识采集方法； 2、在采集到的数据上进行基于机器学习的多维分析，从而生成高质量的图谱； 3、将这些图谱组合在一起，并对它们的语义进行解释； 4、最后通过可视化平台呈现出具体的知识图谱。
三、知识图谱的应用1、商业领域：金融领域，尤其是在理财规划和保险等领域，其研究重点在于如何对投资者的财务数据进行更好的处理，实现资源优化配置。
2、计算机科学：大数据时代下，数据已经开始成为信息的重要组成部分，从而会影响人们对知识的认知和掌握。
3、社会科学：人类发明了图像识别和文字识别，但对于非图像和非文字数据却无法识别。
知识图谱将对文字识别和非图像识别起到积极推动作用。
四、知识图谱与其他技术1、知识图谱不是独立存在的，它必须与其他技术结合使用才能发挥作用。
2、知识图谱的建立与发展离不开人工智能的运用。
3、知识图谱的构建需要借助数据挖掘的技术。
五、知识图谱的未来趋势1、人工智能在大数据时代将继续保持强劲的增长势头，并深刻地改变着人类的生产、生活和思维方式。
2、知识图谱技术将得到进一步发展。
3、人工智能技术正在逐渐成熟，并开始得到广泛应用。
4、智慧城市、智能家居、医疗健康等领域的知识图谱将得到大力发展。
六、知识图谱的缺陷与改进方向这种特殊结构将各个类别相关联，具有良好的可扩展性。
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。
【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。
知识图谱总结规律(热门4篇)
知识图谱总结规律(热门4篇)知识图谱总结规律第1篇构成知识图谱的核心是三元组：实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relation），可以表示为 <实体1，关系，实体2> 或 <实体1，属性1，属性值1>，例如：；<人工智能公司，subclass，高料技公司>基于已有的知识图谱三元组，可以推导出新的关系。
例如：<翅膀 part-of 鸟>，<麻雀kind-of 鸟>，可以推导出<翅膀 part-of 麻雀>。
知识图谱的分类通用知识图谱实际上是谷歌或者百度这样的大型的互联网公司在构建的，它主最主要是用于它的搜索引擎，它面向的是通用领域，它的用户是全部的互联网的用户，它构建常识性的知识为主，包括结构化的百科知识，它强调的更多的是一种知识的广度，对知识的深度方面不做更多的要求，它的使用者也是普通的用户。
行业知识图谱面向一个特定的领域，它的数据来源是来源于特定行业的语料，它是基于行业的数据来构建，而且要有一定的行业的深度，它强调的是更多的是深度，而不是广度，能够解决行业人员的问题，它的使用者也是这个行业内的从业人员，或是这个领域里面的专业人员来使用。
通用知识图谱和行业知识图谱，个并不是说完全互相独立的，是具有互相互补性的关系。
一方面，通用知识图谱会不断的吸纳行业或者领域知识图谱的知识，来扩充它的知识面，然后增加它的知识的广度。
同时，我们在构建一个行业知识图谱或者领域知识图谱的时候，实际上也并不是说只局限在这个领域的基本的数据，我们同时还要去通用知识图谱里面去吸纳更多的常识性的知识来作为补充，只有这样才能构成一个非常完整的行业知识图谱。
知识图谱总结规律第2篇知识图谱：是一种结构化的语义知识库，用来所描述物理世界中的概念和物理关系。
“The world is not made of strings , but is made of things.”——辛格博士，from Google.辛格尔博士对知识图谱的介绍很简短：things，not string。
招聘进阶知识图谱(上部分)
明确培 养方向
提供招 聘标准
工作 分析
目标设 定依据
2.2 工作分析常用的W和H
Wh o
由谁来做
Whe n
任务项目什么 时候完成
Wh at
将完成什么样 的活动
Whe re
项目将在 哪里完成
Wh y
为什么要做 此项目工作
Ho w
如何完成 此项工作
Who m
为谁做
三. 胜任力分析
胜任力，是指某个职位 上的人完成其职务的能 力。
构建信息保密文化以及与信息人 才 保持接触
经济的 新兴经济体中的新中产阶级 经济衰退影响了销售
制订应变计划，以适应不断变化 的 市场环境，快速反应
政治的
新兴经济体对贸易和投资日 益 开放
更大幅度地消除不健康饮品所带 来 的压力，例如纽约市最近对含 糖饮 料的征税
准备组织创新战略以寻找新的商 业 机会
10.结构化面试的前 奏 11.结构化面试七步 成
诗
12. 面试问题起草 13.两类结构化面试 的
问题
14.STAR 面试法 15.结构化面试的难 点 16.结构化面试中应 避
免的问题 17.结构化面试记录 模
版
09
做好背景调查工作
1. 背景调查的4个关 键
2. 背景调查实操4要 素
3. 背景调查实操细节 4. 背景调查4步曲 5. 背景调查话术 6. 背景调查需要注意
的问题
10
做好候选人面试体验
1. 面试的整体旅程 2. 如何定义候选人面试
体验？ 3. 为何要重视“候选人
面 试体验”？ 4. 创造卓越的“候选人
面 试体验”6步法 5. 提升面试体验的3T
知识图谱技术体系总览
知识图谱技术体系总览本文主题为知识图谱技术体系，主要内容包括：1. 知识图谱体系架构2. 知识图谱构建技术3. 知识存储4. 知识图谱应用技术一、知识图谱体系架构首先来介绍一下整个知识图谱的体系架构。
知识图谱是现在非常热门的一个技术，也被认为是认知智能的核心内容。
知识图谱包含哪些内容呢？从知识的层面来看，知识图谱包括知识的生产，知识表示存储和知识应用等众多技术。
如上图所示，它包括了构建技术，存储技术，应用技术，以及其他相关的很多方面的技术。
从这张图中也可以看出，知识图谱包含了人工智能领域绝大多数细分领域的研究，还包括大量的大数据方面的技术，比如构建技术方面也有大数据相关的映射式构建技术，以及基于抽取式构建方面的自然语言处理和计算机视觉和声音处理技术等。
在知识图谱的存储方面，现在产业界中主流的是图数据库。
图数据库涉及到大量的大数据技术，比如分布式的图数据库会与 Hadoop、Spark 等分布式计算和分布式存储有很强的技术关联。
而一些比较新的技术，比如向量数据库也是比较前沿的一个研究领域。
在知识图谱的应用方面，也包括了比较多的内容，比如知识检索、知识探索，涉及到图数据库查询语言 Gremlin 和 Cypher 以及 SparQL。
知识搜索方面会用一些其他方法从图数据库或者其他存储方法里面获取所需要的知识。
在更多的应用里面，比如知识计算，知识推理等。
知识计算更多的是与图相关的计算，知识推理更多的是跟深度学习有关的，比如图神经网络。
还有很多面向具体的应用，比如问答、推荐、数据分析、知识溯源以及辅助决策等，这些都是与具体业务有直接关联的人工智能或知识图谱方面的应用。
二、知识图谱构建技术1. 知识图谱模式知识图谱在应用里面有两个方法：无模式的和模式受限的。
我们通常产业应用的知识图谱都是模式受限的。
这个模式就是指知识图谱模式，也称本体、类图谱或概念图谱等。
知识图谱模式定义了知识图谱需要包含哪些内容，或者说是对知识概念化的一种规范表达。
知识图谱构建加速信息检索速度
知识图谱构建加速信息检索速度一、知识图谱概述知识图谱是一种结构化的知识库，它通过将实体（如人、地点、组织等）和它们之间的关系以图的形式进行表示，从而使得信息的组织和检索变得更加高效。
与传统的数据库不同，知识图谱能够提供更为丰富和直观的语义信息，使得机器能够更好地理解查询意图，从而提高信息检索的速度和准确性。
1.1 知识图谱的核心特性知识图谱的核心特性主要包括以下几个方面：- 语义丰富：知识图谱能够存储实体的属性和实体之间的关系，这些信息都是以语义化的方式进行表示的。
- 结构化表示：知识图谱使用图结构来组织信息，每个节点代表一个实体，边代表实体间的关系。
- 动态更新：知识图谱可以不断地通过各种数据源进行更新和扩展，以保持信息的时效性和准确性。
1.2 知识图谱的应用场景知识图谱的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 智能问答系统：利用知识图谱可以快速准确地回答用户的问题。
- 推荐系统：根据用户的兴趣和行为，结合知识图谱中的信息，为用户提供个性化的推荐。
- 搜索引擎优化：知识图谱可以提高搜索引擎的语义理解能力，从而提供更加精准的搜索结果。
二、知识图谱构建的关键技术知识图谱的构建是一个复杂的过程，涉及到多个关键技术，这些技术共同作用于知识图谱的构建、更新和维护。
2.1 实体识别与链接实体识别是知识图谱构建的第一步，它涉及到从文本中识别出实体，并将其与知识图谱中已有的实体进行链接或创建新的实体节点。
这一过程需要自然语言处理（NLP）技术的支持，以确保实体的准确识别和链接。
2.2 关系抽取关系抽取是指从文本中识别出实体间的关系，并将其添加到知识图谱中。
这一过程同样需要NLP技术的支持，特别是依赖于语义角色标注和句法分析等技术。
2.3 知识融合知识融合是指将来自不同数据源的知识进行整合，解决实体冲突和信息不一致的问题。
这一过程需要使用到实体消歧和数据融合等技术。
2.4 知识推理知识推理是指利用知识图谱中的信息，通过逻辑推理来发现新的知识和关系。
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
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KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
82
Supervised relation extraction
• Sentence-level labels of relation mentions
• "Apple CEO Steve Jobs said.." => (SteveJobs, CEO, Apple) • "Steve Jobs said that Apple will.." => NIL
• Traditional relation extraction datasets
• ACE 2004 • MUC-7 • Biomedical datasets (e.g BioNLP clallenges)
• Entity classification • Group/expert detection • Ontology alignment • Object ranking
• Embedding models
KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
A sampler of research problems
• Growth: knowledge graphs are incomplete! • Link prediction: add relations • Ontology matching: connect graphs • Knowledge extraction: extract new entities and relations from web/text
•
Learn classifiers from +/- examples
•
Typical features: context words + POS, dependency path between
entities, named entity tags, token/parse-path/entity distance
知识图谱需要的技术
知识图谱架早期知识图谱架构• 知识图谱一般架构:[来源自百科]• 早期知识图谱架构
架构讨论 数据检索
规范化处 理
结果导读
预处理
可视化数 据
构建关系 矩阵网络
图谱参数 调整
知识抽取
• 实体概念抽取 • 实体概念映射 • 关系抽取 • 质量评估
•
Intelligence: can AI emerge from knowledge graphs?
• Automatic reasoning and planning
• Generalization and abstraction
KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
• Extracting semantic relations between sets of [grounded] entities
• Numerous variants:
• Undefined vs pre-determined set of relations • Binary vs n-ary relations, facet discovery • Extracting temporal information • Supervision: {fully, un, semi, distant}-supervision • Cues used: only lexical vs full linguistic features
80
Relation Extraction
? playFor
Kobe Bryant
LA Lakers
“Kobe Bryant, “Kobe
“Kobe Bryant
the franchise player of once again saved man of the match for
the Lakers” his team” Los Angeles”
• Validation: knowledge graphs are not always correct! • Entity resolution: merge duplicate entities, split wrongly merged ones
• Error detection: remove false assertions
•
Interface: how to make it easier to access knowledge?
• Semantic parsing: interpret the meaning of queries
• Question answering: compute answers using the knowledge graph
2. Entity resolution
Hale Waihona Puke • Single entity methods • Relational methods
3. Link prediction
• Rule-based methods • Probabilistic models • Factorization methods
Not in this tutorial:
9
关系抽取
定义: 常见手段:
语义模式匹配[频繁模式抽取,基于密度聚类,基于语义相似性] 层次主题模型[弱监督]
Methods and techniques
1. Relation extraction:
• Supervised models • Semi-supervised models • Distant supervision