科学知识图谱方法及应用
知识图谱技术及其在农业领域应用
尽管知识图谱技术在农业领域取得了一定成果，但目前仍处于发展初期，相关技术和工具尚需进一步成熟和完善。
技术成熟度
随着数据量的增长和复杂性的提高，如何提高知识图谱的可扩展性和性能，以满足大规模农业应用的需求，是一个关键问题。
可扩展性
农业领域知识图谱的构建和应用需要多学科交叉的背景知识，包括农业科学、计算机科学、信息科学等。加强跨领域合作，整合不同领域的资源和技术，是推动农业领域知识图谱发展的重要途径。
知识图谱技术及其在农业领域应用
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目录
知识图谱技术概述知识图谱在农业领域的应用价值农业领域知识图谱的构建方法农业领域知识图谱的应用案例农业领域知识图谱的挑战与未来发展总结与展望
01
CHAPTER
知识图谱技术概述
定义：知识图谱是一种以图形化的方式表示客观世界中概念、实体及其相互关系的语义网络模型，能够用语义形式化表示复杂的实体概念、属性、关系等语义信息。
详细描述
在农业科研领域，知识图谱可以用于构建科研合作网络，清晰地展示不同科研机构和专家之间的合作关系和研究方向。这有助于促进跨机构、跨领域的科研合作，提高科研效率和成果的质量。此外，知识图谱还可以通过对科研成果的梳理和分析，为科研人员提供研究方向和思路的启示。
总结词
03
CHAPTER
农业领域知识图谱的构建方法
知识图谱技术可以提升农业信息共享和交流的效率，通过可视化、可交互的方式，使农业信息更易于理解和使用。
知识图谱技术可以为农业科研提供更高效、精准的数据支持，帮助科研人员更好地理解和解决农业生产中的问题。
知识图谱技术可以帮助农业领域实现智能化决策，通过对大量数据的分析和挖掘，为农业生产提供科学、合理的决策依据。
知识图谱在科学研究中的应用分析
知识图谱在科学研究中的应用分析摘要：知识图谱广泛应用于各个领域，包括科学研究。
本文将讨论知识图谱在科学研究中的应用，并分析其在数据集成、专家发现、关联分析和科学知识管理等方面的优势。
通过对知识图谱应用案例的分析，本文旨在提供了解知识图谱在科学研究中应用的深入了解。
1. 引言知识图谱是一种以图为基础的知识表达和呈现方式，通过构建图结构来表示实体及其属性之间的关系。
在科学研究中，知识图谱能够有效地将分散的数据整合起来，并提供了一个可视化的方式来展示和理解复杂的本体。
2. 知识图谱在科学研究中的应用2.1 数据集成科学研究往往涉及多个领域的数据集成。
知识图谱提供了一种统一的数据模型，能够将各种数据源进行整合，将不同领域的数据连接起来。
例如，在生物医学研究中，研究者可以将医学文献、基因组数据、蛋白质互作网络等数据整合到一个知识图谱中，便于研究者对数据进行综合分析。
2.2 专家发现在科学研究中，发现领域内的专家是一项重要的任务。
通过构建一个专家知识图谱，可以将与专家相关的信息整合到一个图中，包括他们的研究领域、发表的论文、合作关系等。
研究者可以利用知识图谱来发现潜在的专家，为合作和学术推广提供便利。
2.3 关联分析知识图谱可以通过分析实体之间的关系，揭示出数据中的潜在关联和规律。
在科学研究中，这种关联分析对于发现新的关联和趋势具有重要意义。
例如，通过分析论文的引用关系，可以了解到不同研究领域的交叉点和热门研究方向。
这种关联分析可以帮助研究者更好地了解已有研究的局限性和发展方向。
2.4 科学知识管理在科学研究中，大量的科学知识需要进行有效的管理。
知识图谱提供了一种结构化的方式来组织和管理科学知识，可以将不同的知识元素连接起来，形成一个完整的知识网络。
研究者可以通过知识图谱来浏览、查询和更新科学知识，从而更好地管理和利用科学研究成果。
3. 知识图谱应用案例分析为了进一步说明知识图谱在科学研究中的应用，我们选择了几个典型案例进行分析。
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
对地观测卫星知识图谱的构建与应用
对地观测卫星知识图谱的构建与应用目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 知识图谱概述 (5)二、对地观测卫星基础 (6)2.1 对地观测卫星定义与分类 (7)2.2 对地观测卫星系统组成 (8)2.3 对地观测卫星数据获取与处理 (9)三、知识图谱构建方法 (11)3.1 知识图谱构建流程 (12)3.2 关系抽取与实体识别技术 (13)3.3 图谱存储与查询 (15)四、对地观测卫星知识图谱应用 (16)4.1 农业监测 (17)4.1.1 土壤水分监测 (19)4.1.2 植被覆盖度监测 (20)4.2 灾害监测与评估 (22)4.2.1 地震灾害监测 (23)4.2.2 洪水灾害监测 (24)4.3 城市规划与建设 (26)4.3.1 城市热岛效应监测 (27)4.3.2 建筑物分布监测 (28)4.4 能源勘探 (30)4.4.1 煤炭资源勘探 (31)4.4.2 油气资源勘探 (32)五、案例分析 (33)5.1 案例一 (34)5.2 案例二 (35)六、结论与展望 (36)6.1 研究成果总结 (37)6.2 存在问题与不足 (38)6.3 未来发展趋势与展望 (39)一、内容描述对地观测卫星知识图谱是一种以卫星数据和地理信息为基础，通过构建一个包含各种对地观测卫星及其应用领域的知识库，从而实现对地观测卫星信息的智能化管理和应用。
该知识图谱涵盖了卫星的类型、性能、应用领域、运行情况等多个方面，为相关领域的研究和应用提供了便捷的查询和分析手段。
在构建对地观测卫星知识图谱的过程中，我们首先需要对各类对地观测卫星进行详细的分类和描述，包括其轨道特性、分辨率、观测手段、数据格式等关键信息。
还需要收集和整理这些卫星的应用案例，了解其在各领域的具体应用效果和价值。
通过这些工作，我们可以形成一个全面、系统的卫星知识库，为后续的知识图谱构建和应用奠定坚实的基础。
知识图谱应用于人才培养的研究实践
知识图谱应用于人才培养的研究实践一、知识图谱概述知识图谱是一种人工智能技术，是将数据、语义和知识融合起来的一种图形化的表示方法。
它将各种事物之间的关系以图谱的形式进行展示，帮助人们更好地理解和应用这些知识。
知识图谱的构建涉及多个领域，包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘等。
它可以帮助人们在海量数据中快速找到需要的信息，提高数据利用率和价值。
二、人才培养的痛点人才培养是当今中国的一个重要问题。
由于人才流动性大、培养成本高等原因，企业和机构在进行人才培养时存在着一些痛点：1.信息不对称：企业和机构对外公布的招聘信息和培养信息并不全面，导致学生或应聘者无法全面了解招生方案和培养方案，甚至存在考生和企业培养方案不匹配的情况。
2.学生素质不合格：学校和企业很难确定一个全面科学的评价标准，并将其落实到人才培养的每个阶段。
在培养过程中，学生表现不理想甚至退学的情况时有发生，导致资源浪费。
3.招聘困难：企业招聘过程中需要花费大量时间和精力，甚至需要对海量简历进行筛选，才能找到合适的人才。
这不仅为企业带来巨大的经济成本，还会影响企业的业务发展。
三、知识图谱在人才培养中的应用知识图谱能够有效解决上述人才培养中的痛点，为企业和机构提供一种快速的、科学的、精准的人才培养方案。
1.信息匹配知识图谱将各种信息进行了精准化的匹配和标准化管理，有效避免了招生方案和培养方案之间不匹配的情况。
同时，知识图谱可以根据学生的特点和背景，为其推荐最合适的培养方案。
例如，中国某高校在使用知识图谱进行人才培养时，将学生信息进行了标准化处理，并与外部招生信息进行匹配。
学生在提交申请时，就可以获得最合适的培养方案，并了解学校进行人才培养的全过程。
这不仅提高了学生的满意度，也减轻了学校和企业的工作负担。
2.学生评价知识图谱可以对学生在学业和实践中的表现进行系统的分析和评估，满足对人才素质的评估需求。
例如，知识图谱可以根据学生的学习情况、实践经验和其他综合素质，进行科学的评估。
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。
面向科学计量分析的知识图谱构建与应用研究的开题报告
面向科学计量分析的知识图谱构建与应用研究的开题报告一、选题背景和意义知识图谱是指通过对知识进行建模和结构化，以图谱的形式呈现出来。
它将不同领域的知识进行整合和联结，形成丰富的知识关联网络。
这使得知识图谱的应用涵盖了众多领域，例如自然语言处理、信息检索、推荐系统等。
在科学计量学中，对文献的各种特征进行分析已经成为一种重要方法，例如引用关系、作者合作、期刊评级等。
而知识图谱作为一种新型的结构化方法，可以更全面、更准确地描述文献之间的关系，可以在科学计量学领域中得到广泛的应用。
本课题将通过面向科学计量分析的知识图谱构建与应用研究，探索如何利用知识图谱的方法，对文献进行结构化和分析，以便更好地指导科学研究项目和决策。
二、研究内容和方法1. 文献数据采集：采用Web爬虫技术对相关领域的文献进行爬取，获取文献的元数据信息，如题目、作者、出版物、关键词、摘要等信息。
2. 文献数据预处理：对文献进行数据清洗和去噪，将其中的一些无意义或冗余信息进行过滤，提高后续分析的效率和准确性。
3. 知识图谱构建：利用已有的机器学习算法和自然语言处理技术，将文献中的信息进行提取和处理，并利用图数据库（如Neo4j）进行知识图谱的构建。
4. 知识图谱分析：通过设计和实现相应的图算法，对构建好的知识图谱进行分析和挖掘，探索文献之间的关联和规律。
5. 应用研究：将知识图谱的方法应用于具体领域的研究，例如作者合作关系分析、追踪重要研究方向、科研项目评估等，为科学研究决策提供有力支撑。
三、研究意义和价值1. 研究科学计量分析的知识图谱技术，有助于丰富科学计量学的研究手段和工具，提高科学研究的质量和效率。
2. 通过对文献进行知识图谱构建和分析，可以更全面、准确地发现文献之间的关联和规律，发掘潜在的研究方向和机会。
3. 研究结果可为科研项目和决策提供有力支撑，帮助科学家更加科学地制定科研规划和评估研究成果。
四、进度安排1. 前期研究阶段：对文献数据进行采集和预处理，探索知识图谱的构建方法和分析技术。
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。
中国住房保障研究的科学知识图谱分析——CiteSpace和VOSviewer的综合应用
引言进入中国特色社会主义新时代，人民对于美好生活的向往越来越强烈，我国的主要社会矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要同不平衡不充分的发展之间的矛盾。
当前，我国的住房领域仍存在发展不平衡、不充分的问题，如住房保障体系不完善、市场不健全、政策落实缓慢或不到位等。
党的十九大明确提出“房子是用来住的，不是用来炒的，加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度，让全体人民住有所居”，做好新时代的民生安居工程，让百姓住得暖心、住得安心、住得放心，对于我国社会和谐稳定、经济平稳发展具有十分重要的意义。
近二十年来，我国房地产市场的发展以及民生工程的建设一直是社会关注的热门话题，“住有所居”“住房保障”等始终是专家学者研究的重要话题。
然而，鲜有学者运用知识图谱软件对我国住房保障领域的文章进行全面的分析总结。
本文旨在借助CiteSpace和VOSviewer软件对住房保障领域研究的核心作者、机构、关键词以及高被引文献等进行分析，全面呈现2000-2019年国内住房保障领域研究的知识图谱，并对国内住房保障领域的发展趋势与研究热点进行深入分析。
一、研究方法与数据来源（一）研究方法及数据处理科学知识图谱是近年来科学计量学、信息计量学等领域较为新兴的研究方法，它可以揭示知识来源及其发展规律，并且将相关领域知识结构联系与演变规律以图谱的方式加以展现。
[1]其中，美国德雷赛尔大学计算机与情报学专业陈超美教授开发的信息可视化软件CiteSpace应用广泛，它主要基于共引分析（cocitation analysis）理论和寻径网络算法（pathfinder network scaling，PFNET）等，对特定领域文献（集中国住房保障研究的科学知识图谱分析——CiteSpace和VOSviewer的综合应用[摘要] 住房保障关系国计民生。
本文利用CiteSpace和VOSviewer等文献分析软件对2000－2019年CNKI数据库中的1074篇住房保障领域相关文献进行图谱分析，探讨住房保障研究领域的知识基础、热点问题与发展趋势。
科学知识图谱方法与应用
科学知识图谱方法与应用科学知识图谱是一种用于组织、表示和管理科学知识的方法。
它通过把科学知识抽象为节点和边的图形模型，来表示知识之间的关系和继承关系。
科学知识图谱的建立通常需要经过以下几个步骤：1.确定图谱的范围和目标。
需要明确图谱所涵盖的知识领域，以及图谱的建立目的。
2.收集知识。
在建立图谱之前，需要收集相关的科学知识资料，包括文献、数据库、网络资源等。
3.建立知识模型。
需要根据知识的特点和结构，建立适当的知识模型。
模型中的节点表示知识的实体，边则表示知识之间的关系。
4.填充知识。
在建立好知识模型后，需要根据收集的知识资料，填充图谱中的节点和边。
科学知识图谱在实际应用中有很多用途。
例如，可以用于科学研究、教学、信息检索、知识管理等领域。
它可以帮助人们快速了解科学知识的结构和关系科学知识图谱的应用还有以下几方面：1.科学研究：科学知识图谱可以帮助科学家们快速了解研究领域的知识结构，从而为研究设计提供参考。
此外，科学知识图谱还可以帮助科学家们发现研究领域中的知识盲点，为今后的研究方向提供建议。
2.教学：科学知识图谱可以帮助教师更好地讲解知识点，使学生们能够更好地理解知识的结构和关系。
3.信息检索：科学知识图谱可以帮助人们快速检索需要的信息，并且能够帮助人们了解信息的上下文和关系。
4.知识管理：科学知识图谱可以帮助组织管理和沉淀知识，提高知识共享效率。
科学知识图谱的应用还有很多其他方面，例如为计算机提供语义理解能力，为机器学习提供知识表示方法等。
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。
科学文献知识图谱的构建与应用
科学文献知识图谱的构建与应用随着科技的快速发展，文献资讯量也在膨胀。
如何快速获取准确的文献资讯，对于研究人员而言，是一项极具挑战性的任务。
因此，知识图谱应运而生。
知识图谱是指将各种知识元素通过语义学的方法进行结构化，从而得出一个完整的知识框架，并赋予其标准化的语义解释。
本文将主要探讨在科学文献方面使用知识图谱的构建和应用。
一、科学文献的数据来源在构建科学文献知识图谱之前，需要先了解科学文献的数据来源。
目前，主要有以下几类数据源：1. 开放获取数据库（Open Access Database），如PubMed、ArXiv、MEDLINE 等。
2. 科研出版社、出版机构、学术期刊和在线资源提供商，如Elsevier、Springer 等。
3. 学术机构组织和出版社渠道合作，如IEEE Xplore、ACM Digital Library等。
通过以上数据来源，能够获取包括书籍、论文、期刊、研究报告等多种类型的文献数据，以便后续的处理和分析。
二、科学文献知识图谱的构建在科学文献知识图谱的构建中，主要要从以下几个方面进行处理：1. 实体识别科学文献知识图谱的实体包括作者、文献题目、关键字等。
因此，需要借助自然语言处理技术，从文献中识别实体，并将其进行分类和规范化。
例如，将不同文献中相同的实体进行归一化，减少冗余信息。
2. 关系抽取科学文献知识图谱的构建需要抽取文献间的关系（如作者与文献之间的关系等），并为其赋予权重。
关系的抽取通常采用基于规则或基于机器学习的方法，其中机器学习方法可提高抽取准确度及效率。
3. 知识融合构建科学文献知识图谱不仅涉及到文献之间的关系抽取，还需要对知识进行融合。
融合的过程包括合并实体、识别重复数据，同时可以将相似的文献进行聚类等。
三、科学文献知识图谱的应用1. 智能化的科学文献检索通过结合知识图谱与自然语言处理技术，可以实现智能化的科学文献检索。
用户可通过输入关键词或短语，知识图谱将根据其内部的实体和关系，输出一份最符合用户需求的科学文献列表。
科学知识图谱方法及应用
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数据清洗和整合：去除重复、错误 和不相关数据将数据整合成统一格 式
知识推理：利用逻辑规则和推理技 术推导出新的知识
知识图谱的应用场景
搜索引擎：提 供更准确、更 全面的搜索结 果改善用户体
验
智能问答：提 高问题回答的 准确性和效率 提升用户满意推荐相关 内容和服务增
金融领域：构建 金融知识图谱实 现风险评估、智 能投顾、信贷风 控等应用。
能源领域：通过 科学知识图谱分 析能源数据优化 能源生产和消费 提高能源利用效 率。
工业领域：利用 科学知识图谱实 现智能制造、工 业互联网、工艺 优化等应用提升 生产效率和产品 质量。
公共服务领域的应用
教育：构建学科知识图谱辅 助教师教学和学生学习提高 教育质量。
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跨领域合作：知识图谱技术的发展需要跨领域合作如计算机科学、信息管 理、语义学等领域的专家共同合作推动知识图谱技术的创新和应用。
THNK YOU
汇报人：
知识图谱为学生提 供个性化的学习路 径和知识推荐提高 学习效果和兴趣。
知识图谱在在线教 育平台中应用广泛 为学生提供丰富的 在线学习资源和互 动体验。
科学知识图谱的未来发展
人工智能技术在知识图谱中的应用
自然语言处理：利用深度学习技术 对文本数据进行处理和分析提取知 识图谱中的实体、关系和属性等信 息。
医疗健康：利用科学知识图 谱进行疾病诊断、药物研发 和健康管理。
金融：利用科学知识图谱进 行风险评估、投资决策和风
险管理。
交通：通过知识图谱提供智 能交通解决方案优化出行路
线和缓解交通拥堵。
知识图谱在教育领域的应用
知识图谱用于构建 教育领域的知识库 提供全面的知识体 系和知识点关联。
科学知识图谱方法及应用
科学知识图谱具有可视化、交互性、动态性等特点，能够直 观地展示学科知识的结构、关联和演变过程，提供丰富的信 息量和深入的洞察力。
科学知识图谱的起源与发展
起源
科学知识图谱的起源可以追溯到20世纪70年代，当时的社会科学领域开始尝试 使用图形化的方式展示学科知识结构。随着计算机技术和信息管理的不断发展， 科学知识图谱逐渐在各个学科领域得到广泛应用。
科学知识图谱的构建
02
方法
数据采集与预处理
01
02
03
数据来源
从学术文献、专利、生物 信息学数据库等来源获取 数据。
数据清洗
去除无关信息、错误数据 和重复数据，确保数据质 量。
数据格式化
将数据转换为统一格式， 便于后续处理和分析。
实体链接与关系抽取
实体识别
识别文本中的实体，如人 名、地名、组织等。
动态更新机制
建立知识图谱的动态更新机制，及时更新和修正知识图谱中的信 息，保证知识图谱的时效性和准确性。
高效存储与查询
优化知识图谱的存储结构，提高知识图谱的存储效率，同时改进 查询算法，提升知识图谱的查询速度。
知识图谱的语义理解与推理
语义表示学习
利用深度学习技术，学习知识图 谱中实体的语义表示，提高实体 间关系的语义理解能力。
实体链接
将识别出的实体链接到知 识图谱中的已有实体或新 创建的实体。
关系抽取
从文本中提取实体之间的 关系，构建实体间的联系。
图谱表示学习与知识推理
图谱表示学习
使用深度学习技术将知识图谱中 的实体和关系转换为向量表示。
知识推理
基于图谱表示学习，进行知识推 理，发现新的关系和实体。
图谱可视化与交互设计
国外知识图谱绘制的方法与工具分析
4、关系抽取和建模。从抽取到的信息中提取实体之间的关系，建立实体之 间的，构建知识图谱的网络模型。
5、可视化呈现。将建立好的知识图谱以可视化的方式呈现出来，可以是图 形、图表、图像等，以便用户更好地理解和应用。
二、国外知识图谱绘制工具分析
在国外，有很多成熟的知识图谱绘制工具，这些工具为研究人员提供了方便 快捷的知识图谱绘制方法和功能。以下是一些常用的知识图谱绘制工具：
实际应用
知识图谱工具在实际应用中具有广泛的价值。例如，在智能问答领域，知识 图谱工具可以帮助用户更快速地找到所需的信息；在推荐领域，知识图谱工具可 以通过对用户历史行为的分析，为其推荐更加精准的商品或服务；在语义搜索领 域，知识图谱工具可以提高搜索的准确性和效率。此外，知识图谱工具还可以应 用于金融、医疗、教育等众多领域。
3、Gephi：Gephi是一个开源的网络分析工具，它可以用于知识图谱绘制、 社交网络分析等领域。用户可以利用 Gephi提供的插件或扩展来导入不同格式的 数据，然后进行网络拓扑结构的分析和可视化呈现。Gephi的优点在于其强大的 数据处理能力和丰富的插件扩展，但是它需要一定的技术门槛。
4、CiteSpace：CiteSpace是一个基于 Java的文献可视化工具，它可以用 于知识图谱绘制、文献计量学等领域。用户可以利用 CiteSpace提供的算法和模 板来建立文献引用网络，然后进行可视化的呈现。CiteSpace的优点在于其专业 的文献数据处理能力和高度的可定制性，但是它需要一定的技术背景。
1、Google Fusion Tables：Google Fusion Tables是一个在线的数据表 格工具，它可以用于数据整理、数据分析和数据可视化。用户可以将来自不同来 源的数据导入到 Fusion Tables中，然后进行数据分析和可视化呈现。Fusion Tables支持多种数据格式的导入，包括 CSV、Excel、Google Sheets等。
《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。
生命科学领域的知识图谱构建及其应用分析
生命科学领域的知识图谱构建及其应用分析生命科学领域是一个庞大而复杂的领域，涵盖生物、医学、生态等多个方面，其研究的知识点众多且相互关联。
知识图谱是一种以图形的形式呈现知识之间关系的结构化表示方式，其应用在生命科学领域的构建和分析具有很大的优势。
一、知识图谱的构建方式知识图谱可以通过多种方式构建，其中比较常见的是自动化构建和人工构建。
1.自动化构建自动化构建是指利用人工智能等技术从各个数据源中自动抽取、组织和维护知识的过程。
这种方式可以减少人力成本和构建时间，但是受限于数据质量和算法精度等因素，自动化构建的知识图谱还存在一定的不准确性。
2.人工构建人工构建是指通过人工收集、整理和标注数据来构建知识图谱。
这种方式可以保证数据质量和准确性，但是需要耗费大量的人力和时间。
二、知识图谱在生命科学领域的应用生命科学领域的知识点众多，知识图谱在这个领域的应用也非常广泛。
以下是一些生命科学领域中知识图谱的应用案例。
1.基因组学随着高通量测序技术的发展，基因组学数据正在迅速积累。
知识图谱可以帮助研究人员从这些数据中发现新的基因、基因变异和基因功能等信息。
例如，基于Gene Ontology和Reactome数据库的知识图谱可以帮助研究人员更好地理解基因在生物过程中的功能和相互作用关系。
2.药物研发药物研发是一个非常复杂的过程，需要从大量的文献和数据中筛选出合适的化合物，预测其活性和副作用，并进行临床试验。
知识图谱可以帮助研究人员更好地理解药物分子的结构、代谢途径、靶点和作用机制等信息，更快速地筛选合适的化合物，减少试错成本。
例如，基于ChEMBL数据库的知识图谱可以帮助研究人员预测分子之间的相互作用关系，并优化药物分子的结构。
3.医疗健康知识图谱可以帮助医疗界更好地理解各种疾病的发病机制和治疗方法。
例如，基于OMIM和MeSH数据库的知识图谱可以帮助医生快速确定疾病的诊断和治疗方案，预测疾病风险和评估治疗效果。
三、知识图谱在生命科学领域的发展和前景生命科学领域的知识点非常丰富，知识图谱在这个领域的应用虽然已经有了一定的进展，但仍有很多待完善的地方。
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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9
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
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人-交互
1.知识可视化概述
概念图 知识可视化 工具及其教 育学习应用
概 念 组 成
设 计 制 作
教 育 应 用
思维导图
此外，在科研写作中也需要绘制图表，呈现知识
13
关于 “概念图”的概念图
14
思维导图：用于放射性思考
子题 1 子题 2 子题 3
子题 7
思考的主题 主題
子题 6 子题 5
子题 4
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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。 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。
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、斯莫尔
（苏联、美国）
35
CR 2001, NY TIMES 1226, B2 *AM PSYCH ASS, 1994, DIAGN STAT MAN MENT *DEP HLTH HUMAN SE, 1999, MENT HLTH REP SURG G *US BUR CENS, 2000, STF3A DEP COMM BUR C BLAZER DG, 1994, AM J PSYCHIAT, V151, P979 EATON L, 2001, NY TIMES 1116, A1 FOTHERGILL A, 1999, DISASTERS, V23, P156 FULLERTON CS, 1999, AVIAT SPACE ENVIR MD, V70, P902 GINEXI EM, 2000, AM J COMMUN PSYCHOL, V28, P495 GOENJIAN AK, 2001, AM J PSYCHIAT, V158, P788 GREEN BL, 1990, J APPL SOC PSYCHOL, V20, P1033 HANSON RF, 1995, J CONSULT CLIN PSYCH, V63, P987 HARVEY AG, 1999, J CONSULT CLIN PSYCH, V67, P985 KAWACHI I, 2001, J URBAN HEALTH, V78, P458 KESSLER RC, 1995, ARCH GEN PSYCHIAT, V52, P1048 KILPATRICK DG, 1987, CRIME DELINQUENCY, V33, P479 MADAKASIRA S, 1987, J NERV MENT DIS, V175, P286 MAZURE CM, 2000, AM J PSYCHIAT, V157, P896 NORTH CS, 1999, JAMA-J AM MED ASSOC, V282, P755 ORTEGA AN, 2000, AM J PSYCHIAT, V157, P615 POLE N, 2001, J NERV MENT DIS, V189, P442 RESNICK H, 1999, J ANXIETY DISORD, V13, P359 RESNICK HS, 1993, J CONSULT CLIN PSYCH, V61, P984 ROTHBAUM BO, 1992, J TRAUMA STRESS, V5, P455 RUBONIS AV, 1991, PSYCHOL BULL, V109, P384 RUEF AM, 2000, CULTURAL DIVERSITY E, V6, P235 SHAH B, 1997, SUDAAN USERS MANUAL SHALEV AY, 1998, AM J PSYCHIAT, V155, P630 SHALEV AY, 2000, J CLIN PSYCHIAT S5, V61, P33 SHERBOURNE CD, 1991, SOC SCI MED, V32, P705 SHORE JH, 1989, J NERV MENT DIS, V177,36 P681 TUCKER P, 2000, J BEHAV HEALTH SER R, V27, P406
基本原理是分析知识单元 （科学文献、科学家、关 键词等）的相似性及测度。 采用不同的方法和技术绘 制不同类型的图谱。
22
科学知识图谱
2.知识图谱概述——发展历程
传统的科学图谱以简单的二维、三 维图形（如：柱形图、线性图、点 布图、扇形图、平面图等）表示科 学统计结果
文献摘要或关键词纪录比例图
第六 科学知识图谱方法及应用
杨思洛 信息管理学院
工欲善其事,必先利其器
课程考核：相关的课程论文，6月1号前交 信息管理学院336办公室。 包括学号、姓名、联系方式
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引言
对学科（领域、主题）过去、现状、前沿、热 点、趋势的把握可通过什么方法手段？
3
引言的重要性！ 文献是记录有知识的一切载体 文献是科学交流的主要途径与手段
论文的最小生成树图谱
最小生成树导航图谱
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3.科获取
主要数据来源：Web of Science 科学文献数据： (SCI) (SSCI) 专利文献数据：德温特创新索引DII 国际会议文献数据：(CPCI) 另外还有Scopus，Science Direct，L
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1.知识可视化概述
知识可视化发展时间很短，正式起源于 2004 年， M.J.Eppler 和 R.A.Burkhard 共 同 发 表 论 文 (knowledge Visualization -Towards a New Discipline and its Fields of Application)。 Eppler 认为：知识可视化主要研究视觉表征的使 用，主要目的是改进两人或多人间知识的创造与 转移；知识可视化是指能用来构建和传递复杂观 点和内容的所有图形手段和方式。
耗时、 费力、 难以重复、 较主观 盲人摸象
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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
scaling map，PFNET
将数据以及数据间关系表达 成一个图，图中节点表示数 据，线表示数据间关系
运用较小生成树法及复杂连 接删除算法，删除网络中大 部分连接，保留最重要连接 ，最大限度简化网络
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2.知识图谱概述——发展历程
印第安纳大学Ketan K Mane 和泊尔纳提出“PNAS主题爆 炸图谱”，用以发现主要主 题和复杂趋势 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
国内数据库：CNKI、CSSCI、CSCD、万方等
网络数据源：Google Scholar、arXiv、CiteSeerX
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3.2样本数据清洗
基于文献数据库进行知识可视化的质量、合理 性和可靠性很大程度上依赖于所用数据的精确 性和全面性，不准确或不全面的数据往往造成 不精确甚至错误的结果。即使目前最权威、公 认质量最高的WoS，也存在数据著录格式（如 人名和地名的不统一）和遗漏的问题。 改正字符错误，统一或增补 分时段 有代表性的抽取
应用案例： 期刊文章的数量与 资助基金间的动态 关系图谱
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2.知识图谱概述——发展趋势
随计算机处理能力日益提高、文献数字化，知识图谱工具在模拟人类信息分 析等方面，可帮助人类进行某些领域的判读、搜索、决策、预测……
利用专利分析工具形成的专利知识图谱
IN-SPIRE发现工具可整合交互
式信息可视化与询问功能
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实例：
某学科期刊高频关键词共词网络2个知识群
2.知识图谱概述——发展历程
PFNET算法根据经验性数据， 对不同概念或实体间联系的相 似性或差异程度做出评估，然 后引用图论中的基本概念或原 理生成特殊的网状模型
1990美国心理 学家斯克沃斯 兹恩巴克提出 “寻径网络图 谱”pathfinder network
• 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
有维斯(J. Wise)等提出“信息 地图”information landscape
利用地理信息系统的可视化信息，地理地图的自然组织 框架，构建隐含大量信息的可视化主题地图
可视化 形式
促进
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。 “Information Visualization”术语是由斯图尔特•卡 德、约克 • 麦金利和乔治 • 罗伯逊于 1989 年创造出 来的； 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》。