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[目的/意义]利用政务微博信息构建自然灾害知识图谱,旨在为相关部门加强自然灾害事件的管理提供知识层面的参考价值。[方法/过程]以森林火灾事件为例,选取政务微博信息资源,首先使用LDA主题模型划分微博资源主题;其次构建自然灾害知识图谱的模式层和数据层,包括本体构建、实体抽取、关系抽取和数据融合等环节;最后使用Neo4j图数据库实现自然灾害知识图谱的存储与检索,实现自然灾害信息的组织与可视化。[结果/结论]构建了基于主题划分的自然灾害知识图谱,实现了自然灾害信息的主题知识关联与规范化处理,对提升政府部门防范与管理自然灾害的科学决策水平具有积极作用。 相似文献
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【 目的/意义】探讨面向图博档数字化服务融合的知识图谱构建与实现。【方法/过程】梳理图博档领域知识图
谱研究和应用现状,研究图博档知识图谱的构建方法,首先构建图博档知识图谱的结构模型,其次设计知识图谱的
构建流程,包括需求分析、数据获取、知识抽取、知识融合、存储设计和图谱绘制,最后以辛亥革命主题为例设计知
识图谱的存储模式,应用Neo4j图数据库存储并实现图博档主题知识图谱。【结果/结论】图博档知识图谱能跨越其
中单一领域的知识壁垒而融合图博档资源,并能可视化展示图博档数字资源之间的语义关联,方便用户知识获取
与知识发现。【创新/局限】本文研究丰富了知识图谱的应用场景,可为图博档数字化服务融合研究提供一种新的知
识可视化呈现及服务方式。 相似文献
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【目的/意义】通过构建上海市名人故居知识图谱，可以强化沪上名人故居非结构化数据的知识组织问题，为后续历史名人故居学术资源相关研究提供思路和借鉴方法，也为游客选择名人故居游提供便利。【方法/过程】本文基于沪上名人故居用户需求及旅游领域相关行业标准，首先采用自顶向下的方式设计沪上名人故居知识图谱框架，之后以此框架为基础通过序列标注、机器学习等方法填充图谱的实体、关系及属性为沪上名人故居的知识图谱构建提供数据支撑，最后运用Neo4j图数据库对沪上名人故居知识图谱进行可视化存储。【结果/结论】沪上名人故居知识图谱构建实现了资源的可视化存储及语义检索，能够提供数据浏览与知识展示，数据查询与知识检索、知识关联与信息推荐等功能，为后续智能问答、智能信息推荐的应用研究奠定基础。【创新/局限】本研究结合用户需求及上海市名人故居数据结构特点，建构了沪上名人故居知识图谱框架，为后续名人故居知识组织相关研究提供了思路。本文数据的选取仅限于上海市内的知名名人故居，有关研究数据有待进一步扩充以更好地研究文章方法的适用性。 相似文献
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尽管现代照明技术在煤矿井下得到广泛应用,但由于信息碎片化和内容繁杂,导致大量数据和知识未能充分利用。为解决这一问题,本文构建了基于本体的煤矿井下照明知识图谱。通过定义核心概念、关系和属性,进行知识建模,然后利用命名实体识别、关系抽取和属性抽取将非结构化数据转化为结构化数据。最后,使用Neo4j图数据库存储知识,实现了煤矿井下照明知识图谱的构建。该图谱提高了数据整合和管理效率,为煤矿行业数字化转型提供了有力的知识支持。 相似文献
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【目的/意义】基于知识元挖掘科技文献中的科学知识,建立科学知识之间的联系,构建细粒度知识图谱,旨
在打通知识之间的壁垒,满足用户细粒度的知识需求。【方法/过程】首先,本文构建基于图的知识元表示框架,并以
知识元为核心构建细粒度知识组织模型;其次,设计面向科技文献知识元的知识图谱,并探究知识图谱构建流程,
以实现知识图谱的自动化构建;最后以科技文献中的摘要和引言为实验数据,进行实证研究,构建面向科技文献知
识元的知识图谱。【结果/结论】本文所构建的知识图谱不仅能直观地展现学术论文所需要探究的问题、所提出的方
法和模型等,还能够揭示科学知识之间的内在关联。【创新/局限】本文探究了细粒度知识组织模型,构建了面向科
技文献知识元的知识图谱。在未来的研究中,将不断完善知识图谱构建流程,并探索知识图谱的应用领域。 相似文献
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采用作者共引分析方法,利用聚类分析、多维尺度分析以及社会网络分析方法,构建河南省图情学学术群体知识图谱,分析河南省图情学主要的研究分支以及代表性的学者群体;同时与全国范围的图情学学术群体知识图谱进行对比分析。 相似文献
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【目的/意义】构建基于司法判决书的案件知识图谱是对司法数字资源的有效利用,有助于提升司法智能化
水平,积极响应国家“智慧法院”建设发展战略。【方法/过程】以“网络诈骗”领域为例,用“自顶向下”的方式构建知
识图谱。首先,结合文书内容与专家意见构建案件领域本体;接着,通过知识抽取、知识表示、知识融合等环节获取
实体、属性及关系;再利用Neo4j生成案件知识图谱。最后,提出了基于知识图谱的智慧司法知识服务框架。【结果/
结论】基于 2015年-2020年的“网络诈骗”领域司法判决书,构建了含有约 3万个实体和 18万条关系的案件知识图
谱,并详细阐述了具备基础资源层、知识图谱层、服务应用层的智慧司法知识服务框架设计。【创新/局限】实现了案
件知识图谱的实体类型扩充,以丰富图谱应用场景,并将知识图谱技术与智慧司法知识服务框架进行融合;局限在
于仅使用网络诈骗领域判决书数据进行实证研究。 相似文献
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【目的/意义】本文提出了借助知识图谱的知识互联和可视化分析等功能,为公共危机事件智能治理提供知
识支撑的观点。【方法/过程】以“港独”为例,从新华网、人民网、中国新闻网等“港独”新闻语料中抽取实体,构建公
共危机事件知识图谱模型。从知识图谱本体构建和实体数据填充两个方面,对“港独”知识图谱的实体抽取、关系
抽取、知识融合、知识加工和知识推理等构建环节进行重点论述和实践,最后,利用Neo4j数据库实现知识存储,生
成的“港独”知识图谱。【结果/结论】通过Cypher语句对“港独”知识图谱进行查询,能够呈现可视化语义网结构图,
利于知识隐重发现。【创新/局限】本文的创新之处在于把知识图谱技术应用于公共危机事件治理中,为其智能查
询和决策分析提供数据支持。在今后实践中,数据源的选取不必局限于网络新闻语料,还可以适当对“港独”人员
的微博、微信、论坛中的信息进行采集和抽取,以此扩大知识关联,从而更为全面、高效地进行公共危机事件智能
治理。 相似文献
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[目的/意义] 借助知识图谱对区域政务微博内容进行知识组织与可视化展示,能够提升用户的知识阅读及获取效率。[方法/过程] 首先,基于LDA模型对区域政务微博进行主题建模,通过依存句法分析对微博内容进行语义三元组抽取。其次,构建了区域政务微博知识模型,形成了知识图谱的语义架构。最后,借助图数据库Neo4j及D3.js插件实现了区域政务微博的知识图谱可视化及关联化保存。[结果/结论] 经理论构型与实际验证,本研究构建了基于主题划分的区域政务微博知识图谱,为社交媒体内容的知识图谱构建提供了一定的思路及方法。 相似文献
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【目的/意义】从大数据驱动角度出发,探索采用人工智能方法实现对政策文本协同性定量分析的可能性。
【方法/过程】以政策全文本数据为研究对象,使用知识图谱技术实现不同主题的本体构建,并应用数据挖掘中关联
规则构建推理模型,对图谱表示的政策文本进行协同性语义挖掘和推理。【结果/结论】围绕“开放数据”和“数据安
全”主题构建知识图谱,实现对政策文本的本体表示,在此基础上使用关联规则完成单文本和多文本在两个主题间
的协同性分析。【创新/局限】本文将知识图谱应用于政策文本分析领域,并完成协同性分析,为政策的全样本分析
提供可能性,后续需扩大样本规模,提升推理效率。 相似文献
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[目的/意义]为满足船舶领域科研或工程人员在知识问答、质量分析等方面的业务分析需求,提升科研工作效率与知识获取便利性、精准性。[方法/过程]围绕结构化、半结构化、非结构化等船舶领域多源异构数据,文章从质和量两方面提出了船舶领域知识图谱构建方法,基于船舶领域概念图谱与实体图谱构建,实现知识图谱“质”的描述;通过对实体间关联关系进行统计分析与建模分析,建立面向业务应用场景的量化分析模型;最终以问答推理为例,展示了从质和量两方面开展面向业务场景知识图谱构建的通用过程。[结果/结论]通过以舰艇涂料失效知识图谱构建为例,验证了在质和量两个方面构建知识图谱的正确性,该方法能够为业务场景分析提供有效支撑。 相似文献
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【目的/意义】在新冠肺炎疫情中，科学数据为疫情分析、管控和治理提供了重要的依据和支撑，为实现新冠肺炎科学数据的价值最大化，有必要构建新冠肺炎科学数据集元数据框架。【方法/过程】文章以Re3data.org中的新冠肺炎科学数据集为例，在对科学数据集元数据进行收集整理后，构建新冠肺炎科学数据集元数据框架，利用Protégé软件实现科学数据集本体构建，并借助图数据库Neo4j对所构建的知识图谱进行存储。【结果/结论】结果表明，对Re3data.org中的新冠肺炎科学数据集元数据进行关联融合，将元数据转化为多元化的数据存储及展示形式。【创新/局限】实现了新冠肺炎科学数据集知识图谱的构建，并且在图谱之中进行实体及其关系的查询检索和推理，细粒度地创建了科学数据集本体中各个部分属性、实体之间的关联，未来还应侧重跨平台科学数据集元数据的关联与融合。 相似文献
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[目的/意义]利用知识图谱构建大数据驱动的社交网络舆情事件主题图谱,是网络舆情学术界和产业界关注的新问题,结合校园突发事件网络舆情进行可视化分析对推动社交网络舆情监控平台的构建具有一定的理论和现实指导意义。[方法/过程]文章在对知识图谱、社交网络舆情事件主题图谱相关理论进行分析梳理的基础上,构建校园突发网络舆情事件主题图谱中的实体、关系和过程模型,并结合"北京交通大学实验室爆炸"舆情事件进行可视化分析。[结果/结论]数据结果表明,政府官微在舆情引导中起到重要作用;可以从"故事线"和"时间线"两个方面对舆情事件进行可视化分析;高校舆情事件在爆发初期、事件调查进展期、事件调查结果期呈现不同的情感倾向;高校舆情事件的传播媒介在移动端和非移动端传播差异不大;舆情夜间传播活跃度高于日间。 相似文献
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阐述了中国包装产业大数据知识图谱分类体系构建的意义,分析了中国包装产业大数据知识图谱分类体系的特点,探究了中国包装产业大数据知识图谱分类体系的构建原则,提出了构建中国包装产业大数据知识图谱分类体系的策略。 相似文献
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【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据
时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方
法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架,
模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构
文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例,
验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特
点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论
进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入
无监督的方法提高构建效率。 相似文献
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【目的/意义】为了实现突发事件网络舆情热点话题的及时发现与捕捉,实现多角度、全方位、高精度的网络 舆情突发事件监测,精准构建特定时间区间内网络舆情突发事件的知识图谱监测模型对于舆情内容的监测和突发 话题的发现具有重要影响。【方法/过程】本文基于知识图谱理论,提出了一种新的网络舆情监测方法,以突发事件 网络舆情的时间特征为切入点,通过突发词项识别、构建突发话题图以及语义补充与完善三个步骤,在保留突发事 件特征的基础上有效过滤无关网络内容,构建包含语义关系的突发话题图,实现全方面、高精度、少噪音的突发事 件网络舆情热点话题监测。最后,本文以全标注微博数据集与在线微博数据流为基础展开实验研究。【结果/结论】 实验结果表明：基于知识图谱的网络舆情监测方法有效提升了突发事件网络舆情监测的准确性与全面性,相较于 传统的网络舆情监测算法,其突发事件监测准确率与召回率提升幅度大于6%, F1得分提升幅度大于12%,即通过筛 选突发词项、构建突发话题图、语义补充与完善三个步骤,基于知识图谱的网络舆情监测方法在理论层面上有效提 升了突发事件网络舆情监测的准确性与全面性,对于及时发现网络舆情话题、精确捕捉网络舆情发展趋势、针对性 防治网络舆情危机等具有重要的指导意义。 相似文献
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【目的/意义】面对网络中大量由非结构化数据构成的文化遗产信息资源，如何从中抽取知识构建知识图谱并进行应用研究，是新媒体时代进行文化遗产知识深度利用的基础。【方法/过程】文章首先根据信息资源的内容与结构特征按照主题与类型进行分类，随后采用有针对性的关键词抽取方法获取概括信息资源主题的关键词，通过SPARQL检索在外部知识库中进行文化遗产信息资源的命名实体识别，最后利用词汇相似度算法依托本体进行知识融合，构建文化遗产信息资源知识图谱。【结果/结论】在实验中进行了网络文化遗产信息资源的知识抽取与知识图谱构建，利用深度学习进行文化遗产知识推理，开展了知识图谱的应用研究。研究结果表明文章方法能够充分利用网络中的文化遗产信息资源进行知识图谱构建，满足多种应用场景下分析需求。【创新/局限】由于文化遗产领域内容庞大，有关研究数据有待进一步扩充以更好的研究文章方法的适用性。 相似文献
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[目的/意义]随着知识图谱在互联网领域中的成功应用,使得知识图谱的应用迅速向垂直领域传播与扩散,越来越得到垂直领域的重视。我国各个领域经历了40多年的信息化建设,导致了一大批阻碍信息共享的"信息孤岛",其根本原因是领域没有给予标准化足够的重视。无独有偶,40年后的今天,领域又一次无法回避知识表示中的标准化难题!目前知识图谱构建主要关注点在于知识图谱的构建技术,却很少考虑知识图谱构建中的语义标准化问题。[方法/过程]文章在对国内外语义知识标准化相关内容研究的基础上,提出了领域知识图谱构建中应当遵循的五层标准体系模型,该模型融合了国内外领域相关的元数据与本体标准,揭示出知识图谱构建中以元数据标准为核心的重要思想,指导领域选择标准词汇的方法,使得领域所构建的知识图谱实现标准化,从而为知识的共享与互操作奠定基础。[结果/结论]在石油术语知识图谱构建过程以该标准体系模型作指导,实现了石油术语知识图谱标准构建,从而验证了标准体系模型的合理性与正确性,文中提出的观点和标准体系模型具有创新性。 相似文献
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【目的/意义】人物关系数据中隐含着丰富的信息,是组织进行特定管理决策的重要依据。人物关系知识图 谱推理研究能够发现隐含人物关系并检测人物关系数据中存在的不一致,从而支持组织基于人物关系的管理决 策。【方法/过程】首先依据已有人物关系数据构建人物关系知识图谱,存储至图数据库中;然后基于自定义规则推 理发现并添加隐含的人物关系;通过检测补全后的人物关系知识图谱是否存在属性值异常或关系不一致,来修正 原有人物关系数据或判断新增数据的正确性。【结果/结论】隐含人物关系的发现和添加提高了人物关系自动推理 与数据异常检测的准确性。并且,将人物关系数据的存储由二维表结构转变为图数据结构,能够大幅提升人物关 系自动推理的效率。 相似文献