垂直知识图谱可视化服务平台的设计与实现
知识图谱构建算法研究及实践
知识图谱构建算法研究及实践随着信息技术的快速发展，数据越来越丰富，但也越来越难以处理。
知识图谱应运而生，它是一种用于表示知识的模型，可以捕获语义信息和关系，并将其组织成一种结构化的形式。
知识图谱的构建是一个复杂的过程，需要使用算法来处理数据，并将其转换成可视化的图形。
本文将介绍目前常用的知识图谱构建算法，并探讨它们的实践应用。
一、基础算法1. 数据抽取数据抽取是知识图谱构建的第一步，它通过解析文本或网络信息，抽取实体和关系。
目前常用的方法有正则表达式、自然语言处理和机器学习。
其中，机器学习是最常用的方法，它可以通过训练数据集来识别实体和关系，然后使用自动生成模型进行抽取。
2. 实体链接实体链接是将抽取的实体链接到知识库中的实体。
这个过程可以通过基于特征的方法和基于图的方法来处理。
其中基于特征的方法是指通过计算参数特征来匹配实体和知识库实体，然后通过聚类算法将它们连接起来。
而基于图的方法则是将每个实体和知识库实体连接起来形成一个图，然后使用图匹配算法来找到匹配的实体。
3. 实体关系抽取实体关系抽取是将抽取的实体通过关系连接起来，形成知识图谱。
这个过程可以使用语义匹配方法和模式匹配方法。
其中语义匹配方法是通过计算两个实体之间的相似度来判断它们之间的关系，而模式匹配方法则是通过提取文本特征来找到它们之间的关系。
二、高级算法1. 半监督学习算法半监督学习算法是用少量已经标记好的数据来生成算法模型，然后使用未标记的数据来拓展模型。
这个算法的主要优点是可以处理大量未标记的数据，但仍保持较高的准确率。
在知识图谱构建中，这个算法可以被用来预测未知的实体和关系。
2. 灰度推理算法灰度推理算法是一种基于模糊数学的知识表示方法，它能够更好地处理人类语言中的含糊信息。
这个算法可以被用来推测实体之间的关系。
例如，在一个电子商务平台上，用户购买了一件商品，然后声称这件商品有一个问题。
灰度推理算法可以推断该商品和其他商品之间的关系，然后自动建立新的关系图。
知识图谱解决方案
知识图谱解决方案1. 引言随着信息技术的不断发展，海量的数据被生成和积累。
为了更好地利用这些数据，知识图谱作为一种高效的知识表示和推理方法，被广泛应用于各个领域，如语义搜索、智能问答、推荐系统等。
本文将介绍知识图谱的概念、构建方法以及解决方案的设计和实施过程。
2. 知识图谱概述知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通过将实体、属性和关系组织为图形结构来描述现实世界中的知识。
图谱中的实体表示为节点，属性表示为节点的属性，关系表示为节点之间的边。
知识图谱能够帮助我们更好地理解和利用知识，发现知识之间的关联和模式。
3. 知识图谱的构建方法知识图谱的构建方法主要包括实体抽取、属性抽取、关系抽取和图谱融合。
3.1 实体抽取实体抽取是指从文本中识别和提取出具体的实体，例如人物、地点、组织等。
常用的实体抽取方法包括基于规则的匹配方法和基于机器学习的方法。
基于规则的匹配方法依赖于预先定义的规则，通过模式匹配的方式识别实体。
基于机器学习的方法则使用训练好的模型，通过对文本进行特征提取和分类来识别实体。
3.2 属性抽取属性抽取是指从文本中提取实体的属性信息，例如实体的特征、属性值等。
常用的属性抽取方法包括文本挖掘和自然语言处理技术。
文本挖掘技术可以用于识别和提取文本中的关键词和特征，从中获取实体的属性信息。
自然语言处理技术则可以通过分析文本语义和上下文信息，提取实体的属性值。
3.3 关系抽取关系抽取是指从文本中提取实体之间的关系信息，例如人物之间的关系、事件和实体之间的关系等。
常用的关系抽取方法包括依存句法分析、实体对齐和关系抽取算法。
依存句法分析可以通过分析句子的语法结构，提取实体之间的依存关系。
实体对齐技术则可以通过匹配和对齐实体在不同文本中的出现，识别实体之间的关系。
关系抽取算法则可以通过深度学习和图神经网络等方法，从文本中识别和提取出实体之间的关系。
3.4 图谱融合图谱融合是指将多个知识图谱进行合并和整合，形成一个更全面、更准确的知识图谱。
知识图谱可视化工具
知识图谱可视化工具引言知识图谱是一种用于表示和展示知识的结构化模型，它通过将实体和实体之间的关系以图形的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和分析知识。
随着大数据和人工智能的快速发展，知识图谱在各个领域都得到了广泛的应用。
为了更好地利用和探索知识图谱，出现了许多知识图谱可视化工具。
一、什么是知识图谱可视化工具知识图谱可视化工具是一类软件工具，用于将知识图谱中的数据以直观和可交互的图形方式展示出来。
通过这些工具，用户可以更加清晰地了解知识图谱中的实体、属性和关系，并且可以通过交互操作来进行数据分析和可视化效果的调整。
二、知识图谱可视化工具的功能1. 实体和关系的展示知识图谱可视化工具可以将知识图谱中的实体以节点的形式展示出来，节点的样式和颜色可以根据实体的属性进行设定。
同时，工具还可以将实体之间的关系以边的形式展示出来，边的粗细和颜色可以体现关系的强度和类型。
2. 交互式操作知识图谱可视化工具通常提供了丰富的交互式操作，用户可以通过鼠标点击、拖拽等方式来对图谱进行探索和分析。
例如，用户可以通过点击节点来查看该节点的详细信息，可以通过拖拽节点来调整图谱的布局等。
3. 数据过滤和查询知识图谱可视化工具还可以进行数据过滤和查询，用户可以根据实体属性的取值范围、关系的类型等条件来筛选和搜索相关的数据。
这样可以帮助用户针对特定的问题进行数据分析，找出关键的实体和关系。
4. 可视化效果的定制知识图谱可视化工具通常提供了丰富的图形定制选项，用户可以根据自己的需求来调整图谱的样式和布局。
例如，用户可以设置节点的颜色、大小和形状，可以调整边的粗细、颜色和箭头的样式等。
三、知识图谱可视化工具的应用领域1. 知识图谱研究和教育在知识图谱的研究和教育领域，可视化工具可以帮助研究人员和教师更好地理解知识图谱的结构和关系，并且可以通过交互操作来探索和发现知识的新规律。
2. 企业和组织管理在企业和组织管理中，知识图谱可视化工具可以帮助企业和组织更好地理解和利用知识资产，从而提高组织的决策能力和创新能力。
高职课程体系知识图谱构建及可视化研究
高职课程体系知识图谱构建及可视化研究作者：***来源：《电脑知识与技术》2024年第09期摘要：高职教育在中国的教育体系中占据着重要的地位。
它注重培养实际操作能力，并与市场需求紧密结合，为学生提供就业和职业发展的机会。
然而，随着社会的快速发展和知识的不断更新，高职课程体系需要进行不断调整和优化，以适应新形势下的教育需求。
在这样的背景下，构建高职课程体系的知识图谱并进行可视化研究具有重要的意义。
关键词：高职；课程体系；知识图谱构建；可视化中图分类号：G642 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2024）09-0039-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，可以将各个课程之间的关联关系、知识点的层次结构以及相关资源等信息进行整合和展示。
通过构建高职课程体系的知识图谱，可以更全面地了解不同课程之间的联系，并挖掘隐藏在其中的知识和潜在的价值。
同时，借助可视化技术，可以以图形化的方式呈现知识图谱，使其更易于理解和应用。
这对于课程规划、学习资源推荐、职业规划和教学质量评估等方面都具有重要的帮助和指导作用。
因此，研究高职课程体系知识图谱的构建及可视化是非常必要的。
它有助于提升高职教育的质量和效果，为学生提供更好的学习和职业发展支持，同时也促进教师和教育管理者的专业发展和决策制定。
通过深入研究和应用，可以进一步推动高职教育的改革和创新，迎接未来社会的挑战和需求。
1 知识图谱的构建方法知识图谱的构建方法是一个复杂而严谨的过程，其目的是将大量的信息和数据有机地连接起来，形成具有结构化和可理解性的知识网络[1]。
在构建知识图谱时，可以采用以下几种方法来确保其准确性和完整性。
首先，收集数据是构建知识图谱的第一步。
需要从各种可靠的来源获取数据，包括文本文献、数据库、互联网等。
这些数据应当是经过验证和验证过程的，以确保其准确性和可信度。
其次，在数据清洗和预处理阶段，需要对获取到的数据进行清洗和预处理。
知识图谱推荐系统设计与实现
知识图谱推荐系统设计与实现随着信息化时代的到来，人们面临着越来越庞大的数据量和信息流。
对于用户而言，获取感兴趣、合适的信息变得愈发困难。
因此，推荐系统应运而生，成为帮助用户发现更多、更有价值信息的重要工具之一。
在推荐系统中，知识图谱作为一种有效的知识表示模型，能够使推荐更加个性化、准确。
本文将介绍知识图谱推荐系统的设计过程，并探讨其实现方法。
一、知识图谱概述知识图谱是一种对现实世界中实体、概念和关系进行建模和存储的技术。
它通过将实体和概念抽象成节点，关系抽象成边，创建一个结构化的知识网络。
这种网络能够对实体和关系进行深度的挖掘和分析，发现实体之间的潜在联系，帮助用户理解和获取知识。
二、知识图谱推荐系统的设计1. 数据收集与预处理知识图谱推荐系统需要从多个数据源中收集知识数据，并进行预处理。
这包括数据清洗、实体和关系抽取、实体链接和消歧、以及知识融合等步骤。
数据预处理的目标是将原始数据转化为结构化的知识图谱数据。
2. 知识表示与储存知识表示是将知识以机器可理解的形式进行编码。
在知识图谱推荐系统中，常用的知识表示方法包括RDF、OWL和JSON-LD等。
将知识以这些格式进行编码，便于系统对知识进行存储和查询。
3. 语义关系建模在知识图谱中，实体之间的关系对于推荐系统的准确性至关重要。
在建立知识图谱推荐系统时，需要对实体之间的语义关系进行建模。
这包括确定实体之间的相似性度量、关系的权重、以及推荐算法的实现等。
4. 用户建模与个性化推荐知识图谱推荐系统需要对用户进行建模，了解其兴趣和偏好。
这可以通过用户行为数据、社交网络数据等进行分析，得到用户的特征向量。
基于这些特征向量，系统可以使用协同过滤、内容推荐等算法进行个性化推荐。
5. 反馈与评估在知识图谱推荐系统中，反馈和评估是不可或缺的环节。
通过用户行为数据的反馈，系统能够及时调整推荐策略，提升推荐准确性。
同时，评估系统的性能指标，如准确率、召回率等，可以帮助优化系统的推荐效果。
基于知识地图的教师个人知识管理平台的设计与实现
文献综述
当前教师个人知识管理平台的研究主要集中在知识分类、存储、共享和可视 化等方面。然而，现有研究存在知识分类标准不统一、知识存储分散、知识共享 困难、知识可视化不明显等问题。针对这些问题，本次演示提出了一种基于知识 地图的教师个人知识管理平台的设计与实现方法。
研究问题和假设
本研究主要解决教师个人知识管理在分类、存储、共享和可视化方面存在的 问题，提出一种基于知识地图的教师个人知识管理平台的设计与实现方法。假设 该平台能够有效提高教师的知识管理效率，进而提高教育质量。
基于知识地图的教师个人知识管理 平台的设计与实现
01 引言
目录
02 文献综述
03 研究问题和假设
04 研究方法
05 参考内容
引言
在当今信息化社会，知识的重要性日益凸显。教师作为知识的传播者和创新 者，其个人知识的有效管理对于教育质量的提高具有重要意义。个人知识管理平 台为教师提供了一种全新的知识管理方式，能够整合、分类、存储、共享知识， 提高知识利用率，促进教师专业发展。本次演示旨在设计并实现一种基于知识地 图的教师个人知识管理平台，以解决当前教师个人知识管理存在的问题。
研究方法
本研究采用文献分析法和问卷调查法，通过对已有文献和调查数据的分析， 确定教师个人知识管理的需求和现有平台的不足之处。同时，运用系统设计和实 现方法，构建出基于知识地图的教师个人知识管理平台的原型。
基于知识地图的教师个人知识管理平台主要包括以下功能模块：
1、知识分类模块：根据教育领域的知识分类标准，将教师个人知识进行分 类并存储。
2、知识存储模块：为教师提供多种存储方式，如文本、图片、音频、视频 等，方便教师将知识进行高效存储。
3、知识共享模块：支持教师与同事、学生之间的知识共享与交流，促进知 识的传播与应用。
K12教育知识图谱管理系统设计与实现
四、系统性能测试
在系统性能测试阶段，我们对系统的响应时间、数据存储和处理能力进行测 试。
1、响应时间测试
我们选取不同数量的用户对系统进行测试，并记录每个用户在单次请求的平 均响应时间。测试结果表明，随着用户数量的增加，系统的响应时间也会相应增 加，但增加幅度较小，说明本系统具有较强的应对高并发请求的能力。
（3）构建知识图谱：根据概念模型，构建知识图谱，将概念之间的关系以 图形化的方式表示出来。
2、数据管理
本系统的数据管理包括以下功能：
（1）数据存储：将知识图谱中 的数据存储到数据库中；
（2）数据更新：对知识图谱中的数据进行更新，包括添加、修改和删除等 操作；
（3）数据查询：通过查询语句获取数据库中的数据，并对数据进行筛选、 排序和聚合等操作。
2、数据存储和处理能力测试五在数据存储和处理能力测试阶段我们分别设 计了以下实验来检验系统的数据存储和处理能力：【增加具体实验方案和测试结 果】实验结果表明本系统的数据存储和处理能力较强能够满足大规模数据的存储 和高并发处理需求。
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一、系统需求分析
在系统需求分析阶段，我们主要从功能、性能和易用性三个方面对系统进行 需求分析。
1、功能需求
本系统主要包括以下功能：
（1）知识图谱构建：从教育资源中提取知识，并建立知识之间的关系；
（2）数据管理：对知识图谱中的数据进行存储、更新、删除等操作；
（3）数据分析：对知识图谱中的数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据中 的模式和规律。
（2）交互操作简单：系统应该提供简单易用的交互操作方式，避免用户在 使用过程中出现混淆；
（3）系统响应速度快：系统应能够快速响应用户的操作请求，提高用户的 使用体验。
基于知识图谱的大数据分析平台建设
基于知识图谱的大数据分析平台建设一、引言现代社会中大数据的应用越来越广泛，大数据分析技术已成为数据驱动决策的重要工具。
然而，传统的数据分析方法往往无法有效处理海量的结构化和非结构化数据。
为了应对这一挑战，基于知识图谱的大数据分析平台应运而生。
本文将重点介绍该平台的建设方法和技术。
二、知识图谱的概念和作用知识图谱是一种数据结构模型，用于表示和组织实体之间的关系，以及实体的属性信息。
它能够帮助我们从复杂的数据中快速提取有用的信息，并形成可视化的结果，从而支持决策制定和业务发展。
三、大数据分析平台的需求与架构1. 需求分析：在建设基于知识图谱的大数据分析平台之前，需要对业务需求进行全面分析。
包括数据源的整合、数据存储和处理能力、分析算法的选择等方面的需求。
2. 架构设计：基于分析需求，将大数据分析平台划分为数据采集与清洗模块、数据存储与处理模块、知识图谱构建模块、数据分析与挖掘模块以及可视化展示模块。
每个模块都有其独特的功能和关联性，通过相互连接和协同工作，实现全流程的数据分析。
四、基于知识图谱的大数据分析平台的关键技术1. 数据采集与清洗：通过Web爬虫技术实现数据的自动采集，并进行结构化处理和数据清洗，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与处理：采用分布式存储和计算系统，如Hadoop和Spark等，来存储和处理大规模的结构化和非结构化数据。
3. 知识图谱构建：通过自然语言处理（NLP）和语义分析技术，对数据进行语义建模和关系抽取，构建知识图谱模型。
4. 数据分析与挖掘：利用机器学习、深度学习等算法，对知识图谱进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的潜在规律和价值。
5. 可视化展示：通过可视化技术和交互界面，将数据分析结果以图形化的方式展示，帮助用户更直观地理解和使用分析结果。
五、基于知识图谱的大数据分析平台的应用案例基于知识图谱的大数据分析平台已经在多个领域得到了应用。
以医疗领域为例，该平台可以整合大量的医疗数据，包括临床数据、医学文献、专家知识等，构建一张全面的医疗知识图谱。
初中化学学科知识图谱的构建与可视化查询系统的实现
3、查询功能的实现
为了方便用户进行查询分析，我们在可视化查询系统中实现了多种查询功能。 用户可以通过输入关键词或选择特定的知识点，来查询相关的知识点、关联关系 以及其他相关信息。系统会根据用户的查询条件，快速地在知识图谱中查找并展 示相应的结果。
系统性能测试与改进
为了确保可视化查询系统的性能和稳定性，我们对系统进行了全面的性能测 试。测试中，我们模拟了不同用户数量、不同网络环境下的系统访问情况，并对 系统的响应速度、数据准确性和界面交互效果等方面进行了评估。根据测试结果， 我们发现了一些潜在的问题，如数据加载速度较慢、界面布局不够合理等。
针对这些问题，我们采取了相应的改进措施，例如优化数据加载策略、调整 界面布局等。经过改进后，系统的性能得到了显著提升，用户满意度也明显提高。
结论与展望
本次演示介绍了初中化学学科知识图谱的构建与可视化查询系统的实现过程。 通过构建知识图谱，我们将初中化学学科的核心概念和原理有机地在一起，形成 了一个完整的知识体系。同时，我们利用可视化技术将知识图谱展示在图形界面 上，并实现了多种查询功能，方便用户进行查询分析。经过性能测试和改进，该 系统具有良好的性能和稳定性，可以为初中化学学科的教学和学习提供有力的支 持。
总之，初中数学问题的全知识图谱设计与实现是一项系统性的工程，需要我 们在全面梳理知识点的基础上，深入探究概念之间的与区别。我们需要学生的认 知特点和心理特征，采用多样化的教育技术和模式，激发学生对数学知识的兴趣 和热情。通过这种方式，我们希望能够提高学生的学习效果和学习兴趣，帮助他 们更好地理解和掌握初中数学知识。
学科知识图谱的构建
1、知识收集与整理
构建初中化学学科知识图谱的第一步是进行知识的收集与整理。我们通过查 阅化学教材、参考资料、网络资源等途径，收集了大量的初中化学学科知识，包 括分子、原子、元素、化合物、化学反应等核心概念和原理。然后，我们对这些 知识进行分类和整理，构建了一个初步的化学学科知识体系。
知识图谱构建与应用平台的设计与开发实践
知识图谱构建与应用平台的设计与开发实践概述：知识图谱是一种用于存储、表示和推理知识的图数据库。
它通过将实体、属性和关系组织成有向无环图的形式，帮助我们更好地理解和利用知识。
知识图谱在各个领域的应用不断增加，例如智能问答系统、推荐系统、搜索引擎等。
本文将介绍知识图谱构建与应用平台的设计与开发实践。
一、设计目标设计与开发一个知识图谱构建与应用平台需要考虑以下几个目标：1. 可扩展性：平台需要支持大规模的知识图谱，能够处理上亿个节点和关系。
因此，平台应该具备良好的扩展性，能够根据需求增加节点和关系，并且能够快速进行图谱的查询和推理。
2. 灵活性：平台应该支持多样化的数据源接入，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
此外，平台还应该具备灵活的数据建模机制，能够根据不同的领域和应用场景进行数据建模。
3. 完备性：平台应该提供完备的图谱构建工具和算法。
这些工具和算法应该涵盖知识抽取、实体链接、关系抽取等关键技术，能够自动地从原始数据中提取出知识。
4. 可视化：平台应该提供直观、易用的图谱可视化界面，帮助用户理解和分析图谱中的知识。
用户可以根据需求自定义查询和可视化方式，并且能够进行交互式的探索工作。
二、开发实践在进行知识图谱构建与应用平台的设计与开发实践时，可以按照以下步骤进行：1. 数据采集与清洗：首先，需要收集各种数据源，包括结构化、半结构化、非结构化的数据。
然后，对数据进行清洗和预处理，解决重复数据、噪声数据等问题。
清洗后的数据可以作为构建知识图谱的基础。
2. 知识抽取与实体链接：在清洗后的数据基础上，可以采用自然语言处理技术和机器学习算法，对数据进行知识抽取和实体链接。
知识抽取可以提取出实体、属性和关系，并将其组织成图的形式。
实体链接可以将文本中的实体链接到知识图谱中已有的实体。
3. 知识建模与存储：在获得知识图谱的基础之后，需要对知识进行建模和存储。
可以使用图数据库来存储知识图谱，例如Neo4j、TigerGraph等。
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。
基于知识图谱的知识管理平台设计与实现
基于知识图谱的知识管理平台设计与实现作者：吴云，郭健辉，王安平来源：《无线互联科技》2022年第18期摘要：研究生的创新能力是我国成为人才强国的重要推动力，为我国的科技创新领域增添了活力。
伴随着互联网信息技术的飞速发展，人们获取知识的途径变得丰富多样，随之而来庞大的信息量也给研究生的日常学习带来了新的挑战，如果不能及时有效地整理学习到的知识，将会降低研究生的学习效率。
文章研究基于知识图谱的知识管理平台，具有论文管理、笔记资料管理、科技竞赛管理、文件管理、可视化展示等功能，对提升研究生学习的系统性和高效性具有重要的意义。
关键词：知识图谱；知识管理；B/S0引言随着现代信息技术的快速崛起，信息量呈现爆炸式增长，知识更新的速度越来越快，社会也对研究生的综合素质提出了更高的要求。
研究生在学习方面的特点是不拘泥于课堂上的知识，有更多独立的科研项目，经常要查找与研究方向相关的专业知识，注重知识的时效性。
另外，研究生作为推动我国成为创新型国家的主力军，需要具备相关信息的检索能力，及时地了解专业发展的前沿技术，通过不断地实验与分析，做出更多的创新型研究。
研究生学习阶段是学习道路上的黄金时期，对于个人的提升、社会的需求以及国家的发展都至关重要。
本文设计并研发出一种基于知识图谱的知识管理平台，对收集到的数据信息进行整合，实现论文管理、笔记资料管理、科技竞赛管理、文件管理和可视化展示等功能，通过知识图谱可视化就可以简单直观的展示知识的核心结构，让知识成体系，帮助研究生快速地获取相应的知识，提升学习效率。
1设计思想和体系结构本系统基于B/S架构模式进行开发，是一种基于浏览器载体的框架，主要包括浏览器、Web服务器和数据库服务器3个部分［1］。
其中，浏览器处理小部分的事务逻辑，通过网址就能轻松访问，面向的是用户群体，界面设计应清晰简洁。
Web服务器主要用于信息传送。
当用户使用系统点击相应的功能时，就会先向Web服务器发出请求，再将页面的各种提示信息编译成前端代码传回给用户浏览器，实现人机交互。
基于知识图谱的问答系统设计与实现
基于知识图谱的问答系统设计与实现随着信息技术的发展和人们对知识获取需求的增加，问答系统逐渐成为人们在日常生活中不可或缺的工具。
当前，基于知识图谱的问答系统成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于知识图谱的问答系统的设计与实现，包括知识图谱的构建、问题理解与匹配、答案生成等关键步骤。
首先，构建知识图谱是基于知识图谱的问答系统设计与实现的首要任务。
知识图谱是一种结构化的知识表示方式，能够将实体、属性和关系以图的形式进行表示。
构建知识图谱的过程包括知识抽取、知识融合和知识存储等步骤。
知识抽取是从海量的文本中提取有用的知识，通常会使用自然语言处理技术和机器学习算法。
知识融合是将不同来源的知识进行整合，包括消除冲突和进行实体对齐等操作。
知识存储是将抽取和融合得到的知识以图的形式存储在数据库中。
其次，问题理解与匹配是基于知识图谱的问答系统中的关键步骤。
当用户提出一个问题时，系统首先要理解问题的含义并将其转化为计算机可以处理的形式。
问题理解的方法包括词法分析、语法分析和语义分析等。
基于知识图谱的问答系统通常使用图匹配的方式来进行问题匹配。
通过匹配问题中的实体、属性或关系，系统能够快速定位到相关的知识，并生成相应的候选答案。
最后，答案生成是基于知识图谱的问答系统中的最终步骤。
在问题匹配的基础上，系统需要从候选答案中选取最佳的答案进行回答。
答案生成的方法包括基于规则的生成和基于机器学习的生成。
基于规则的生成是根据特定的规则或模板生成答案。
基于机器学习的生成是通过训练模型来预测最佳答案。
生成的答案可以以文本、图表或其他形式展示给用户。
在实际应用中，基于知识图谱的问答系统能够广泛应用于各个领域。
例如，在医疗领域中，用户可以通过问答系统获取到疾病的相关知识和治疗方案；在旅游领域中，用户可以通过问答系统获取到旅游景点的相关信息和推荐；在智能助理领域中，用户可以通过问答系统获取到日常生活中的各种问题的答案。
综上所述，基于知识图谱的问答系统的设计与实现包括知识图谱的构建、问题理解与匹配、答案生成等关键步骤。
知识图谱数据管理系统的设计与实现
电力 数据 的大数据 价值挖 掘。
聚类 分析 能将 高维 数据集 合 划分为 很 多 类，使得同一类 内数据对象相似度最高 ，类 与 大。ｋ ｍｅ ａ ｎ ｓ 算 法 的应用 以用 电用 户用 电量为 分 类 依 据，设 定 ０ — ５ ０ 、５ ０ ． １ ｏ ０等 不 同层 次 的 用 电量， 即为 Ｋ值 ，建立相 似或 相似 关系 ， 通过计算机对所有用户进行逐 比对 ；将所有
式 ，扩展 性 、可 用性 、查 询 语 言 、 容错性 、 存储后端 、 一致性等 因素 ，
通过语义检 索技 术获取并有机整合多源数据 ， 用于提 高搜 索引擎的质 量。知识图谱本质上是
一
种语 义 网络。其 结 点代表 实体 （ ｅ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙ ）或
２相关技术介绍
２ ． １ Ｒ Ｄ Ｆ 简介
数据库技术 ・ Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ
知识图谱数据管理系统的设计与实现
文／ 王 丽 娟 吴 刚。
知 识 图谱 是一种 知识 数据 的 管理 方式 ，
询 ，而且效率 高。图数据库在 处理 这类数据上 具有 巨大 的优势 。
本 文在调 研 考察 了多种 图数 据库 的 基础 上 ，综合 考量 了分 布
内
数獬满
信息 服务 分析服 务平 台建 立 不同 的数据 分析 处理模 型，主要包括聚类和分类算法模型 的应 用， 找 出用 电行为和设备运行 的规律特征 ， 并不断的训练和验证分析模型 的准确度 ，实现
攒
滔赢
图６ ：大数据 流式计 算
３结语
本 文基 于 电力光 纤通 道获 取 的生产 设备 运行 实时数据，并结合 电力营销、生产及计量 业 务相关 历史数据 ， 采用大数据挖掘分析技术 ， 通过 对实时运行数据流式处理和历史数据的批 实现大数据技术在电力光纤入户领域 的应用 ， 增 强电网运 行管控和客 户服务 能力。 用 … ．电力信 息与通信技术 ， ２ ０ １ ３ （ １ ０ ） ． ［ ４ ］孙 大 为 ，张 广艳 ，郑 纬 民 ．大数 据 流 式 计 算 ：关键 技 术及 系统 实例 … ．软件 学
基于知识图谱的智能电商推荐系统设计与实现
基于知识图谱的智能电商推荐系统设计与实现第一章：引言电子商务已经成为当今社会的一种必要形式。
随着互联网技术的不断发展和普及，越来越多的人选择在电子商务平台上购物。
虽然电子商务平台为消费者和厂商带来了便利和机会，但是随着市场规模的不断扩大，竞争日益激烈，如何在众多产品和商家中找到适合自己的产品和商家变得越来越困难。
在这种情况下，智能推荐系统应运而生。
智能推荐系统基于用户的历史记录和行为，利用推荐算法来预测用户的兴趣和需求，为用户提供个性化的推荐服务。
基于知识图谱的智能推荐系统能够更好地理解用户的兴趣和需求，帮助用户更快地找到满足他们需求的产品和商家。
本文将介绍基于知识图谱的智能电商推荐系统的设计和实现。
首先，我们将探讨知识图谱和智能推荐系统的基本概念。
然后，我们将介绍如何将知识图谱和智能推荐系统相结合，提供更为准确和个性化的推荐服务。
最后，我们将给出系统的实现细节和性能分析。
第二章：知识图谱与智能推荐系统的基本概念2.1 知识图谱知识图谱是一种结构化、语义化的知识表示形式，它通过将知识结构化地组织成一个图形网络，使得计算机可以理解和处理知识。
知识图谱由多个节点和边组成，节点表示实体或概念，边表示节点之间的关系。
2.2 智能推荐系统智能推荐系统是一种利用推荐算法来预测用户兴趣和需求，并提供个性化推荐服务的系统。
传统的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐等。
第三章：基于知识图谱的智能电商推荐系统的设计3.1 总体设计基于知识图谱的智能电商推荐系统主要包括用户管理模块、知识图谱构建模块、推荐模块、反馈模块和可视化模块。
用户管理模块主要处理用户的注册、登录、个人信息管理等功能。
知识图谱构建模块负责从不同来源获取数据，构建知识图谱。
推荐模块根据用户的个人信息和历史行为，基于知识图谱推荐适合的产品和商家。
反馈模块用于处理用户的反馈和投诉。
可视化模块使用户可以更直观地了解系统的运作。
3.2 知识图谱构建模块知识图谱构建模块主要包括数据采集，数据预处理，实体链接，关系抽取等步骤。
基于知识图谱的推荐系统设计与实现
基于知识图谱的推荐系统设计与实现一、引言伴随着互联网技术的飞速发展，推荐系统成为电商、社交、新闻、音乐等领域广泛应用的重要技术之一。
推荐系统作为一种信息过载问题的解决方案，旨在为用户提供个性化的推荐服务。
而基于知识图谱的推荐系统作为一种新的推荐技术，在提升推荐效果、解决冷启动等问题方面具有一定的优势，因此在实践中得到了广泛应用。
本文将介绍基于知识图谱的推荐系统设计与实现。
二、基于知识图谱的推荐系统概述1. 知识图谱简介知识图谱是Google在2012年提出的概念，是一种语义图谱，是一种结构化、语义化的数据描述方式，用于描述现实世界中的各种实体及其关系。
知识图谱的核心是实体和实体之间的关系，通过这种关系的描述，可以形成一个复杂的知识体系。
2. 基于知识图谱的推荐系统基于知识图谱的推荐系统是指利用知识图谱中实体之间的关系，来进行用户、物品之间的关联度计算和推荐的过程。
与传统的推荐系统相比，基于知识图谱的推荐系统有以下优势：（1）解决冷启动问题。
基于知识图谱的推荐系统可以利用知识图谱中的实体和关系，来进行相关度计算，从而为新用户和新物品进行推荐。
（2）提升推荐的准确度。
知识图谱中的实体之间的关系可以提供更为全面和准确的信息，从而使推荐的精度和可靠性更高。
（3）支持推荐的解释和可视化。
知识图谱可以以图谱的形式呈现，可以支持用户对推荐结果的解释和可视化。
三、基于知识图谱的推荐系统设计1. 数据收集和处理基于知识图谱的推荐系统的数据来源可以是多种，如用户行为数据、物品属性数据等。
在进行数据收集和处理时，需要将数据整合为知识图谱的格式，即实体和实体之间的关系。
2. 知识图谱构建和维护知识图谱的构建需要进行实体抽取、关系抽取和实体对齐等步骤，实体和关系的构建需要对领域专业知识进行理解和建模化。
同时，为了提高推荐效果和可扩展性，知识图谱的维护也是必不可少的。
3. 推荐算法基于知识图谱的推荐系统的推荐算法可以借鉴传统的协同过滤算法和基于内容的推荐算法，同时需要结合知识图谱中实体之间的关系，进行关联度计算和推荐结果生成。
基于“知识图谱+_可视化任务驱动地图”的《运筹学》课程建设路径探索
公关论坛和把握课程的结构和脉络。
其次，知识图谱的推理和关联分析技术也可以为《运筹学》课程中的任务设计和优化提供帮助。
此外，随着知识图谱技术的不断发展和完善，其在《运筹学》课程中的应用也将更加广泛和深入。
未来，我们可以期待看到更多基于知识图谱的智能化教学工具和方法出现，为《运筹学》课程的教学提供更加高效、便捷和个性化的支持。
二、知识图谱+可视化任务驱动地图在《运筹学》课程建设中的应用针对《运筹学》课程教学中存在的问题和国内外研究现状，本研究提出基于“知识图谱+可视化任务驱动地图”的课程建设路径。
“可视化任务驱动地图”的设计分为两个阶段：第一阶段，将任务分解为三层渐进的“任务链”。
第一层为“单元驱动”，包含运筹学的理论知识，为模块任务铺平道路；第二层为“模块驱动”，它是对上一层理论知识的整合与简单应用；第三层为“课程驱动”，解决工程行业中的实际问题，为未来岗位做好准备。
第二阶段，遵循布鲁姆提出的六个认知层次，设计“可视化任务驱动地图”使每个模块任务的结果“透明化”，即以图表和地图的形式记录每个阶段工作的结果，帮助学生了解每个阶段的任务、需要解决的问题、需要学习的概念，从而有效提高学习效率，同时对行业流程有一个透彻的了解。
同时驱动地图符合工科生的学习和思考习惯。
（一）构建“三层”循序渐进的任务链根据《运筹学》课程的知识体系和教学目标，设计“三层”循序渐进的任务链，见图1。
第一层为基础任务层，旨在帮助学生掌握基本概念和原理；第二层为“模块驱动”任务层，通过实际案例分析，培养学生解决问题的能力；第三层为“课程驱动”创新任务层，引导学生开展创新性研究和探索。
每个层次的任务都紧密围绕课程目标，形成一个有机整体。
图1 三层渐进“任务链”（二）任务的可视化设计随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种有效的知识表示和可视化工具，逐渐在教育领域得到广泛应用。
在理工科课程教学中，任务链作为一种重要的教学组织方式，对于引导学生逐步深入学习和理解课程内容具有重要意义。
《骆越演义》知识关系可视化系统设计与实现
２０２２年０３月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)M a r．２０２２第３９卷第１期㊀㊀㊀㊀㊀J o u r n a l o fN a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l．３９N o．１D O I:１０．１６６０１/j．c n k i．i s s n２０９６Ｇ７３３０．２０２２．０１．０１４文章编号:２０９６Ｇ７３３０(２０２２)０１Ｇ００９４Ｇ０６«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现∗李㊀航,黄容鑫,黄伟刚,孙竞丹,覃㊀晓＠(南宁师范大学计算机与信息工程学院;八桂学者创新团队实验室,广西南宁５３０１００)摘㊀要:针对小说中繁杂的内容信息,通过数据可视化可以清晰地对分析结果信息进行解读和传达,更好地展现数据价值.本研究以«骆越演义»文本为处理对象,依据知识图谱的构建技术,定义小说中实体关系并基于依存句法方式抽取三元组;应用E C h a r t s图表库辅助绘制关系图;将L T P模型和相似词典相结合实现知识的查询;从而完成知识关系可视化系统的构建.系统为快速理解小说中的人物关系和战争关系提供了可视化帮助,对自然语言文本的知识关系抽取技术也具有一定的参考意义.关键词:知识图谱;句法依存;可视化中图分类号:T P３１１．１３㊀㊀文献标志码:A０引言«骆越演义»[１]是一部以世界文化遗产 左江花山岩画为背景创作,描写岭南上古时期王朝兴废㊁朝代更替,揭开珠江文明和千古花山之谜的大型长篇历史小说.该书以回合制撰写,共一百二十五回,整书对上古时期骆越先民的生存状态和百越文明的历史渊源进行了生动描述,展现了上古时期岭南的政治㊁军事㊁经济㊁文化的发展史,以小说的形式全景式呈现上古珠江流域文明变蛮夷为金戈铁马般的灿烂史诗.知识图谱[２]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.知识是认知,图谱是载体,数据库是实现,知识图谱就是在数据库系统上利用图谱这种抽象载体表示知识这种认识内容.具体地说,知识图谱以结构化三元组的形式存储现实世界中的实体以及实体之间的关系,与通过关键字搜索的方法[３]相比基于知识图谱的方法能够更快速的匹配准确答案.陈蕾等[４]提出的«红楼梦»中社会权势关系的提取及网络构建中利用最小树形图算法生成了涵盖１９２个«红楼梦»主要人物的单向联通的树状社会关系图,通过这种方法生成的社会关系图能有效反映人际交往亲密度与社会影响力.这种关系图与知识图谱极为相似,说明了用知识图谱来表示人物关系能直观地展现人与人之间的联系.«骆越演义»是以数个主要人物为中心,辐射大量的战争故事串联而成的小说,其内容人物关系和战争事件关系错综复杂,用知识图谱将这些复杂的关系处理成能够结构化表示的知识,再通过可视化图形展现出来,这样既能高效地查询人物关系,又能宏观地发现事件之间的关联性,更好的帮助理解小说内容.本研究在自然语言处理的基础上,对小说中人物关系和事件关系进行定义[５],构建三元组,并将这些知识关系可视化[６－９],最后成功搭建一个«骆越演义»知识关系可视化系统,通过可视化的方法对文学作品提出了新的表现形式,使读者可以高效精确地学习和理解小说内容,了解骆越文化,同时促进了我国的优秀民族文化发展.收稿日期:２０２１Ｇ０６Ｇ１０∗基金项目:国家自然科学基金项目(６１９６２００６);广西创新驱动重大项目(A A１８１１８０４７)第一作者:李航(１９９４－),男,硕士生,自然语言处理与知识图谱方向．＠通信作者:覃晓(１９７３－),女,教授,主要研究方向:图像处理,自然语言处理．第１期李航,等:«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现 ９５㊀ １系统的总体设计基于B/S架构,采用P y t h o n语言处理数据和程序的编写,前端由D j a n g o应用框架＋E C h a r t s[１０]图表工具组合,后端使用图形数据库N e o４j,系统的总体架构如图１㊁图２所示.图１知识可视化系统架构图图２知识可视化系统各模块结构主要分为数据层㊁分析层和应用层共３层.数据层负责知识图谱构建和导入数据库,将自然语言文本处理为知识图谱构建所需要的三元组,主要包括２个模块:数据处理模块和数据导入模块;分析层用于对用户的问句进行语义解析,了解用户真实意图并提取答案,主要包括两个功能模块:语义解析模块和查询结果生成模块;应用层包含用户交互界面和可视化界面,用户交互界面实现对人物关系进行查询,并返回查询结果的知识关系图和人物属性,可视化界面展示知识关系全貌图和查询结果.２系统详细设计和关键技术２．１数据层２．１．１数据处理模块构建知识图谱,本质上是要定义各种实体和实体关系,并建立各个实体关系的联系.对自然语言的文本而言,寻找实体关系,需要分析文档内容,抽取文字或标题的核心概念㊁关键内容,找到两个实体间可能存在的关系.９６㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３９卷本系统主要处理对象是«骆越演义»电子文档.文档是非结构化数据,难以让计算机直接处理.因此在系统数据的预处理阶段,要对非结构化的数据进行结构化转化,即要确定电子文档中的实体和实体关系.书中大部分章节描写的是战争场景,其中涉及大量的战争场地㊁战争场景㊁战争人物㊁战争爆发的原因㊁过程和结局等描写.通过仔细研究小说中的战争内容,本研究将关于战争的描写定义为 战争事件 ,在战争事件中先定义人物㊁地点㊁原因㊁结果等实体概念,再定义 人物关系 地点关系 战争因果关系(简称因果关系) 等关系概念.«骆越演义»小说知识概念性定义描述(表１).表１知识实体及实体关系定义表实体概念实体属性关系概念关系属性人物姓名㊁性别㊁单位㊁职位等人物关系夫妻㊁父子㊁母子㊁君臣㊁将士等地点古代名称㊁现代名称战争关系地点㊁因果㊁攻守战争原因事件名称\\战争结果胜/负\\㊀㊀完成知识实体及实体关系定义表的建立,下一步基于依存句法分析模型[１２．１３]对实体和实体关系进行定义.为方便说明构建方法,先对相关概念进行定义和描述.设小说文本的词汇实体集E n t i t y 为E ＝{E １,E ２, ,E k },根据给定的语法体系,确定句子中词汇之间的依存关系,依存关系的集合表示为E R T ,定义如下:定义１句法依存关系对偶表,表示两个实体间的依存关系,记为E R T .E R T ＝E i ,E j ()|i ,j ＝１,２, ,n ,E i ,E j ɪE {}基于依存句法分析的小说文本实体关系抽取并构建成知识图谱(E n t i t y r e l a t i o n e x t r a c t i o nb a s e d o nd e Ｇp e n d e n c yp a r s i n g ,E R _d p )的方法流程(算法１).算法１:E R _d p 输入:小说文本数据T e x t _d a t a ,实体关系定义表R 输出:小说实体关系集S S t e p １:对T e x t _d a t a 进行分词处理得到词汇实体集E ;S t e p ２:对E 进行词性标注;S t e p ３:依据词性特征,对T e x t _d a t a 进行依存句法分析,并依据句法依存关系得到句法依存关系对偶表E R T ;S t e p ４:根据实体关系定义表中的关系r i ɪR ,在E R T 中找到实体的关系链,并合并为三元组;S t e p ５:S ѳE i ,r i ,E j ()//关系r i 的三元组存放于实体关系集S 中;S t e p ６:重复s t e p ４㊁s t e p５,直到实体关系定义表中的关系全部处理完;s t e p ７:返回小说实体关系集S .对语句 金的长子燮邕跟随獞部落南下逃亡 的依存结构表示,如图３表示.通过依存句法分析得到依存关系A T T (金,长子);D B L (金,的);A T T (长子,燮邕);S B V (燮邕,跟随);V O B (跟随,獞部落);D B L (南下,獞部落);A T T (南下,逃亡)等,其中A T T (金,长子)和A T T (长子,燮邕)存在人物关系 长子 ,合并关系链得到一个三元组(金;长子;燮邕).以三元组的形式可以更好地存储小说中的实体关系.图３依存树２．１．２数据导入模块本模块完成对系统数据库的设计,主要采用n e o ４j 存储所构建的«骆越演义»知识图谱.n e o ４j 是以图形结构的形式存储数据的数据库,它采用n o d e 和r e l a t i o n 来存储实体和关系.文中的节点(n o d e )指的是诸如人物㊁地点㊁原因或结果等实体,关系(r e l a t i o n )指的是诸如 人物关系 ㊁ 战争关系 等.节点(n o d e )和关系(r e l a t i o n )中包含属性(p r o pe r t i e s ),如 燮邕 是一个实体,它具有名字(燮邕),性别(男),第１期李航,等:«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现９７㊀职位(护卫队队长)等属性.图３展示了本研究的数据存储模型,其中节点(n o d e )和节点的属性(p r o p Ｇe r t i e s )存储于一个链表中,而节点和关系(r e l a t i o n )则使用一个双向链表来存放.从图４中可以看出,通过关系可以方便的查看跟这个关系关联的两个实体(n o d e １和n o d e ２),并且从一个节点n o d e １开始,可以直接遍历以该节点为起点的图.图５展示了在n e o ４j 中存储的部分节点(n o d e )和关系(r e l a t i o n )的链表表示.㊀㊀㊀㊀㊀图４n e o ４j 的数据存储模型㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀图５部分人物关系链本研究的n e o ４j 存储数据的方法(算法２).算法２:D a t a T o N e o ４j i n p u t ㊀d f _d a t a ㊀//d f _d a t a 是存储三元组的数组o u t p u t ㊀n o d e a n d s y m b o l i c l i n k r e l a t i o n s h i p S t e p １:c r e a t e _n o d e e １,e ２()//创建节点n o d e S t e p ２:f o r n a m e i n e １,e ２S t e p ３:㊀c r e a t e _r e l a t i o n (d f _d a t a )㊀//创建边/关系S t e p ４:㊀㊀f o rmi n r a n g e (０,l e n (d f _d a t a ))㊀//遍历数组S t e p５:㊀㊀i f d f _d a t a [ r ]＝＝r S t e p ６:㊀㊀㊀㊀m a t c ha ,bw h e r e a ＝e １a n db ＝e ２㊀//匹配关系的两节点图６知识查询流程图S t e p ７:㊀㊀㊀㊀c r e a t e aңb S t e p ８:㊀e n d f o r S t e p ９:e n d f o r ．在算法２中,输入是前一节生成的三元组数组{(e i ,r t ,e j |i ,j ＝１,２, ,n ;t ＝１,２, ,m ;m ＜n },其中,e i 表示头实体,e j表示尾实体,r t 表示它们之间的关系;算法的１~３行是在n e o ４j 中创建节点和边(边表示节点间的关系),然后遍历所有数组生成节点和边的链表,获得可视化的关系图结果.２．２分析层分析层的关键作用是将用户输入的自然语言准确分词,这样才能提高反馈答案的正确率.本研究的人物知识查询的具体流程图如图６所示,当用户输入问句,经L T P 分词模型后查询知识图谱,若能够匹配,则直接查询数据库,若不匹配则查询相似词典再重新经L T P 分词,将新的分词结果映射到知识图谱中,并从数据库抽取答案.２．２．１语义解析模块本模块是人物知识查询的主要技术支撑,主要完成对用户输入的问句中单词的词性进行判断,功能的实现是借助哈工大开源L T P 分词模型和本研究根据«骆越演义»构建的相似词典共同完成.９８㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３９卷由于L T P 模型只能处理一些日常的词语,而«骆越演义»是描述的是特定民族文化的语言文本,一些人名类的词语不一定能准确分词,而分词不准确,那么词性标注也会出错,例如,人名 黎修 ,如果把它拆分成 黎 和 修 就不能标注成一个人名了,这样就必然会影响返回结果的正确率.所以,增加一个相似词典,将«骆越演义»中涉及所有的人名㊁所属部落都加入相似词典里.首先构建了m 个数组X ＝x １,x ２, ,x n {},m 表示相似词典中的实体数,n 表示相似词的个数;然后将数组X 中的词映射到同一个实体Z ,得到集合S ＝Z １,Z ２, ,Z m {},S 表示为相似词典;将S 加入L T P 的分词库中再对问句进行分词处理;就能增加分词查询的正确率了.２．２．２查询结果生成模块本模块负责将语义解析模块获得的分词结果映射到知识图谱中查找对应实体,然后匹配数据库生成答案并反馈到前端展示界面.２．３应用层应用层向用户提供交互式的知识查询功能,允许用户以问句的方式向系统进行条件查询和知识浏览功能.２．３．１知识概览查询知识概览查询是指向系统提出浏览知识图谱的请求,系统将展示«骆越演义»小说内容的全部知识结构.实现方法是在«骆越演义»知识图谱中,调用C y ph e r 查询语句 MA T C H (n )r e t u r n (n ) ,n 表示知识图谱中的实体,该语句可以返回所有数据,即«骆越演义»知识关系的全貌图.如图７展示了其中７个部落的知识关系全貌图.㊀㊀㊀㊀㊀图７部分知识关系可视化全貌图图８人物知识查询可视化界面２．３．２条件查询条件查询是指用户在系统界面输入查询语句,系统调用分析层的语义解析模块,理解查询语句的语义,并从数据库中查找与查询语义匹配的知识结构,返回到系统前端E C h a r t s 可视化图表工具中.实现方法是对用户输入问句进行L T P 分词并对结果调用语句:ᶄM A T C H n :e l ()－r e :r []－＞s ()r e t u r n n ,r e ,r ᶄ,其中n 表示问句的实体,e l 表示实体名称,r e 是实体间的关系,关系名称为r ,通过查询和实体e l 具有关系r 的实体并返回结果.如图８中展示了当用户问 金的长子是谁? ,本系统通过匹配知识图谱找到答案 燮邕 并展示 燮邕 的部落㊁性别㊁人物关系㊁职位和 燮邕 与 金 的人物关系图.第１期李航,等:«骆越演义»知识关系可视化系统设计与实现 ９９㊀ ３结㊀语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.利用知识图谱来表示人物关系能直观地展现人与人之间的联系.«骆越演义»是一部人物关系和战争事件关系错综复杂的大型小说,为了更充分地展示小说中人物和事件关系,设计并实现了对«骆越演义»的知识关系可视化系统.本研究的工作包括:提出了一种基于依存句法分析的小说文本实体关系抽取并构建成知识图谱的方法;对战争历史类小说构建了一套实体关系定义表.在L T P中加入相似词典提高分词准确率;应用E C h a r t s对人物和事件关系可视化.本研究不足之处在于构建的实体关系定义表方法效率比较低,如何提高方法效率,高效地抽取数据是下一步的研究方向.参考文献:[１]李京．骆越演义[M]．北京:人民日报出版社,２０１９:１Ｇ１９．[２]覃晓,廖兆琪,施宇,等．知识图谱技术进展及展望[J]．广西科学院学报,２０２０,３６(３):２４２Ｇ２５１．[３]何国对,黄容鑫,黄伟刚,等．基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现[J]．广西科学,２０２０,２７(６):６０９Ｇ６１５．[４]Z h a oZY,Z h a n g W Q．E n dＧt oＧe n d k e y w o r d s e a r c h s y s t e mb a s e d o n a t t e n t i o nm e c h a n i s ma n d e n e r g y s c o r e r f o r l o w r e s o u r c e l a nＧg u a g e s[J]．N e u r a l n e t w o r k s:t h e o f f i c i a l j o u r n a l o f t h e I n t e r n a t i o n a lN e u r a lN e t w o r kS o c i e t y,２０２１,１３９:３２６Ｇ３３４．[５]陈蕾,胡亦旻,艾苇,等．«红楼梦»中社会权势关系的提取及网络构建[J]．中文信息学报,２０１５,２９(５):１８５Ｇ１９３,２０３．[６]江洋洋,金伯,张宝昌．深度学习在自然语言处理领域的研究进展[J]．计算机工程与应用,２０２１,５７(２２):１Ｇ２１．[７]王鑫,傅强,王林,等．知识图谱可视化查询技术综述[J]．计算机工程,２０２０,４６(６):１Ｇ１１．[８]黄雪娟,刘金硕,姚昱．基于知识图谱的智群计算国内外研究可视化分析[J]．计算机应用与软件,２０１９,３６(１２):７２Ｇ８０．[９]岳丽欣,刘自强,许海云．基于交互式可视化的领域知识图谱构建研究[J]．情报科学,２０２０,３８(６):１４５Ｇ１５０．[１０]郑戟明,柳青．E c h a r t s在数据可视化课程中的应用[J]．电脑知识与技术,２０２０,１６(２):９Ｇ１１．D e s i g na n d I m p l e m e n t a t i o no fK n o w l e d g eR e l a t i o n s h i p V i s u a l i z a t i o nS y s t e mi nR o m a n c e o fL u o y u eL IH a n g,HU A N G R o n gＧx i n,HU A N G W e iＧg a n g,S U NJ i n gＧd a n,Q I N X i a o(B A G U I S c h o l a rP r o g r a mo fG u a n g x i Z h u a n g A u t o n o m o u sR e g i o no fC h i n a,S c h o o l o fC o m p u t e r&I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,N a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y,N a n n i n g５３０１００,C h i n a)A b s t r a c t:F o r t h e c o m p l e x c o n t e n t i n f o r m a t i o n i n t h e n o v e l,d a t a v i s u a l i z a t i o n c a n c l e a r l y i n t e r p r e t a n d c o n v e y t h e a n a l y s i s r e s u l t i n f o r m a t i o n,a n db e t t e r d i s p l a y t h e d a t a v a l u e．T h i s p a p e r t a k e s t h e t e x t o f L u oY u eY a nY i a s t h e p r o c e s s i n g o b j e c t,d e f i n e s t h e e n t i t y r e l a t i o n s h i p i n t h e n o v e l a n d e x t r a c t s t h e t r i p l e b a s e d o n t h e d e p e n d e n t s y n t a x a c c o r d i n g t o t h e c o n s t r u c t i o n t e c h n o l o g y o f k n o w l e d g e g r a p h;d r a w s t he r e l a t i o n s h i pg r a p hw i t ht h ea i do fE C h a r t s c h a r t l i b r a r y;c o m b i n e sL T P m o d e l a n ds i m i l a r d i c t i o n a r y t o r e a l i z e t h e q u e r y of k n o w l e dg e;th u s c o m p l e t e s t h e c o n s t r u c ti o n o f k n o w l e d g e r e l a t i o n s h i p v i s u a l i z a t i o n s y s t e m．T h e s y s t e m p r o v i d e sv i s u a l h e l p f o r t h e q u i c ku n d e r s t a n d i n g o f t h er e l a t i o n s h i p b e t w e e n c h a r a c t e r s a n dw a r i n t h en o v e l,a n dh a s s o m e r e f e r e n c e s i g n i f i c a n c e f o r t h ee x t r a c t i o nt e c hＧn o l o g y o f k n o w l e d g e r e l a t i o n s h i p o f n a t u r a l l a n g u a g e t e x t．K e y w o r d s:k n o w l e d g e g r a p h;s y n t a c t i c d e p e n d e n c y;v i s u a l i z a t i o n[责任编辑:黄天放]。
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垂直知识图谱可视化服务平台的设计与实现随着互联网技术与大数据技术的不断发展,互联网信息呈指数形式增长,越来越多数据被人们获取。
面向海量的数据,不同角色的行业从业人员面向不同用户场景,对数据有着不同的应用需求。
但是当前所提供的垂直知识图谱可视化服务存在以下问题:1)鲜少将知识图谱与可视化知识相融合,从而造成了直观度和交互性较低且数据利用不充分等问题,且面向不同场景需要不同类型的可视化工具进行可视化,接口数据异构性大;2)对于垂直知识图谱的大数据量不能够做到物尽其用,缺少一个能够一站式将知识图谱进行可视化表达且支持知识图谱数据编辑及统计可视化表达、进一步生成高交互性行业报告的平台,不能够快速生成行业报告很大程度的影响了报告的时效性与交互
性;3)面向知识图谱数据的可视化平台有着数据量庞大的特点,直接
从终端数据库请求响应,尤其是请求量大的时候,会给数据库造成非
常大的压力。
数据库处理数据的能力给系统的吞吐量造成了很大局限性,甚至导致宕机。
针对以上问题,通过对相关系统的研究,本文设计并实现了一款垂直知识图谱可视化服务平台,为行业用户提供查看实体关系、对图谱数据进行探索式分析以及提供创建行业报告的功能。
本研究主要包含以下几点工作:(1)设计并发布基于Vue的知识图谱
可视化工具Kgv.js,对ECharts和D3.js可视化工具进行二次封装,方便图谱可视化开发者的调用,提高知识图谱的可视化开发能力,达
到可视化过程与数据解耦的目的,从而保证系统前端展现与后端业务逻辑的分离。
(2)设计并实现了支持动态改变数据源的垂直知识图谱
可视化服务平台,该平台包括基于图谱可视化的知识图谱数据管理系统、基于知识图谱及可视化技术的知识服务系统和基于知识驱动的行业资讯报告生成系统。
包括多源数据的连接、图谱可视化、查看实体关系、探索式数据分析生成行业图表、行业报告的生成等功能。
(3)
设计并实现了基于Redis的系统响应优化机制,通过对Redis的主从
模式的优化,实现垂直知识图谱可视化服务平台的加速响应,缓解数
据库压力,设计缓存的持久化以及高可用性保证系统达到最佳使用状态,并通过功能和性能测试验证其提升性能的有效性。
本文实现的垂
直知识图谱可视化服务平台,支持包括动态改变数据源、通过页面交
互导入数据和通过文件上传数据的多数据源,并通过简单的用户交互(如拖拽、输入等交互方式)实现行业统计数据信息的可视化。
通过混合数据库的使用,实现对行业数据、行业报告的存储和实现系统快速
响应的缓存。
本平台提供的不同功能模块能够满足知识图谱数据管理、数据分析以及信息浏览。