基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks, QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

网络安全知识图谱研究综述

针对多源异构的网络安全数据的离散分布问题,总结了知识图谱构建需要的网络空间战技术、攻击模式、漏洞及网络设备等基础数据,提炼了数据之间的关联关系.在此基础上,综述了网络安全知识图谱相关技术的国内外研究现状,包括多源异构的安全情报数据、网络安全知识表示、网络安全知识图谱的本体构建、信息抽取和知识图谱推理.同时,对网络安全知识图谱的应用场景进行了梳理.最后,从知识图谱构建、知识抽取和知识推理三个方面总结了基础研究面临的挑战.     

产业集群知识图谱构建方法研究

通过探索知识图谱在产业集群的应用，提出了产业集群知识图谱整体设计框架，设计了产业集群知识图谱中实体及其关系本体模型。选取宁波市注塑机产业集群为例，通过互联网平台获取企业数据，经过数据预处理、知识抽取和知识融合，依据本体模型构建了宁波市注塑机产业集群知识图谱，将所构建的所有三元组存储于Neo4j图数据库中。根据所构建的知识图谱，分析注塑机集群整体特性，通过分析发现产业集群在地理位置临近关系上和业务往来有着密切的关系，验证本文提出方法的可行性。     

知识图谱技术进展及展望

随着大数据的发展,知识图谱（Knowledge Graph）关键技术及其应用成为人工智能最热门的研究领域之一。本文从知识图谱的定义、架构以及常见的知识库出发,对知识图谱构建的知识表达和知识自动获取技术进行总结和回顾,讨论其研究要点和发展趋势,介绍知识图谱技术常见的应用场景,并结合本团队的研究对知识图谱的发展趋势进行展望。     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

传统村落知识图谱构建方法研究

传统村落是指形成较早,具有较高的社会经济价值的古村落,具有不可再生性,应给予保护.首先提出一套构建传统村落知识图谱的方法,完成了传统村落相关概念、概念间关系以及属性的领域本体库构建.在上述研究的基础上,对辽宁省国家级传统村落的数据进行收集,并利用Neo4j图数据库存储传统村落知识图谱数据,完成传统村落知识图谱的构建工作,并在此基础上开发了图谱可视化展示平台,用于自主查询和动态展示实体和实体间关系等信息.通过传统村落的知识图谱的构建,为传统村落数字化传承与保护提供了一套较为完整的方案.     

基于知识图谱推荐系统的高校“汇编语言程序设计”课程教学改革

随着现代教育技术的迅速发展,“汇编语言程序设计”课程的传统教学模式亟待创新,以满足学生的多元化学习需求。知识图谱推荐系统结合知识图谱和学生模型构建,实现了教学内容的个性化推荐、学习路径规划、资源整合、多样化的教学互动。为验证知识图谱推荐系统在“汇编语言程序设计”教学中的作用进行实证研究。研究结果表明,知识图谱推荐系统能有效提高学生的学习成绩、学习兴趣和学习满意度,为教学方法的创新和优化提供有益的参考。     

知识图谱概念获取研究进展

随着Web技术的不断更新与发展,知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力吸引了各行各业的关注。各行各业都在纷纷构建所属领域的知识图谱,如何从不同数据源抽取构建知识图谱所需概念,成为知识图谱构建的关键技术,概念抽取得越完整,所构建的知识图谱越全面,利用价值越高。本文对不同数据源抽取知识图谱概念进行阐述说明,以期引导学者选择合理的方法进行学术分析,提升知识图谱应用水平。     

基于法院判决文书的法律知识图谱构建和补全

由于法律领域知识图谱专业性强、结构复杂,而现有的关系抽取方法因各个领域的需求和术语不同,无法适用于法律领域知识图谱的构建和补全.首先,提出了基于StanfordNLP关系抽取机制的法律知识图谱构建方法;然后,构建基于设置谓语导向词的深度学习模型对法律知识图谱进行补全;最后,选用典型案例(伪卡盗刷判决书)作为文本对象验证...     

范钦生平知识图谱构建与应用

以天一阁主范钦这一历史人物为主题,提出范钦生平知识图谱模型,对范钦生平知识图谱所涵盖的人物、事件、作品、组织机构、地理文化等多个本体进行了分类、概念定义及关系定义.然后基于该数据模型,采用自顶向下与自底向上相结合的方式构建了范钦生平知识图谱,最后基于构建成果开发了范钦生平主题知识展览系统.研究成果是天一阁藏书文化面向全国观众传播、展示的一次探索,也为博物馆、图书馆等进行文化遗产领域知识图谱构建提供了一种参考.     

基于事理图谱的突发事件网络舆情演化模型构建

通过构建突发事件网络舆情事理图谱，揭示舆情事件之间的逻辑关联与演化路径，为突发事件的分析与应对提供参考。首先，基于规则模板提取突发事件网络舆情中的事件逻辑关系，构建事理图谱。其次，将事件向量化表示后进行泛化处理，采用K-Means++算法对相似事件进行聚类和抽象以构建网络舆情抽象事理图谱，最后在此基础上对目标事件进行推演和预测。结果表明：突发事件事理图谱中的事件关系类型主要为因果、并列和顺承关系，大部分事件的逻辑链条较短，且与其他事件无明显关联；构建突发事件事理图谱有利于分析事件的演化脉络、把握关键事件节点并预测事件发展方向。     

全球通信光缆知识图谱构建及应用

利用知识工程相关方法和技术，构建了全球海底光缆知识图谱．知识图谱中，本体包含了8个实体类型、7个实体属性，实例层包含了1 949个实体、共计8 535个三元组．将所构建知识图谱与DBpedia、Geonames建立了2 378个链接，在此基础上，通过SPARQL查询，对海底光缆数据进行了分析．      

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考.但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显.提出一种基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法,并以泛娱乐领域相关数据为例,对该方法的有效性进行验证.构建基于泛娱乐知识特点的泛娱乐领域知识图谱,并在该知识图谱上进行验证实验.实验结果表明,提出的方法能够很好地推理出知识图谱中的隐含与遗漏路径,有效地实现知识图谱补全,从而发现具有丰富价值的隐含知识.     

基于知识图谱嵌入的多跳中文知识问答方法

基于知识图谱嵌入模型, 提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法, 以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务, 与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广. 该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路, 通过查询给出答案集合, 从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况. 在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明, 该方法在多跳问题上的平均F₁值为0.653, 显著优于对比方法. 真实知识图谱通常存在链路缺失的情况, 实验以随机丢弃25%三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性, 结果表明该方法在这种情况下仍然有效.     

基于知识图谱的自适应学习系统知识模型构建

为解决在线学习平台中知识表现离散、系统性不高和知识模型适用性差等问题，提出基于知识图谱的知识模型构建，再利用 FP-Growth 数据挖掘算法进行关联规则挖掘，实现知识模型的动态更新。通过实践证明，知识图谱可有效改善知识模型的系统性，FP-Growth 算法充分考虑了学生因素对知识模型的影响，提高了模型的适用性。     

基于叙词表的油藏构造知识图谱

为采用知识图谱技术实现对油藏构造知识的整合,解决在本体建模过程中,很少将标准融合到本体模型 中,且在转换过程中存在对叙词概念粒度划分较粗或完全不对叙词进行类型划分等问题,提出一种基于叙词表 构建知识图谱的新方法,即标注原叙词表,建立映射规则,构造转换算法和生成知识图谱。其中标注、映射规 则建立与转换算法定义了构建知识图谱标准化过程。最后,选取油藏构造领域的部分知识,采用所提方法构建 知识图谱,其结果表明了该方法的可行性。