1. 背景介绍所谓知识图谱(Knowledge Graph)，其本质上是一种语义网络，它不是一种新的知识表示方法，而是知识表示在工业界的大规模知

 

1. 背景介绍所谓知识图谱(Knowledge Graph)，其本质上是一种语义网络，它不是一种新的知识表示方法，而是知识表示在工业界的大规模知识应用，它将互联网上可以识别的客观对象进行关联，以形成客观世界实体和实体关系的知识库。

知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，进而提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力2. 知识图谱主要技术知识图谱的主要技术包括知识获取、知识表示、知识存储、知识建模、知识融合、知识理解、知识运维等七个方面，通过面向结构化、半结构化和非结构化数据构建知识图谱为不同领域的应用提供支持。

知识获取即是从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成结构化的知识并存入到知识图谱中。知识获取作为构建知识图谱的第一步，通常有以下四种方式：众包法、爬虫、机器学习、专家法。

图 2：知识获取示意图知识表示是将现实世界中存在的知识转换成计算机可识别和处理的内容，是一种描述知识的数据结构，用于对知识的一种描述或约定知识表示在人工智能的构建中具有关键作用，通过适当的方式表示知识，形成尽可能全面的知识表达，使机器通过学习这些知识，表现出类似于人类的行为。

知识表示是知识工程中一个重要的研究课题，也是知识图谱研究中知识获取、融合、建模、计算与应用的基础知识存储是针对知识图谱的知识表示形式设计底层存储方式，完成各类知识的存储，以支持对大规模图数据的有效管理和计算。

知识存储的对象包括基本属性知识、关联知识、事件知识、时序知识和资源类知识等知识存储方式的质量直接影响到知识图谱中知识查询、知识计算及知识更新的效率知识融合的定义是指对来自多源的不同概念、上下文和不同表达等信息进行融合的过程。

它面向需求和创新，通过对众多分散、异构资源上知识的获取、匹配、集成、挖掘等处理，获取隐含的或有价值的新知识，同时优化知识的结构和内涵，提供知识服务

图 3：知识融合概念分解知识建模是指建立知识图谱的数据模型，即采用什么样的方式来表达知识，构建一个本体模型对知识进行描述在本体模型中需要构建本体的概念，属性以及概念之间的关系知识建模的过程是知识图谱构建的基础，高质量的数据模型能避免许多不必要、重复性的知识获取工作，有效提高知识图谱构建的效率，降低领域数据融合的成本。

不同领域的知识具有不同的数据特点，可分别构建不同的本体模型

图 4：自顶向下的构建方法

图 5：自底向上的构建方法随着知识图谱技术及应用的不断发展，图谱质量和知识完备性成为影响知识图谱应用的两大重要难题，以图谱质量提升、潜在关系挖掘与补全、知识统计与知识推理作为主要研究内容的知识计算成为知识图谱应用的重要研究方向。

知识计算是基于已构建的知识图谱进行能力输出的过程，是知识图谱能力输出的主要方式知识计算概念内涵主要包括知识统计与图挖掘、知识推理两大部分内容，知识统计与图挖掘重点研究的是知识查询、指标统计和图挖掘；知识推理重点研究的是基于图谱的逻辑推理算法，主要包括基于符号的推理和基于统计的推理。

由于构建全量的行业知识图谱成本很高，在真实的场景落地过程中，一般遵循小步快走、快速迭代的原则进行知识图谱的构建和逐步演化知识运维是指在知识图谱初次构建完成之后，根据用户的使用反馈、不断出现的同类型知识以及增加的新的知识来源进行全量行业知识图谱的演化和完善的过程，运维过程中需要保证知识图谱的质量可控及逐步的丰富衍化。

知识图谱的运维过程是个工程化的体系，覆盖了知识图谱的从知识获取至知识计算等的整个生命周期3. 知识图谱应用随着城市生活节奏的提高以及人们对工作高效性和智能化日渐严格的需求，知识图谱在生活中的各个领域都得到了广泛地应用，也直接推动了各行各业智能化和数据化的进城，接下来我们将重点举例介绍知识图谱在智能制造领域的应用。

随着云计算、大数据、人工智能技术的快速发展，越来越多的新技术正在应用于传统工业领域，并在帮助企业实现产业转型、技术升级及效益提升方面起到了关键作用目前在提升良品率方面，知识图谱通过深度计算所有的关联参数，可精准分析出与生产质量强相关的关键参数并基于分析结果搭建出参数的曲线模型，结合生产过程中实时监测和调控变量，最终将最优参数在大规模生产中精准落地。

此外，知识图谱在提升质检效率、提升测试效率、优化能耗、降低设备维护成本、优化生产工艺等方面同样较多应用场景这里我们列举的典型应用是石油化工领域中对知识图谱的应用石油化工业具有易燃易爆、流程工艺复杂、控制要求精细、信息高度集成等鲜明特点，在加工过程中从原料到中间馏分与产品的物性分析数据纷繁多样，产业链示意图如图6所示。

由于炼化的复杂性，现实中仍存在大量无法通过机理模型或模拟软件所不能解释的现象是针对上述问题，可借助知识图谱在较短的时间内从众多影响因子的因果变化关系中找出满足优化目标的操作参数，从而为解决许多生产问题提供帮助。

炼化生产过程中众多影响因子间的因果变化关系是一个复杂的关系网络，可以用知识图谱来分析，图7展示了与某因子相关联的其它影响因子

图 6：炼油化工产业链示意图 图 6：炼油化工产业链示意图

图 7：炼化过程影响因子分析(局部)通过炼化知识图谱，可以完成以下功能：（1）辅助生产操作控制：当生产线工人准备改变某个可操作变量时，可以通过知识图谱直观地看到该操作变量改变时会直接引起其它因子变化的趋势；当试图改变某个非操作变量时，可以通过知识图谱观察到哪些可操作变量值的改变会对该值产生直接影响。

（2）生产预测：在石化生产中，各种影响因子之间关联度高且关系高度非线性，而且大型生产设备各个位置的浓度、温度、速度及化学反应、物理变化过程相互影响仅通过机理模型（如集总动力方程、人工经验）和经验模型（如神经网络、统计回归等）都很难建立准确有效的模型。

在机理模型与经验模型融合的基础上，结合炼化生产知识图谱可通过图迭代计算，计算出当某些因子变化时，整个关系网络达到稳定后各个产物结点的状态值，进而实现更准确的生产预测（3）生产异常追溯：当生产线某个指标发生异常时，通过找出在炼化生产知识图谱中对应的结点，分析以该结点为中心的子图，可发现该异常的影响因素；通过知识图谱推理，还可寻找该异常发生的原因。

前文虽然仅以石化行业举例，在其它复杂的生产过程中，也可以有类似的知识图谱应用4. 知识图谱存在的挑战数据是知识图谱的基石，实际应用中，数据来源多样性造成数据标准不统一、数据质量差，导致多源数据歧义、噪声大、数据间关联关系不明确等问题。

数据歧义和关系不明确对知识图谱构建和推理形成了巨大的阻碍，对知识图谱应用成效的提升和技术的进步提出了巨大的挑战另外，知识图谱系统从获取、建模、融合、计算等，每个环节均涉及不同的算法，算法的低泛化能力、低鲁棒性、缺乏统一评测指标的特点也给知识图谱的进一步发展造成了一定的阻碍。

从部署拓扑结构而言，知识图谱技术以数据为核心、数据库为载体的方式来存储，有单机、云平台、集群及其组合的部署方式，结合大数据平台、云平台、业务系统、灾备、网络系统及其与知识图谱之间的通信接口知识图谱的安全问题，是为了保护其数据内容、存储载体、能够访问知识图谱的系统、平台、网络及之间的接口安全。

知识图谱在伦理、隐私和安全上面临的挑战主要有四个方面：应用/数据安全风险管理、敏感数据的发现和风险评估、数据安全异常行为分析以及数据安全事件溯源取证5. 结论与展望知识图谱主要技术包括知识获取、知识表示、知识存储、知识建模、知识融合、知识计算、知识运维等七个方面，尽管目前已取得了很多成就，但仍在快速演进当中。

例如，在知识获取方面，资源缺乏、面向开放域、跨语言及跨媒体等方向的知识抽取正在成为未来的研究方向；在知识表示方面，符号与表示学习的融合统一、面向事理逻辑的知识表示、融合时空间维度的知识表示、融合跨媒体元素的知识表示正在成为未来的研究方向；在知识存储方面，基于RDF知识表示的分布式存储、涉及高适应性的知识存储、基于LOD（Linked Open Data）的知识存储、Hyper Graph的进一步研究和应用正在成为未来的研究方向。

与此同时，标准化工作是知识图谱技术与产业发展的基础和前提现有的知识图谱标准化工作还处于起步阶段，涉及领域众多，工作协调难度大，因此首先需要加强标准化顶层设计，以“基础统领、应用牵引”为原则，基于国内外知识图谱技术和应用现状、知识图谱标准化现状，梳理知识图谱产业生态体系脉络，把握技术演进趋势和产业未来重点发展方向，扎实构建满足产业发展需求、先进适用的知识图谱标准体系。

建议充分整合领域优质产学研资源，探索建立以企业为主体、产学研相结合的技术创新和标准制定体系，科学谋划、适度超前布局知识图谱标准化工作，营造开放合作的标准化工作氛围参考文献[1] 陈悦, 刘则渊. 悄然兴起的科学知识图谱[J]. 科学学研究, 2005, 23(2): 149-154.

[2] Wang Q, Mao Z, Wang B, et al. Knowledge graph embedding: A survey of approaches and applications[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2017, 29(12): 2724-2743.

[3] Auer S, Kovtun V, Prinz M, et al. Towards a knowledge graph for science[C]//Proceedings of the 8th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics. 2018: 1-6.

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