军事物流知识图谱构建与应用浅析
知识图谱构建技术的研究与应用
知识图谱构建技术的研究与应用第一章：引言随着信息技术的高速发展，知识管理和信息检索的需求越来越强烈。
传统的基于关键词的搜索方式已经难以满足人们对于知识检索的需求。
而知识图谱构建技术的出现，为解决这一难题提供了新的思路。
知识图谱是在人工智能领域中，通过提取、存储、管理和呈现实体之间的关系及元信息的一种技术。
本文将从知识图谱构建技术的概念、构建方式、应用等方面进行深入探讨。
第二章：知识图谱构建技术的概念知识图谱是一种以图形的方式展示实体和实体之间关系的数据集合，它包括实体、属性和关系，是一个基于语义学的知识库。
图谱的节点是实体，边是实体之间的关系，通过为实体定义属性，可以表达它们与其他实体的相关性。
知识图谱是包含各种领域、知识和事实的互相关联的图形数据库，基于此，可以实现一些现代计算任务，例如自动推理、自然语言处理、物联网、数据挖掘和机器学习等。
知识图谱的构建方法主要有手工构建和自动构建两种方式。
手工构建方式需要专业人员针对特定领域进行人工标注和关联实体之间的关系；自动构建方式可以通过抓取网络上的数据，利用词义学、语法学等技术将数据进行结构化处理，从而构建知识图谱。
第三章：知识图谱构建技术的应用在人工智能领域中，知识图谱的应用非常广泛，涵盖自然语言处理、智能问答、智能推荐、语义搜索、图像识别等领域。
下面我们将分别说明它们的具体应用。
3.1 自然语言处理自然语言处理是利用人工智能技术使计算机能够识别、理解和生成自然语言的过程。
知识图谱通过将实体、属性和关系以图形的方式展示出来，可以为计算机提供更加丰富、更加精确的语义信息，从而帮助计算机更好地理解和处理自然语言。
3.2 智能问答智能问答是一种以自然语言方式进行交互的人机界面，用户可以通过提问的方式获取所需信息，计算机会给出正确的答案。
知识图谱中的实体和关系可以帮助计算机更加准确地理解用户提问的意图，从而给出更加精确、准确的答案。
3.3 智能推荐智能推荐是指根据用户的兴趣、需求、历史行为等信息，向用户推荐相关信息或者产品的过程。
知识图谱在物流规划中的应用研究
知识图谱在物流规划中的应用研究随着物流业的快速发展，物流规划也变得越来越复杂。
在这个背景下，知识图谱作为一种新兴的技术和工具，逐渐引起了人们的关注。
本文就从知识图谱在物流规划中的应用研究方面进行探讨。
一、知识图谱是什么？知识图谱是指一个结构化的知识库，它将真实世界中的实体、属性和关系进行形式化的表达和知识表示。
知识图谱既是一种表示方式，又是一种存储和处理方式。
它旨在通过对实体间关系的描述，实现机器的智能理解和语言理解，帮助计算机更好地理解和利用人类的知识。
知识图谱的最终目标是构建一个涵盖人类全部知识的图谱，为人工智能赋能。
在实践中，知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、金融、医疗等。
二、知识图谱在物流规划中的应用对于物流企业而言，物流规划是其日常运营中最为关键的环节之一。
物流规划的主要任务是确定最佳的运输方式、运输路线和运输计划，以优化企业的资源利用效率，提高服务水平和降低成本。
在这个过程中，知识图谱可以发挥重要作用。
1. 知识图谱在运输网络建模中的应用运输网络建模是物流规划的重要环节之一。
它的主要任务是为物流企业提供货物运输的可行方案。
知识图谱在运输网络建模中的应用主要包括两个方面。
首先，知识图谱可以帮助物流企业进行物流运输网络的建模和优化。
知识图谱通过对货物、运输方式、运输路线等信息的建模和描述，帮助企业形成一个逻辑上完备、信息丰富的物流网络，可以有效地提高企业运营效率和降低成本。
其次，知识图谱还可以帮助物流企业进行运输网络的分析和演进。
通过对运输数据和运输过程中的各种信息进行数据挖掘和分析，可以有效地发现物流网络中的瓶颈和优化点，有助于企业优化运输网络，提高服务质量，降低运营成本。
2. 知识图谱在供应链管理中的应用供应链管理是一个涉及多个节点和环节的过程。
它包括原材料采购、生产制造、物流运输、销售等环节。
知识图谱可以帮助物流企业在供应链管理中实现信息共享、协作和优化。
首先，知识图谱可以帮助物流企业建立起一个完整的供应链管理信息体系。
知识图谱在智能物流中的应用研究
知识图谱在智能物流中的应用研究智能物流是随着物流业的发展而崛起的一种新型物流模式，它的出现大大提升了物流效率和质量，带来了巨大的经济效益。
而知识图谱则作为人工智能技术当中的一个热点领域，已经在多个领域得到了广泛的应用。
将知识图谱技术与智能物流相结合，可以使物流企业更好地掌握运输的全局，在物流运输的过程中更加精确的安排工作，从而更好地满足运输需求。
一、知识图谱的概念及特点知识图谱是由谷歌推出的一种语义网络，它通过将万维网上的文本信息进行自动处理和提取，然后将其进行整合、分类和关联，形成复杂的知识网络，强化了信息搜索和数据分析的能力。
知识图谱的特点在于其对于信息的表现形式进行了深入剖析，对复杂数据进行了精细化分类，利用人工智能技术使得信息更加清晰明确。
二、知识图谱在智能物流中的应用在物流领域，知识图谱的应用主要分为以下几个方面：1. 物流网络建模知识图谱可以对多种物流模式进行整合和建模，形成一个完整的物流网络。
通过智能算法，可以对物流运输中的各种条件和节点进行分析，然后用学习算法来预测物流网络建设的需求，以此帮助我们更好地规划目标城市和关键运输点。
2. 信息智能采集知识图谱通过对多个数据来源的采集和整合，生成相互关联的知识图谱，对运输和交易过程进行了精细的掌握。
这种智能化采集方法可以在短时间内获得大量的物流物流信息，帮助企业更加清晰地了解整个物流链的运转情况。
3. 风险预测与预警知识图谱结合多种数据来源和风险预测算法，预测物流链上的可能存在的不确定问题和潜在风险，在预警出现的时候，系统会自动提出解决方案，有助于使运输过程更加安全、快捷、高效。
4. 订单智能分配知识图谱中的智能算法可以对物流订单进行预测和分析，然后通过学习算法对订单进行优先级排序。
在订单分配过程中，可以使物流匹配更加精确，提高运输效率和质量，为运输企业和客户提供更好的服务。
三、智能物流在未来的发展随着技术的不断发展，智能物流将更加智能、快速和高效，市场将呈现出更加多元化和多样化的发展趋势。
知识图谱研究现状及军事应用
Vol. 34, No. 12Dec., 2020第34卷第12期2020年12月中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2020)12-0009-08知识图谱研究现状及军事应用林旺群】，汪淼】，王 伟1,王重楠】，金松昌2（1.军事科学院评估论证研究中心，北京100091；2.军事科学院国防科技创新研究院，北京100071）摘要：知识图谱以语义网络的形式将客观世界中概念、实体及其之间的关系进行结构化描述•提高了人类从数据 中抽取信息、从信息中提炼知识的能力。
该文形式化地描述了知识图谱的基本概念，提出了知识图谱的层次化体系架构，详细分析了信息抽取、知识融合、知识架构、知识管理等核心层次的技术发展现状，系统梳理了知识图谱在 军事领域的应用，并对知识图谱未来发展的挑战和趋势进行了总结展望。
关键词：知识图谱，信息抽取•知识融合，知识推理•军事应用中图分类号：TP391 文献标识码：AA Survey to Knowledge Graph and Its Military ApplicationLIN Wangqun 1 , WANG Miao 1 , WANG Wei 1 , WANG Chongnan 1 , JIN Songchang 2(1. Center for Assessment and Demonstration Research, Academy of Military Science » Beijing 100091, China ；2. National Innovation Institute of Defense Technology » Academy of Military Science, Beijing 100071, China)Abstract : Knowledge graph describes the concept » entity and their relationship in the form of semantic network. Inthis paper* we formally describe the basic concepts and the hierarchical architecture of knowledge graph. Then wereview the state-of-the-art technologies of information extraction, knowledge fusion, schema* knowledge manage ment. Finally » we probes into the application of knowledge graph in the military field, revealing challenges andtrends of the future development.Keywords : knowledge graph ； information extraction ； knowledge fusion ； knowledge inference; military application0引言随着移动计算、云计算、大数据等技术的蓬勃发展，由各类社交网络、电子商务、物联网等所产生的 数据以前所未有的速度快速增长。
知识图谱的构建和应用研究
知识图谱的构建和应用研究近年来，知识图谱作为人工智能领域的一个热门研究方向，已经越来越受到重视。
知识图谱是一种基于语义关系的知识表示方式，用于描述和表示真实世界中的实体和其之间的关系。
可以认为，知识图谱是一种将人类知识有机结合起来的新型数据库，它能够对数据进行描述、推荐和挖掘，帮助我们更好地理解和利用知识。
知识图谱的构建知识图谱的构建是一个复杂而多样化的过程，需要整合来自不同领域的知识和数据。
通常情况下，知识图谱的构建可以分为三个主要步骤：实体识别、语义关系提取和知识表示。
实体识别是知识图谱构建的第一步，其目的是从大规模的文本中识别出实体，并将其标注和分类为不同的类型（如人、地点、组织、时间等）。
实体识别通常基于命名实体识别（NER）技术，可以利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法来实现。
语义关系提取是知识图谱构建的第二步，其目的是从文本中提取出实体之间的语义关系。
与传统的文本关系提取任务不同，语义关系提取需要深入理解文本中实体之间的语义信息，因此它通常需要使用基于深度学习的技术。
目前，大多数语义关系提取方法都采用了神经网络（NN）学习算法，例如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及注意力机制（Attention）等。
知识表示是知识图谱构建的第三步，其目的是将实体和语义关系表示为一组语义向量，以便于机器学习算法的处理和推理。
通常情况下，知识表示技术可以分为两类：基于图模型的方法和基于嵌入式方法的方法。
基于图模型的方法使用图模型来表示实体和其之间的语义关系，而基于嵌入式方法采用嵌入式模型（如Word2Vec、GloVe等）来表示实体和语义关系。
在知识表示中，常用的方法有TransE、TransR、Complex等。
知识图谱的应用研究知识图谱因其独特的优势，已经应用于各个领域，例如自然语言处理、文本挖掘、推荐系统、机器学习、智能问答等。
自然语言处理在自然语言处理领域，知识图谱已经成功地应用于实体链接、命名实体消歧、文本分类、信息检索以及文本生成等任务。
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。
知识图谱构建与应用
知识图谱构建与应用一、引言在当今信息化的时代，知识管理是企业发展的关键，知识图谱的出现可以提高知识管理的效率，成为目前研究的热点之一。
知识图谱构建与应用能够帮助我们更好地理解语言、数据，对于各种应用场景都有很强的专业性。
二、知识图谱概念知识图谱是一种基于大数据和人工智能技术，通过抓取和整合互联网上海量的结构化及非结构化信息，以及人工标注与知识融合的一种语义化知识库，包含了大量实体、属性以及实体之间的关系。
通俗来说，知识图谱相当于一张人工智能的“百科全书”，可用于知识检索、问答、语义分析等多种领域。
三、知识图谱构建（一）知识抽取与组织知识抽取是知识图谱构建的第一步，需要将从互联网上抓取的信息进行数据清洗、归纳整理，以便后续的自然语言处理和关系抽取。
在知识抽取的基础上，我们便可以将知识进行组织、分析、表示，以构建出更加完善的知识体系。
（二）语义建模语义建模是知识图谱构建的核心环节，其目的是将数据组成有意义的结构，以方便计算机进行语义理解和应用推理。
语义建模可以使用OWL、RDF等语言进行，也可以使用图形数据库方式进行。
（三）知识融合知识融合是将不同数据源能够合并到一起，产生或扩展知识图谱，从而提高知识图谱的质量。
知识融合可以通过多种技术手段实现，从规则匹配、编码转换、数据对齐到实体链接等。
四、知识图谱应用场景（一）智能推荐智能推荐是对用户的个性化需求进行匹配，预测和推荐出符合其兴趣的内容和服务。
知识图谱可以通过建立用户画像、实时推荐等方式支持智能推荐。
（二）智能问答智能问答是指基于自然语言处理和知识图谱技术的人机交互接口，它可以根据用户的查询返回非常准确的结果，从而提高用户的交互体验。
知识图谱可以通过分析用户问题与知识图谱内容进行匹配，提供相应的答案。
（三）智能客服呼叫中心客服机器人是机器人智能化的重要应用场景之一，不仅可以提高企业客户服务部门的工作效率，也可以大幅节约企业成本。
知识图谱可以通过客户画像、知识库编制等方式提供良好的服务体验。
知识图谱构建与应用研究综述
知识图谱构建与应用研究综述知识图谱已经成为了人工智能领域的热门话题，得到了广泛的关注和研究。
它是一种把各种实体和概念以及它们之间的关系抽象为图形的方法，从而建立起一个具有层级和语义结构的知识库。
知识图谱可以应用于众多领域，如推荐系统、智能搜索、自然语言处理、机器翻译以及语义信息检索等等。
本文将综述知识图谱构建和应用研究的现状和进展。
一、知识图谱构建技术1.知识抽取和知识表示知识抽取是将人工、半自动或自动地将人类知识从大量非结构化或半结构化的文本信息中提取出来。
同时进行知识表示以便于机器系统能够进行准确的理解和应用。
常用的知识抽取和知识表示技术包括：自然语言处理（NLP），信息抽取（IE），实体识别（NER），语义角色标注（SRL），事件提取（ET），关系抽取（RE）以及结构化表示技术（如RDF等）。
2.知识建模和知识融合知识建模是将获得的知识组织为一组可管理、可查询和可重用的模型，其目的是确定知识之间的本质关系与层次体系，使得知识能够形成一个完整的知识库。
知识融合是将具有不同来源和形式的知识进行集成，使其具有进一步的数据处理、推理和应用能力，包括数据清理、数据转换、数据转移和语义融合等。
3.知识存储和管理知识的存储和管理是知识图谱构建中至关重要的一部分，它涉及到了知识库、数据库以及基础设施环境、硬件设备等方面的问题。
目前应用广泛的存储技术包括关系型数据库和非关系型数据库，如图数据库、文本数据库和半结构化数据库等。
同时在存储技术的基础上还需要考虑知识访问、处理、查询、推理等问题。
二、知识图谱应用案例1.智能搜索和知识推荐智能搜索和知识推荐是最为常见的知识图谱应用，通过对知识图谱中实体、属性、关系等信息的处理，可以实现更为精准的搜索和推荐功能。
其中谷歌的知识图谱和Facebook的社交图谱在搜索的领域应用尤为突出，谷歌的知识卡每日为数百万用户提供信息查询，而Facebook的社交图谱延伸了社交网络的概念，为用户提供个性化的社交互动。
知识图谱在军事领域的应用
知识图谱在军事领域的应用新型军队建设起步之际，涉及海、陆、空、天、电、网各军兵种的海量异构业务数据，无论是作战还是非战数据，装备还是人员数据，作训还是演习数据，科研还是保障数据等像泉涌一样迸发生长，通过构建军事装备知识图谱，提炼数据为知识，实现全军作战和建设的功能聚合、服务裂变，加速未来基于知识的智能化战争到来。
运用军事知识图谱决策手段可有效提高现代科学的军事决策效能。
通过构建军事知识图谱，可以有效拓展数据获取、采集的手段，有效弥补现有情报、监视、侦察系统不足，依托数据挖掘和关联分析等技术，可以最大限度的从海量、零散的数据中挖掘有价值的信息，利用事物的相关关系，快速判断、分析战场情况并做出反应，便于掌握战场主动权，提升战场决策优势。
1：面向用户行为及环境要素的情境感知及用户画像针对自然语言交互方式自动感知环境信息，为指挥军官提供高效、高质量的信息服务，情境感知上下文技术，对用户信息、用户操作、作业进程、系统环境等信息进行采集，并通过上下文排序技术形成机构化的情境上下文信息，构建基于用户行为及环境要素的知识图谱，形成基于海量历史交互信息的用户画像，通过对问题分析及知识库推理技术，感知指挥军官的隐含信息需求及个性偏好，针对指挥军官个性化需求形成个性化推荐。
2：面向关键信息需求的问题理解通过基于自然语言理解的意图识别和关键信息提取技术，将用户输入的自然语言问题转化为可通过机器推理求解的机器语言表达形式，通过面向情境的交互式问题理解技术，分析问题状态，分解用户意图，并将指挥军官的自然语言问题转化为针对知识图谱求解的问题序列。
3：融合邻域推理模式的知识图谱问题求解军事数据包括主要包括军职军衔、军事装备、军用物资、军事设施、军事机构、军用地名、军事事件、军事态势、军事言论、军事理论、兵力部署、武器装备等多种来源的数据，基于上述军事数据构建大规模军事知识图谱。
在此基础上研究面向图计算的答案匹配和探寻技术，根据问题类型和问题语义分析结果，对实体的邻近子图进行匹配，分析定位答案，利用领域知识提高知识图谱的推理效率及准确性，减少候选答案个数，以更准确的获取推理结果。
知识图谱的构建及应用
知识图谱的构建及应用随着互联网的发展和信息时代的到来，数据量呈指数级增长，信息的数量和种类变得十分庞杂。
如何从这些海量的数据中提取出有用的信息成了亟待解决的问题。
而知识图谱的出现为解决这一问题提供了全新的思路和解决方案。
一、什么是知识图谱知识图谱是一种将现实中的事物和概念以及它们之间的关联，描述成一张可视化的图形网络的技术。
这个技术通过语义学的建模，将领域知识以结构化的形式进行组织，构建成一张包含实体、属性、关系等元素的大规模知识图谱，为数据的统一管理和研究提供了新的思路。
知识图谱的数据来源可以是任何形式的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等。
它们的实体、属性和关系被映射为知识图谱中的节点、边和标签。
不同实体之间的关系可以通过节点之间的边来建立，例如人与人之间的关系可以表示为朋友、同学、亲戚等，而人与组织或事件之间的关系则可以表示为就职、参与等。
二、知识图谱的构建知识图谱的构建主要有四个步骤：1. 数据预处理；2. 实体、关系和属性抽取；3. 实体对齐和关系抽取；4. 知识图谱的构建。
1. 数据预处理在开始构建知识图谱之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、词性标注等。
通过对数据进行清洗和处理，可以使数据更加规范化和可读，为后续的实体、属性和关系的抽取和识别打下基础。
2. 实体、关系和属性抽取实体、关系和属性是构建知识图谱的基本元素。
实体表示现实中的事物或概念，包括人物、地点、组织、事件等。
关系表示实体之间的联系，如人物之间的关系、人物与组织之间的关系等。
属性描述实体的特征和属性，比如人物的年龄、性别、职业等。
实体、关系和属性的抽取需要借助自然语言处理技术和机器学习算法来完成。
自然语言处理技术可以通过语义分析、命名实体识别等方法来识别原始文本中的实体和关系。
机器学习算法可以自动从大量数据中提取实体和关系的特征，并进行学习和分类，以提高实体、关系和属性的抽取准确度。
3. 实体对齐和关系抽取在构建知识图谱时，可能会遇到实体名称不一致的情况。
军事物流信息系统中可视化技术应用探讨
China storage &transport magazine 2010.08可视化技术的迅猛发展及其在军事领域的广泛应用从根本上改变了战争的形态，也改变了传统的后勤，可视化技术正发挥着越来越重要的作用。
在军事后勤领域，美军联合全资产可视化系统能够及时、准确地向总部、各军种提供部队、人员、装备和补给品所在位置、运输、状况、特性等信息，就是充分运用可视化技术的成功范例。
可视化技术给军事物流信息化建设带来了新的机遇，同时，军事物流信息化建设又不断地对可视化技术提出新的要求，促使我们深入可视化技术在现代军事物流建设中应用的研究。
军事物流信息系统是通过对军队物流相关的信息，进行加工处理来实现对物流有效的控制和管理，并为物流管理者提供物流方案及决策支持的人机系统。
在军事物流信息系统中运用可视化技术是指依托军队和地方的信息基础设施，以信息技术和军事物流理论为支撑，通过利用计算机网络技术、通信技术、自动识别技术和定位系统技术等，实时、准确、透明地获取物资全资产物流信息，并对物流活动进行控制的综合一体化物流信息系统。
它能够对军事物流全过程进行动态管理，实现军事物流保障过程中信息透明、指挥过程动态可控的过程，其实质是可视化的军事物流。
一、应用可视化技术是军事物流信息化建设的重点传统的军事物流信息系统对物资信息资源组织和展示过于陈旧、单调，结构性不强，相互联系紧密，查询效率偏低，难以满足后勤信息化保障的需求。
利用可视化技术，可以克服传统数据组织形式所带来的诸多弊端，为指挥员建立起对后勤资源的直观印象，以及形成整体的配置概念；可视化的结果还便于指挥员的记忆和理解，更准确地掌握后勤在储、在运物资的情况，对平时、战时需求，对如何进行统筹调度，以最快的速度、最小的代价、最大的限度保障部队需求提供有力的决策支持。
军事物流信息化建设是后勤信息化建设的重要组成部分，信息时代后勤保障模式的变化必然依赖于物流领域信息技术的支持。
浅议军事物流发展系统
足浴技师规章制度一、总则1.1 为了规范足浴技师的行为，提高服务质量，保障消费者权益，加强足浴行业管理，根据国家相关法律法规，制定本规章制度。
1.2 本规章制度适用于全国范围内从事足浴技师工作的从业人员。
1.3 足浴技师应遵守国家法律法规，尊重消费者权益，恪守职业道德，提供优质服务。
二、行为规范2.1 仪容仪表足浴技师应保持良好的仪容仪表，按照企业规定着装，保持个人卫生，不得浓妆艳抹，不得佩戴夸张饰品。
2.2 服务态度足浴技师应保持热情、主动、礼貌的服务态度，尊重消费者，不得歧视、侮辱消费者。
2.3 服务质量足浴技师应具备专业的技能和服务水平，严格按照操作规程提供服务，确保消费者的人身安全和财产安全。
2.4 保密原则足浴技师应严格遵守保密原则，不得泄露消费者的个人信息和隐私。
三、工作纪律3.1 工作时间足浴技师应按照企业规定的工作时间上班，不得迟到、早退。
如有特殊情况，应提前向管理人员请假。
3.2 加班制度足浴技师在忙时应服从企业管理，必要时加班提供服务。
加班工资按企业规定支付。
3.3 离职规定足浴技师提出离职时，应提前一个月向企业提出申请，经企业同意后方可离职。
未经同意，擅自离职的，企业有权扣除其工资和押金。
3.4 禁赌规定足浴技师在工作期间及下班后，严禁参与赌博、吸毒等违法活动，一经发现，立即开除，并报请相关部门处理。
四、奖惩制度4.1 奖励足浴技师在工作中表现优秀，服务质量得到消费者认可的，企业可根据实际情况给予奖励。
4.2 惩罚足浴技师违反本规章制度，企业可根据情节轻重给予罚款、警告、停职、解除劳动合同等处罚。
五、附则5.1 本规章制度自发布之日起实施。
5.2 本规章制度解释权归企业所有。
5.3 企业可根据实际情况，对本规章制度进行修改和完善。
足浴技师作为足浴行业的重要组成部分，其服务质量直接关系到行业的声誉和消费者的满意度。
因此，足浴技师应严格遵守本规章制度，提高自身素质，为消费者提供优质、安全、舒适的服务。
知识图谱的构建与应用研究
知识图谱的构建与应用研究近年来，知识图谱在人工智能技术领域中备受关注，许多领域都在积极探索知识图谱的构建和应用。
在这篇文章中，我们将会介绍什么是知识图谱，以及知识图谱的构建和应用研究。
一、知识图谱简介知识图谱，是指以图谱的方式展示知识的一种方式。
它是由大量的结构化和非结构化数据构建而成，是一个从实体之间的关系中提取出来的知识图形模型。
知识图谱是一种高效的机器学习和人工智能的基础，用户可以通过自然语言进行查询，并通过算法进行解析和分析，可以实现语义的精确匹配，帮助用户快速地获取所需要的信息。
二、知识图谱的构建知识图谱的构建需要大量的结构化和非结构化的数据，这些数据来源包括全文检索、文本挖掘、机器学习、互联网爬虫等数据抓取方式。
数据多样性是知识图谱构建的重要前提，不同类型的数据应该被筛选和组织到不同的数据仓库中。
知识图谱不仅包含实体之间的关系，还包括一些属性，如时间、空间、颜色、人物等，因此将不同类型的数据组织在一起的工作，就是一项非常困难的任务。
在构建知识图谱时，需要用到数据库、自然语言处理、机器学习等一系列技术和算法。
知识图谱的构建过程可以分为四个步骤，包括数据抽取、数据清洗、实体识别和关系提取。
数据抽取是指将数据从各种源中收集和提取。
数据清洗是指对数据进行处理和过滤，保证数据清洁和准确。
实体识别是指从抽取到的数据中区分出实体，然后将其标注和归类。
关系提取是指将实体和属性之间的关系进行标注、处理和分类，最终形成一个全面、准确、可可视化的知识图谱。
三、知识图谱的应用研究知识图谱已经在众多领域得到广泛应用，例如金融、医疗、政务、教育等。
接下来我们来看几个应用案例。
1.智能问答系统智能问答系统是知识图谱的重要应用之一。
通过构建知识图谱，可以将大量的问题和答案进行关联，并将其归类、标签化，帮助用户快速找到他们需要的信息。
知识图谱还可以将问题转化为能够理解并回答的语言，使得系统可以快速响应用户的需求。
2.文本分类知识图谱可以帮助机器识别文本中的实体、关系、属性等信息，并将其转化为统一的形式存储，从而使得机器能够快速地理解和分类文本。
知识图谱在智慧物流中的应用研究
知识图谱在智慧物流中的应用研究一、引言随着物流业的快速发展，智慧物流已逐渐成为实现物流数字化、信息化、智能化的重要方向。
知识图谱作为人工智能的一种重要应用形式，可以为智慧物流的实现提供有效的技术手段和方法。
本文将围绕着知识图谱在智慧物流中的应用研究展开讨论。
二、智慧物流的概念智慧物流是指通过信息技术手段，把整个物流过程全部数字化，实现物流数据共享和互通，让物流过程变得更加透明、高效、快捷、安全的物流模式。
智慧物流是实现物流智能化的重要手段。
三、知识图谱的基本概念知识图谱是一种基于本体的、以数据为基础的语义网络。
它是一种用于描述和组织现实世界中实体及其关系的结构化图谱。
知识图谱可以被看作是一种从数据到知识的提炼和梳理方式，能够帮助计算机理解数据之间的含义，实现更加智能的推理、分析和应用。
知识图谱已经被广泛地应用于语义搜索、智能问答、自然语言处理、智能推荐等方面。
四、知识图谱在智慧物流中的应用1.物流信息智能化智慧物流的核心在于物流信息的智能化，而知识图谱的建立可以实现物流数据的标准化、半结构化、非结构化的数据转化，进而实现对于物流数据的智能化推理、分析、挖掘以及预测，使得物流信息的高效流通和准确调度成为可能。
2.物流节点优化智慧物流通过对物流节点的优化和协调，提高了物流运输的效率。
而知识图谱可以对不同节点进行建模，建立需要协调的关系，进而优化物流的节点，提高物流运输效率。
3.智能库存管理知识图谱可以对物流中的各种库房信息进行建模，建立不同的库房之间的关系，支持物流信息智能化的库存管理。
通过知识图谱的建立和应用，库存数据可以被高效地实时共享和管理。
4.物流安全管理物流安全是物流运输过程中非常重要的问题，而知识图谱可以通过建立相关物流安全数据和规则，实现物流风险管理的智能化，大大提高物流过程的安全性和风险防范能力。
5.物流效益评估知识图谱可以建立物流效益模型，对不同物流方案进行评估和推理，实现物流过程的优化。
综合信息服务军事知识图谱运用研究
综合信息服务军事知识图谱运用研究摘要：近年来，在重大军事活动中，利用综合信息服务门户，探索知识图谱的方法和应用模式。
在实践中，应用了知识图谱技术，研究了识图谱构建主要问题，分析了典型业务领域的识图谱构建场景，通过解决优先问题和挑战，以及提高其他信息服务水平。
关键词：信息服务；军事知识图谱如何从复杂、异构、海量的数据中获取高质量的知识并对其进行有效管理，对于提高数据资源的利用率，促进社会、政治、经济、军事等领域的发展具有重要意义。
知识图谱是基于语义网络的，其目的是对非结构化和半结构化数据进行有效的分析和挖掘，从数据中有效地提取信息，从信息中提取知识，最终将用户需要的知识呈现给复杂的海量数据。
一、构建军事知识图谱的必要性1.知识图谱可以整合大量分散、孤立的信息。
随着计算机技术和计算机网络技术的不断普及和使用，情报部门收集的信息越来越多地以文本信息的形式保存下来。
知识地图的出现使得信息在语义层面上得到整合，为信息的综合分析和判断提供了有力的支持。
2.知识图谱可以让计算机理解智能语义。
理解智能语义的基本任务是了解信息的主体和意义，提取信息的自然属性和社会属性。
其实质是对主体、场景、行为、情感等要素的信息数据进行建模。
基于语义的中文文本智能处理需要信息领域的知识支持，信息领域的知识描述是智能处理的基础。
知识图谱使用三元组方法的形式使得不同实体之间的语义关系一目了然，在一定程度上摆脱了传统的语义分析方法，提高了语义查询的效率，使大规模的语义级查询成为可能。
3.知识图谱能够在语义层次上关联大量的信息。
信息关联的基本任务是按照主题、形式、自然属性、社会属性等将相关信息联系起来，其本质是对各种信息数据的自然属性和社会属性之间的复杂关系进行建模。
在各种信息关联类型中，最重要的是关联数据模型。
传统的情报数据模型侧重于情报数据个体的存储组织和管理，关联数据模型不仅要存储和管理Pb级的非结构化实时情报数据，还要存储组织和管理信息之间的逻辑关联，并存储了每个信息数据的多维属性和每个关联的多维属性，反映了信息数据的时空属性、语义涵义、权重、概率等特征。
军事领域知识图谱的构建及应用
第４２卷第４期２０２０年８月指挥控制与仿真ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＶｏｌ ４２㊀Ｎｏ ４Ａｕｇ ２０２０文章编号：１６７３⁃３８１９（２０２０）０４⁃０００１⁃０７军事领域知识图谱的构建及应用邢㊀萌，杨朝红，毕建权（陆军装甲兵学院，北京㊀１０００７２）摘㊀要：军事领域知识图谱是链接作战部队㊁指挥系统㊁武器平台等各类作战要素的桥梁，是打通各军兵种不同业务领域间信息隔阂的重要手段㊂现有的知识图谱多为面向通用领域的通用知识图谱，而针对军事特定领域的行业数据并没有成熟的领域知识图谱构建以及表示方法㊂对此，基于未来信息化㊁智能化作战领域对军事知识采集㊁存储㊁表示㊁查询等技术的特殊需求及图谱在部队平时及战时的应用场景，初步探讨了军事领域知识图谱当前面临的机遇和挑战，提出了军事领域知识图谱构建及应用技术架构，并对基于本体体系的知识表示㊁基于机器学习的知识抽取㊁跨领域知识融合㊁知识计算㊁知识应用等知识全生命周期各个环节的关键问题及核心技术进行研究，以满足军事领域对知识的深度㊁准确性的严格要求㊂关键词：军事行业数据；军事领域知识图谱；知识全生命周期；本体体系；跨域融合中图分类号：Ｅ９１７㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃３８１９．２０２０．０４．００１ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＤｏｍａｉｎ⁃ｓｐｅｃｉｆｉｃＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈｉｎＭｉｌｉｔａｒｙＦｉｅｌｄＸＩＮＧＭｅｎｇ，ＹＡＮＧＣｈａｏ⁃ｈｏｎｇ，ＢＩＪｉａｎ⁃ｑｕａｎ（ＡｒｍｙＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｒｍｏｒｅｄＦｏｒｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｏｍａｉｎ⁃ｓｐｅｃｉｆｉｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄｉｓａｂｒｉｄｇｅｔｏｃｏｎｎｅｃｔａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｂａｔｔｌｅｆａｃｔｏｒｓ，ｓｕｃｈａｓｃｏｍ⁃ｂａｔｆｏｒｃｅｓ，ｃｏｍｍａｎｄｓｙｓｔｅｍ，ｗｅａｐｏｎｐｌａｔｆｏｒｍｓ，ｅｔｃ．Ｉｔ ｓａｌｓｏａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅａｎｓｔｏｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇａｐｂｅ⁃ｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｒｅａｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅｒｖｉｃｅｓ．Ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｓｇｅｎｅｒａｌｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｆｏｒｇｅｎｅｒａｌｆｉｅｌｄｓ，ｂｕｔｔｈｅｒｅｉｓｎｏｍａｔｕｒｅｍｅｔｈｏｄｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｏｒｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｙｄａｔａｏｆｍｉｌｉｔａｒｙｓｐｅｃｉｆｉｃｆｉｅｌｄｓ．Ｓｏｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｎｅｅｄｓｆｏｒｍｉｌｉｔａｒｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｓｔｏｒａｇｅ，ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ｑｕｅｒｙａｎｄｏｔｈｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｓｉｎｐｅａｃｅｔｉｍｅａｎｄｗａｒｔｉｍｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｔｈｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｄｏｍａｉｎ．Ｔｈｅｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｄｏｍａｉｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｒａｍｅｗｏｒｋａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｃｏｒｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｎｏｎｔｏｌｏｇｙ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｆｕｓｉｏｎｃｒｏｓｓｄｏｍａｉｎ，ｋｎｏｗｌ⁃ｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｏｔｈｅｒａｓｐｅｃｔｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅ，ｔｏｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｍｉｌｉｔａｒｙｄｏ⁃ｍａｉｎｆｏｒｔｈｅｄｅｐｔｈａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｄｏｍａｉｎ；ｄｏｍａｉｎ⁃ｓｐｅｃｉｆｉｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｆｕｌｌｌｉｆｅｃｙｃｌｅ；ｏｎｔｏｌｏｇｙｓｙｓｔｅｍ；ｃｒｏｓｓｄｏｍａｉｎｆｕｓｉｏｎ收稿日期：２０１９⁃１２⁃０５修回日期：２０２０⁃０１⁃１３作者简介：邢㊀萌（１９９０ ），女，河南濮阳人，硕士，讲师，研究方向为知识图谱㊁人工智能㊁网络安全㊂杨朝红（１９７６ ），男，博士后，副教授㊂㊀㊀知识图谱概念起源于语义网络，于２０１２年由Ｇｏｏｇｌｅ提出，是一种用于其搜索结果优化的辅助知识库㊂随着知识图谱技术的快速发展，目前已开始应用于各垂直领域㊂领域知识图谱（Ｄｏｍａｉｎ⁃ｓｐｅｃｉｆｉｃＫｎｏｗｌ⁃ｅｄｇｅＧｒａｐｈ，ＤＫＧ）是指聚焦在特定垂直领域的知识图谱，其中，大都是跟该领域相关的实体和概念［１］㊂领域知识图谱与通用知识图谱（Ｇｅｎｅｒａｌ⁃ｐｕｒｐｏｓｅＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ，ＧＫＧ）的区别主要体现在知识表示㊁知识获取和知识应用三个层面㊂一是从知识表示层面看，ＧＫＧ对知识的覆盖范围远大于ＤＫＧ，而ＤＫＧ在知识的深度上更深，尤其体现在图谱的层级体系上，并且，两者在知识表示的粒度上也有很大区别，比如，通用知识图谱的表示粒度可以是计算机中的一个文档，而领域知识图谱的粒度通常要精细到文档中的一个段落㊁一个知识点等；二是从知识获取层面看，领域知识图谱对前置数据模式有更严格的要求，应用场景的严谨性要求数据具有更高的准确度，比如医学领域㊁军事领域㊁高精尖科技领域等，所以，在领域知识图谱的构建中，专家参与度更高，自动化程度较低；三是知识应用层面上，ＤＫＧ的推理链条通常比较长，主要是因为领域知识图谱的实体分布较为密集，相对于ＧＫＧ，它在单个实体的相关知识覆盖面更广泛，在这样一个实体密集的知识图谱上进行长距离推理之后的结果大概率仍是有意义的，因此，领域知识图谱能够胜任类似深度推理㊁复杂查询等应用［２］㊂２㊀邢㊀萌，等：军事领域知识图谱的构建及应用第４２卷领域的知识图谱是用来辅助各种复杂的分析应用或决策支持，不同领域的构建方案与应用形式有所不同㊂知识图谱作为人工智能技术中的知识容器和孵化器，对未来ＡＩ领域发展起关键性的作用㊂未来全军作战样式将全面向基于网络信息体系的联合作战样式转变，信息已经成为链接各作战部队㊁武器装备㊁信息系统等各类作战单元的重要纽带，亟须对这些信息资源进行组织关联及共享开发，以打通信息隔阂，取得战争信息优势㊂本文初步探讨了军事领域知识图谱当前面临的机遇和挑战，从新的领域知识图谱角度提出了军事领域知识图谱构建及应用技术架构，给出军事领域知识图谱的应用场景，针对军事领域特点，对知识全生命周期的各个环节的关键技术流程进行专项研究，旨在推动军事领域知识图谱的落地应用，对网络信息体系建设中的数据关联构建㊁数据组织和知识管理具有一定的指导意义㊂１㊀领域知识图谱研究背景和相关工作当前，国内外对领域知识图谱的研究热点主要有领域大脑构建㊁大规模领域知识图谱的存储与计算㊁知识图谱交互以及领域知识图谱应用等几个方面㊂在领域图谱构建方面，由于通用知识图谱的知识来源于多种结构的数据，其可看成一个面向通用领域的 结构化的百科知识库 ，而领域知识图谱又称为行业知识图谱或垂直知识图谱，面向某一特定领域㊂领域知识图谱基于行业数据构建，通常有严格而丰富的数据模式，对知识的深度㊁准确性要求较高，亟须解决增强领域知识的表示能力㊁对领域实体进行识别和关系抽取㊁隐性关系发现等关键问题㊂在大规模领域知识图谱的存储与计算方面，由于大部分领域除了实体关系数据外，还有时间㊁空间㊁规则㊁标签等重要的知识数据，单独使用图数据库已经不能满足多种数据结构的存储要求，基于图数据库的混合存储模型研究成为热点［３］；基于通用知识图谱的推理技术并不能很好地移植到领域知识图谱中，一些学者开始从程序性知识的角度研究领域内的知识推理，如何将这种人类的思维以程序性知识的形式转化为机器的路径是当前的一个研究重点［４］㊂领域知识图谱的应用研究主要有智能搜索及问答㊁辅助决策及个性化推荐等方面㊂目前，领域知识图谱已经在医疗㊁电商㊁金融㊁军工㊁电力㊁教育㊁公安等多个领域开展应用，例如，在金融领域的信用评估㊁风险控制㊁反欺诈方面的应用，以及医疗领域的智能问诊等的应用［５］㊂当前，国内对军事领域知识图谱的研究成果较少，车金立等对基于百科知识的军事装备知识图谱构建与应用进行了研究，构建了军事装备领域的知识图谱，实现了知识问答功能［６］，但只是基于公开的半结构化的百科数据，数据源单一，数据类型少，且研究成果中没有明确知识抽取的准确率㊁自动化程度以及知识问答结果的准确率；周丽娜等人研究了网络信息体系知识本体的构建方法，认为当前的问题是解决本体的自动构建和更新，知识图谱无法涵盖所有军事活动［７］；国内还有对基于知识图谱的日本西南防卫力量的研究，利用图数据库进行存储提升数据的扩展性和处理效率，研究成果可以辅助军事决策和军事侦察等［８］，但同样存在数据源单一㊁节点间关系过于简单等问题㊂刘丽㊁葛斌㊁蒋锴等人对军事数据组织技术进行了研究，描述了基于知识图谱的军用数据组织技术框架，但尚未体现军用领域知识图谱的专用技术［９⁃１１］㊂２㊀军事领域知识图谱应用场景需求分析按照部队的作战状态可以将应用场景分为平时和战时㊂平时应用场景主要包含基于军事知识的智能问答㊁个性化推荐㊁隐蔽知识推理等基于知识图谱的辅助数据分析及决策功能；战时应用场景主要包含情报保障㊁作战筹划与行动控制㊁战时辅助判断与决策推荐等战时指挥控制典型功能应用㊂２ １㊀平时应用场景当前，基于领域知识图谱的智能问答类应用从简单场景延伸至复杂和多元化的应用场景，从智能搜索发展为智能推荐㊁知识问答等复杂任务㊂应用到部队平时训练场景中，例如，在坦克射击训练时，从对战斗室的了解与使用到实现战斗瞄准射击，共有两百余项练习内容，每项练习内容的步骤数量从三到十余步不等，每步均有相应的完成条件与实现标准㊂如询问 射击前检查 的练习内容与方法，基于知识图谱的智能问答系统应能返回准确的练习内容，如火控计算机自检㊁安全保护功能检查㊁液压闭锁功能检查㊁各种工作模式功能检查㊁夜视仪功能检查等，并为用户智能推荐进行该练习时可能用到的装备及辅助工具，在操作过程中可以进行相关问题的解答与解决方案推荐，如 炮控系统检查需要哪些准备工作 ㊁ 建议在进行功能检查前应将夜视仪检查完毕 等㊂从用户提出的问题来看，除传统的陈述类问题之外，领域知识图谱重点解决的是解释类的问题㊂像 ｗｈａｔ ㊁ ｗｈｏ ㊁ ｗｈｅｎ ㊁ ｗｈｅｒｅ 这样简单的陈述类问题只能满足用户对知识图谱最基础的要求，现在，越来越多的场景要求解决 ｗｈｙ ㊁ ｈｏｗ 等解释类问题［１２］㊂第４期指挥控制与仿真３㊀作战人员对于作战数据的需求是多元化和个性化的，通过以搜索引擎为代表的信息检索系统获得的结果并不能很好地满足作战人员的个性化需求，此类问题可通过基于领域知识图谱的个性化推荐解决；由于领域知识图谱可以支撑推理链条较长的应用场景，能够推理出基于更深层次关系的隐蔽知识，还可以根据用户的统计数据描述用户习惯，进行隐蔽知识推理㊂基于领域知识图谱的智能问答㊁个性化推荐㊁隐蔽知识推理等应用，可以显著提高部队日常训练的组织效率，节约装备及人力资源㊂２ ２㊀战时应用场景战时应用场景主要是以典型作战任务为牵引，在部队现役指挥信息系统基础上进行基于知识专家经验的升级改造，以支撑作战人员进行作战筹划与行动控制㊁辅助判断与决策推荐等为目的应用场景㊂在战场作战指挥的过程中，对战场情况的辅助判断与决策推荐等应用场景，领域知识图谱通过学习军事指挥作战条例，深度分析指挥作战制胜机理，通过研究经典案例的指挥决策机制，提供基于蓝军相似度的作战方案推荐与决策支持，从而形成基于部队作战经验及实时态势数据的辅助判断与决策推荐模型，可实现对战场情报进行多体系㊁多维度㊁多层次的分析，支撑复杂战场态势的综合研判和决策推荐，图１是知识图谱在作战指挥中的应用模型㊂图１㊀军事领域知识图谱在作战指挥中的应用模型３㊀军事领域知识图谱构建及应用技术架构通用的知识图谱主要强调知识的广度，是运用百科数据自底向上的方法进行构建㊂而领域知识图谱面向不同的领域，其数据模式不同，应用需求不同，需要通过一套通用的标准和规范来指导构建，基于行业特点及专家经验定制实现㊂军事领域知识图谱构建及应用是一个系统工程，其从无到有的构建过程分为六个环节，本文称其为领域知识图谱的全生命周期，其设计的关键技术流程主要包含知识表示㊁知识存储㊁知识抽取㊁知识融合㊁知识计算㊁知识计算与演化㊁知识应用［１３⁃１４］，如图２所示㊂４㊀邢㊀萌，等：军事领域知识图谱的构建及应用第４２卷图２㊀军事领域知识图谱构建及应用技术架构图㊀㊀数据层是整个领域知识图谱构建的基础，与传统互联网数据不同，军事领域数据的来源与类型不同，含军用数据库㊁作战文书㊁情报文本㊁图像㊁流媒体等多源异构的军事数据，主要来源于军用标准数据库及已有／在研型号信息系统上获取的目标情报等信息㊂３ １㊀知识表示环节知识表示定义了领域的基本认知框架，明确基本概念以及概念之间的语义关联，提供机器认知的基本骨架及数据结构，以达到对知识的合理组织［１７］㊂军事领域中，知识表示环节需要关注两个问题㊂一是通用知识图谱并不足以表达所有语义，比如，在军事领域中的装备维修及配置等应用场景，对于ｉｆ⁃ｔｈｅｎ规则的表示比较困难，如规则ｉｆＡａｎｄＢｔｈｅｎＣ，知识图谱很难表达关系复杂的原子表达式㊂一些军事领域的应用场景增加了时空维度等表达要素，远远超出知识图谱的三元组所能表达的简单关联事实㊂二是细粒度知识表示是军事领域应用的强需求之一，但不代表所有应用场景都需要细粒度表示，粒度越细表达能力越强，同时获取代价越大㊂３ ２㊀知识存储环节知识管理主要是进行知识的存储㊁建立索引并实现知识的高效查询㊂军事领域知识图谱还有多样异构知识，具有多源性㊁异构性㊁时序性㊁实时性㊁冗余性㊁强关联性和闭环性等特征㊂知识表示存在如下难点：一是传统的ＸＭＬ存储方式不适合非结构化㊁半结构化和结构化数据的分析和建模；二是领域知识图谱中的概念㊁实例等之间的关联关系非常复杂，传统的本体编辑工具以ＲＤＦ或ＯＷＬ形式存储，由于数据都在内存中存在副本，不适应大量数据的存储场合；三是通用知识图谱使用的图数据库（Ｎｅｏ４ｊ）在支持军用中文知识图谱的复杂使用场景时会影响各类数据查询和修改的速度，综上，必须使用合理的存储机制，以满足高并发㊁高速度的查询㊂３ ３㊀知识抽取环节知识抽取环节是对知识框架的知识实例进行填充，需要注意的是获取知识的质量和完备性问题㊂一是各级各类大型军事信息系统在多任务复杂的使用环境下产生了大量的军事数据，此类数据存在数据来源不同㊁数据格式多样性的特点，需要针对不同数据的特征设计提高知识抽取的准确率和召回率的关键手段，例如，军用数据库存在数据表示不一致，数据无法完成汇聚及智能检索的问题；作战文书具有复杂程度高，特殊数据多，数据规则性强，需要提前注入相应军事规则㊂二是由于军事领域的应用场景极端严肃，对知识获取的质量要求非常苛刻，知识获取方案要兼顾要求和成本，避免知识库的缺漏㊁错误㊁信息陈旧等问题［１５⁃１６］㊂３ ４㊀知识融合环节由于数据的来源多样，抽取方式和手段不同，从知识抽取获得的实体㊁关系及属性结果中存在数据冗余㊁噪声㊁非完备和不确定等问题，同时，数据间的关系无层次及明确的逻辑关系，此类问题通过知识抽取的清洗环节无法解决，迫切需要构建基于一体化的实体关系表示模型㊂面向不同领域㊁数据模式㊁应用需求，对海量异构数据资源完成数据的语义标准和链接，以及进行实体消歧㊁实体对齐，实现多个领域图谱的跨域语义融合，形成全局统一的知识表示和关联［１７⁃１８］㊂３ ５㊀知识计算与演化环节为了提高军事领域知识图谱的实际应用价值，需要对实体间存在的大量隐含关系进行挖掘㊂由于军事领域知识图谱的实体分布较为密集，单个实体的相关知识覆盖面广，需针对其知识表示的粒度及深度更深的特征，过增量知识和规则的快速加载，完成长距离的推理，以保障推理的延展性及正确性，挖掘语义层面的更多关联信息和知识［１９］㊂此外，军事知识图谱的构建是一个不断迭代更新第４期指挥控制与仿真５㊀的过程，作战方案㊁策略㊁手段是不断变化的，需要及时进行知识的置信评估及新知识的完善㊂３ ６㊀知识应用环节知识应用需要考虑技术成熟度，同时还要避免 为了图谱而图谱 ，因此，应该谨慎选择应用场景㊂军事知识应用需明确应用场景与知识的应用方式，即明确要解决的问题㊂一是什么样的应用场景下可以使用知识图谱㊂知识图谱作为一种面向人机协同的开放知识管理机制，有特定价值和成本，对于不同应用问题，知识图谱不总是最好的解决方案［２１］㊂二是军事领域知识图谱的应用场景比通用知识图谱的应用场景复杂得多，当前领域知识体系在建立时大多以领域数据的基本概念㊁实体为中心，这在理解复杂应用场景中的用户需求时存在天然缺陷㊂如何才能更好地设计出复杂的作战应用场景并弥补这种语义鸿沟，是知识应用环节中需要重点关注和解决的问题㊂４㊀军事领域知识图谱构建关键技术根据上文提出的军事领域知识图谱构建及应用技术架构，以及在知识全生命周期各环节关注的典型问题，对部分关键技术进行设计及介绍㊂４ １㊀面向复杂知识的知识表示技术增强复杂知识的表示能力可以通过构建附加信息模型的方式（除了仅仅依靠知识库中的三元组构造知识图谱表示模型外），将一些模型外的附加信息进行表示提升㊂在军事领域知识构建过程中，通过增加实体类型来更清晰地表示实体之间的关系㊂在军事知识库中，给每个实体设定相应的类别，例如，歼⁃２０具有战斗机的属性㊂在军事领域知识图谱构建过程中设立类似ＩｓＡ这样的可以表示实体属性的复杂关系，例如，（歼⁃２０，ＩｓＡ，战斗机）的三元组㊂当进行知识图谱表示的时候，利用具有实体属性的三元组将属性信息考虑到向量表示中，增加复杂知识的表示能力㊂此外，针对一些跨多媒体数据表示的实体，如包含了声音㊁图片㊁视频等军事实体，通过对实体增加语义文本描述信息以提高知识表示质量㊂为表示向量化军事实体之间的关系，采用ＲＥＳＣＡＬ语义匹配模型，用ｈ代表头实体，ｒ代表关系，ｔ代表尾实体，在实体和关系向量化过程中，将三元组向量化为（ｈ，ｒ，ｔ）㊂为了表示向量化后的实体之间的关系，构造如下函数ｆｒ（ｈ，ｔ）＝ｈＴＭｒｔ＝ðｄ－１ｉ＝０ðｄ－１ｊ＝０［Ｍｒ］ｉｊ㊃［ｈ］ｉ㊃［ｒ］ｊ其中，Ｍｒ表示关系的权重向量，模型将知识图谱形式化为三维张量，该张量包括一个因子矩阵和一个核心张量，因子矩阵中每一行代表一个实体，核心张量中每个二维矩阵切片代表一种关系，由因子矩阵和核心张量还原的结果被看成对应三元组成立的概率，若三元组正确，则实体之间满足关系ｈ＋ｒʈｔ㊂４ ２㊀基于混合存储的军事知识存储技术军事领域知识图谱的内容形式及格式丰富，在存储结构的设计上，需兼顾各类数据内容的查询与修改操作的速度，采用多类存储媒介以实现军事知识的混合存储，包含关系数据库㊁图数据库㊁内存数据库㊁文件索引系统等，将非结构化㊁半结构化数据在知识图谱中以ＨＤＦ格式和ＲＤＦ格式分布式图存储并进行标注，通过内存数据库及关系数据库对多源异构数据进行有效融合，实现多源异构知识的统一存储管理，对视频㊁图片㊁声音等文件利用文件存储系统进行存储㊂该框架包括源数据存储管理器㊁数据处理器㊁数据提取引擎㊁消息队列㊁存储和索引接口及订阅服务６个部分㊂４ ３㊀基于本体映射及机器学习的军事知识抽取技术㊀㊀针对军事领域知识图谱对知识质量要求严苛，本文提出在保证质量的前提下尽量降低成本的原则：首先，明确数据来源，按照避难就简的原则，尽量选择质量较好㊁结构化程度较高的数据源，之后，通过非结构化数据逐步扩大规则集，并进行知识的跨域迁移，复用相近领域知识㊂１）结构化数据是军用数据建设过程中产生的规则性较强㊁业务性强的基础数据，对其提出一种基于网络本体语言的关系数据本体抽取方法，构建从军事领域关系数据库到本体的映射，通过元数据库或军用关系数据库中的元数据抽取关系数据的模式，将关系数据库中存在的表转换为网络本体语言模式中的同名类，表中字段转换为对应属性，表中数据记录转换为类的实体对象，并参照表间的相应关系设定类间㊁属性间的关系以及属性的对应约束条件㊂利用数据库表中的数据为本体的实例进行赋值，将数据库表中的元组映射到本体实例，实现军用结构化数据的本体抽取，获取可用的知识单元，生成语义的初始参考集［２２］，如图３所示㊂２）在对作战基础数据和业务数据抽取的基础上，对非结构化的军事数据进行知识抽取，通过增量迭代的方式逐步扩大知识规则㊂军用领域的非结构化数据或者半结构数据主要包含作战文书㊁情报文本以及战场的图像及视频数据，且业务特征较明显，适合采用机器学习的采样方法㊂军事领域知识图谱与通用知识图谱不同，它在构建过程中需要根据军事应用的需求定义明确的命名实体以及实体关系㊂因此，对于军事领域中的知识抽取任务均是有监督学习任务㊂在对作战６㊀邢㊀萌，等：军事领域知识图谱的构建及应用第４２卷文书和情报文本等文本数据进行知识抽取时，选择采用基于深度学习的有监督方法㊂例如，在作战文书的抽取上，采用一种基于序列模型并结合位置注意力机制的实体和关系联合抽取模型，实现了对重叠实体关系的抽取，提高识别重叠实体的准确率㊂此外，对于图像㊁视频及语音等数据，首先使用深度学习算法进行模型转换，将其描述为文本，并以此与现有知识进行规则匹配㊂图３㊀军事领域结构化数据抽取流程图４ ４㊀基于多特征的跨域知识融合技术知识融合的过程中，主要涉及实体消歧㊁实体对齐㊁属性融合和值规范化等技术㊂其中，实体消歧和实体对齐在知识融合中发挥了重要作用㊂基于多特征的知识融合如图４所示㊂图４㊀军事领域知识融合主要技术共指消解通过实体对齐方式，将多个图谱中多特征数据表示为同一实体进行对齐，消除歧义㊂对多特征的数据完成不同来源㊁不同形态的知识融合，以完成不同军兵种及不同武器装备平台的知识融合［２３］㊂１）实体消歧实体关系消歧的本质是衡量候选实体与上下文的兼容性，考虑军事领域实体关系的特殊性，需要保留实体关系的相关信息，并根据上下文信息推测当前词汇指向的具体实体㊂２）实体对齐针对现有单一特征实体对齐方法有歧义㊁效率低的问题㊂融合多种特征的实体对齐算法是较有效的方法㊂融合实体名称㊁实体类别㊁关键词集㊁实体属性等多种特征计算相似度，最后，得到实体对齐结果㊂实践证明，其效果要好于基于实体属性和上下文对齐及人工标注对齐结果㊂４ ５㊀军事领域知识图谱推理及演化技术知识推理利用已有种子集中的本体关系，完成实体之间关系的推理，产生实体间新的关联关系，实现知识图谱的补全㊂军事领域知识图谱还存在小样本问题，需解决具有数据稀疏特性的知识图谱的推理问题，因此，提出一种协同过滤机制下的混合远程监督和深度学习的知识推理方法㊂一是知识推理过程中加入协同过滤机制后，在保证推理结果可靠性的同时，有效改善了深度学习推理结果的可解释性，实现优势互补，提升推理性能；二是通过远程监督在知识推理中加入外部知识来构建数据集，提供附加学习样本，有效解决军事领域的小样本问题；三是通过深度学习方法利用已知三元组，构建并训练双向循环神经网络（ＢｉＬＳＴＭ）深度抽取器，从更多的实体相关文本中抽取新的三元组，提高了知识图谱补全的效果㊂此外，在知识推理的基础上，设计一种基于反馈调节机制的维护流程，采用知识网络知识可信度测度技术进行军事知识的评估验证，完成知识的推理和补全，形成迭代循环㊂４ ６㊀面向平时／战时应用场景的知识应用知识图谱在具有以下特点的应用场景中更容易成功：领域知识相对封闭，较少涉及常识，涉及知识简单㊂应用场景涉及知识的简单程度如何，具体可以通过设置三类问题来进行判断㊂第一类问题：是否用到元知识，是否单一模型，是否长程推理，是否涉及多样知识类型；第二类问题：知识是否容易发生变化，是否涉及复杂过程描述，是否涉及分支繁复的推理；第三类问题：是否有知识资源积累，如领域本体㊁叙词表㊁领域词典等［２４］㊂军事领域知识图谱在应用上应重视 三性 ：专业性㊁高效性和独立性㊂专业性表明在相对封闭且涉及军事背景较深的图谱构建需要军事专家经验的渗入，。
军事系统工程中的知识图谱应用及研究
第４４卷 第１期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４ Ｎｏ．１２０２２年１月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＪａｎｕａｒｙ ２０２２文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２２）０１ ０１４６ ０８ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０１０４；修回日期：２０２１０４１６；网络优先出版日期：２０２１０８２８。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０８２８．１７０１．００２．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（７１９０１２１４，７１６９０２３３）资助课题 通讯作者．引用格式：马玉凤，向南，豆亚杰，等．军事系统工程中的知识图谱应用及研究［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（１）：１４６ １５３．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＭＡＹＦ，ＸＩＡＮＧＮ，ＤＯＵＹＪ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｓｙｓｔｅｍｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（１）：１４６ １５３．军事系统工程中的知识图谱应用及研究马玉凤，向 南，豆亚杰 ，姜 江，杨克巍，谭跃进（国防科技大学系统工程学院，湖南长沙４１０００３） 摘 要：目前随着通用知识图谱构建技术的发展、自然语言处理技术的进步以及各个行业挖掘数据深层关系的需要，军事同电商、金融证券、医疗等行业一样，也需要构建属于自己领域的知识图谱。
通过定义军事知识图谱以及明确军事知识图谱使用时的特殊性，总结了构建过程中的难点，介绍了当前构建军事知识图谱的思路以及使用的技术手段，汇总了军事领域应用知识图谱的现状。
最后，给出了知识图谱最新的研究进展，并针对军事领域知识图谱中一部分未解决的困难问题提供了一种可能的解决思路。
关键词：军事领域知识图谱；多源异构数据；小样本；图谱众包中图分类号：ＴＰ１８２ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ５０６Ｘ．２０２２．０１．１９犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀犪狀犱狉犲狊犲犪狉犮犺狅犳犽狀狅狑犾犲犱犵犲犵狉犪狆犺犻狀犿犻犾犻狋犪狉狔狊狔狊狋犲犿犲狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵ＭＡＹｕｆｅｎｇ，ＸＩＡＮＧＮａｎ，ＤＯＵＹａｊｉｅ ，ＪＩＡＮＧＪｉａｎｇ，ＹＡＮＧＫｅｗｅｉ，ＴＡＮＹｕｅｊｉｎ（犆狅犾犾犲犵犲狅犳犛狔狊狋犲犿狊犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犖犪狋犻狅狀犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犇犲犳犲狀狊犲犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犆犺犪狀犵狊犺犪４１０００３，犆犺犻狀犪） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｇｅｎｅｒａｌｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｎｅｅｄｏｆｍｉｎｉｎｇｔｈｅｄｅｅｐｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｄａｔａｉｎｖａｒｉｏｕｓｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ，ｔｈｅｍｉｌｉｔａｒｙ，ｌｉｋｅｅ ｃｏｍｍｅｒｃｅ，ｆｉｎａｎｃｉａｌｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓ，ｍｅｄｉｃａｌａｎｄｏｔｈｅｒｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ，ａｌｓｏｂｅｇａｎｔｏｂｕｉｌｄｔｈｅｉｒｏｗｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ．Ｂｙｄｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｍｉｌｉｔａｒｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐａｎｄｃｌａｒｉｆｙｉｎｇｔｈｅｐａｒｔｉｃｕｌａｒｉｔｙｏｆｔｈｅｕｓｅｏｆｔｈｅｍｉｌｉｔａｒｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐ，ｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ，ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｉｌｉｔａｒｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐａｎｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｍｅａｎｓｕｓｅｄａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅａｐｐｌｉｅｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｉｎｔｈｅｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄｉｓｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｌａｔｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｓｇｉｖｅｄ，ａｎｄａｐｏｓｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｓｐｒｏｖｉｄｅｄｔｏｓｏｍｅｕｎｓｏｌｖｅｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｍｉｌｉｔａｒｙｄｏｍａｉｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ；ｍｕｌｔｉ ｓｏｕｒｃｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａ；ｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅ；ｃｒｏｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ０ 引 言当前，蓬勃发展的信息技术、通信技术使得人工智能、物联网与机器学习逐渐成为生活的一部分［１］，各行各业为提高工作效率、挖掘更多行业潜能，引入了大量新技术，这些新技术产生了海量数据。
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军事物流知识图谱构建与应用浅析
摘要：加快建设现代化军事物流体系是深入推进后装保障高质量发展必由之路。
本文首先介绍知识图谱概念，而后对军事物流知识图谱构建开展研究，最后
分析其在采购、仓储和配送等环节中的应用，以期为全面提升军队现代化后勤保
障能力提供有益参考。
关键词：军事物流知识图谱
军事物流是以提供军用物资为目的而实施的物流活动，属于军队后装保障的
重要组成部分。
通过对资源信息进行采集、抽取、融合、推理和赋能，构建具有
智能化特征的军事物流知识图谱，全面提升军事物流信息化水平。
军事物流知识
图谱借助海量传感器获取广域多维资源信息，掌控物流环节全流程。
依据遂行任
务后装保障需求，军事物流知识图谱描述人员、物资和装备等信息，构建关联清
晰的知识结构，辅助指挥员和参谋人员对后装保障实施态势感知、指挥决策和行
动控制。
军事物流知识图谱将网络作为物流信息传递的“纽带”，云端作为物流
信息聚优的“大脑”，通过网络聚能和云端释能实现物流信息全时可知，从而推
动军事物流体系向精准化、高效化和智能化的方向快捷发展。
一、知识图谱的概念
进入人工智能时代，以深度学习为代表的新一代信息技术在图像和语音等领
域的成功应用，标志着计算机在感知能力上达到甚至超越人类，然而其解释性弱、理解性差等问题也随之暴露出来。
为解决上述问题，人工智能从感知智能向认知
智能进行转变。
认知智能与感知智能相比，其优势在于计算机具备一定程度的理
解能力，自主从纷繁复杂的数据中提炼有价值信息。
知识图谱本质既是一种揭示
多元异构数据关联的语义网路，亦是一种通过数据驱动的领域知识表达方法，依
据数据关系其表现形式通常呈现网状、环状或者树状等结构。
借助先进算法模型
挖掘海量数据特征，提炼知识将其沉淀后客观描述其关联，同时借助反馈辅助算
法模型迭代优化。
二、军事物流知识图谱构建内容
军事物流知识图谱以军事物流数据为基础，解决不同物流场景的“数据孤岛”问题，通过先进技术手段对数据进行分析、处理和融合，围绕采购、仓储和配送
等环节，呈现人员、物资、装备的领域知识关系，实现知识组织和管理，形成以
智能化为特征的“物流大脑”。
构建内容主要包括数据采集、实体抽取、知识融
合和知识推理四个方面，通过构建军事物流知识图谱为指挥员和参谋人员优选保
障方案、定下保障决心、辅助保障决策提供强有力的智力支撑。
（一）军事物流数据采集
数据采集是构建军事物流知识图谱的前提和基础。
军事物流数据敏感度和保
密性较高、蕴含价值大，主要包括结构化、半结构化、非结构化三种数据。
结构
化数据是指物资数量、装备数量、人员信息以及物流指标等可量化、置信度较高
的信息；半结构化数据主要包括保障、仓储等难以量化、构成形式多样的信息；
非结构化数据指视频、图像、语音等内涵丰富且不便于使用关系型数据库表存储
的数据。
通过建立数据质量评测标准，采取定期抽检数据质量和人工审核重要数
据相结合的方式，确保数据采集的准确性和有效性。
（二）军事物流实体抽取
军事物流实体抽取是从海量多元异构军事物流数据中，抽取数据关系进而沉
淀为知识，主要包括实体关系识别和抽取。
对于结构化数据，直接利用实体对齐
将抽取知识存储到知识图谱中；而对于半结构化或非结构化数据，首先利用单标
签或者多标签技术对数据进行标注，借助规则模式匹配进行实体关系识别，而后
采用深度学习技术进行实体关系抽取，将抽象的语义信息存储到知识图谱。
在大
部分军事物流场景中，结构化和半结构化数据规模相对较小，存储方式较为简单，对于普遍存在、复杂多样、置信度较低的非结构化数据，需要借助分布式计算将
海量数据聚合后对其进行实体抽取，再存储到知识图谱。
（三）军事物流知识融合
军事物流知识融合对来源多样但内涵相近的知识实体进行整合，包括Schema 融合、实体对齐、实体链接等方面。
由于技术体制和标准等历史原因，原始数据可能来源于不同知识谱系，首先对数据的关键属性进行Schema融合，判断能否标记为同一实体，而后利用模糊匹配和相似度计算实体对齐中数据的差异信息，删除错误和冗余信息，最后通过实体链接生成实体。
（四）军事物流知识推理
军事物流知识推理不仅能依据现有知识预测新知识，还能滤除错误知识和补全缺失知识，主要包括符号化推理和统计规律推理两种形势。
通过深度学习对数据进行非线性变化，将其映射为特征向量，便于计算机处理。
前者通常根据思维逻辑构建置信度较高的推理规则，利用先验知识和重复挖掘的方式提升规则挖掘的准确性；后者根据统计学原理归纳数据分布，从现有知识关系和更新数据中预测新的关联规则。
三、军事物流知识图谱应用浅析
（一）优化物资采购环节
物资采购是发挥军事物流效能的前提和基础，直接制约军事物流信息化能力生成。
根据后装保障需求，军事物流知识图谱检索符合条件的供货企业，显示其规模和资质等相关信息，便于指挥员和参谋人员优选合适的供货企业，制定科学物资采购方案，实现快速、准确的筹集物资，为优化物资采购流程、缩短物资采购周期、提升物资采购效能提供全面数据支撑。
（二）优化物资仓储环节
军事物流知识图谱将诸如仓库位置、环境、温度等各种仓储条件信息进行关系链接，辅助出入库流程、库存管理、库存规划、物资编码、装卸及搬运等相关业务开展，健全物资仓储整体流程，实现对物资仓储精准管理和科学保管。
军事物流知识图谱优化物资仓储中人机交互环节，降低人工成本，实时查询物资仓储中人机交互环节，客观反映物资仓储特征和规律，便于指挥员和参谋人员调控物资运转，大幅提高物资仓储保障效能。
（三）优化物资配送环节
物资配送环节是军事物流的关键步骤。
军事物流知识图谱将军地生产企业和
物资仓库等各种位置关系准确显示在三维电子地图，便于对配送中心布局进行优
化设计，实现配送中心科学选址。
军事物流知识图谱根据配送中心到部队所在地
距离以及配送中心能力，对符合任务要求运输路径进行智能规划，通过算法模型
优化物资配送网络，提供合理的物资配送方案。
此外还能实时监控配送过程中军
事物资的位置和状态，实现信息流引导物资流，便于科学高效开展军事物资配送。