读者福利添加客服回复“知识图谱法”获取15篇范文不用发朋友圈，不用集赞识别二维码添加客服回复“知识图谱法”获取15篇范文
概念：知识图谱法（Mapping Knowledge Dom

 

读者福利添加客服回复“知识图谱法”获取15篇范文不用发朋友圈，不用集赞识别二维码添加客服回复“知识图谱法”获取15篇范文

概念：知识图谱法（Mapping Knowledge Domains）是以知识单元为对象，呈现知识的流动过程与内部结构的一种图像表达方式，它整合了文献计量和可视化方法的优点，或者说，它是在文献计量的基础上实现了信息可视化。

具体而言，知识图谱法包括共被引分析法、耦合分析法、词频和共词分析法、社会网络分析法等等01知识图谱法发展历史1.知识图谱法的诞生美国科学家普莱斯1970年在其著作中基于引文分析等方法绘制了图谱，宣告了“知识图谱”的诞生。

Henry Small首次提出文献共被引，并且利用计算机基于文献共被引进行文献聚类分析，从整体的角度探索了科学知识结构Howard D 首次在其著作中绘制了作者合作及共被引图谱自此，知识图谱在引文分析、共被引分析、以及作者合作网络分析等方法的基础上飞速发展。

2.知识图谱法的发展历史发展阶段:20世纪90年代，Howard D等人发现在文献量不断增长和飞速更新的当时社会，知识图谱绘制软件的开发及更新显得尤为重要，于是他和另外几位科学家潜心研究，指出了应用多种软件绘制知识图谱的方法。

进入21世纪，网络和计算机技术的发展日渐成熟，知识图谱的发展也迎来了峰值，对科学知识图谱及其应用的研究逐渐细化，不断涌现出新的绘制软件美籍华人“陈超美”教授进行了知识图谱的理论和实践研究，开发了用于绘制知识图谱的软件—Citespace，受到国内外专家学者的广泛使用，并且在知识图谱引入中国方面起到重要的推动作用。

02知识图谱法发展历史1.知识抽取将原始数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据不同的数据类型，可采用不同的方法进行处理（1）结构化数据处理针对结构化数据，通常是关系型数据库的数据，数据结构清晰，把关系型数据库中的数据转换为RDF数据（linked data），普遍采用的技术是D2R技术。

D2R主要包括D2R Server，D2RQ Engine和D2RRQ Mapping语言（2）半结构化数据处理半结构化数据，主要是指那些具有一定的数据结构，但需要进一步提取整理的数据比如百科的数据，网页中的数据等。

对于这类数据，主要采用包装器的方式进行处理包装器是一个能够将数据从HTML网页中抽取出来,并且将它们还原为结构化的数据的软件程序网页数据输入到包装器中，通过包装器的处理，输出为我们需要的信息（3）非结构化数据处理。

非结构化的文本数据需要抽取的知识包括实体、关系、属性对应的研究问题就有三个，一是实体抽取，也称为命名实体识别，此处的实体包括概念，人物，组织，地名，时间等等二是关系抽取，也就是实体和实体之间的关系，也是文本中的重要知识，需要采用一定的技术手段将关系信息提取出来。

三是属性抽取，也就是实体的属性信息，和关系比较类似，关系反映实体的外部联系，属性体现实体的内部特征2.知识融合知识融合，简单理解，就是将多个知识库中的知识进行整合，形成一个知识库的过程，在这个过程中，主要需要解决的问题就是实体对齐。

不同的知识库，收集知识的侧重点不同，对于同一个实体，有知识库的可能侧重于其本身某个方面的描述，有的知识库可能侧重于描述实体与其它实体的关系，知识融合的目的就是将不同知识库对实体的描述进行整合，从而获得实体的完整描述。

3.数据模型构建知识图谱的数据整体上可以分为数据模型和具体数据，数据模型就是知识图谱的数据组织框架，不同的知识图谱，会采用不同的数据模型对于行业知识图谱来说，行业术语、行业数据都相对比较清晰，可以采用自顶向下的方式来建设知识图谱，也就是先确定知识图谱的数据模型。

然后，根据数据模型约定的框架，再补充数据，完成知识图谱的建设数据模型的构建，一般都会找一个基础的参考模型，这个参考模型，可以参照行业的相关数据标准，整合标准中对数据的要求，慢慢形成一个基础的数据模型，再根据实际收集的数据情况，来完善数据模型。

也可以从公共知识图谱数据模型中抽取，将与行业有关的数据模型从公共知识图谱数据模型中提取出来，然后结合行业知识进行完善4.知识推理知识推理，就是根据已有的数据模型和数据，依据推理规则，获取新的知识或者结论，新的知识或结论应该是满足语义的。

知识推理，依据描述逻辑系统实现描述逻辑(Description Logic)是基于对象的知识表示的形式化，也叫概念表示语言或术语逻辑，是一阶谓词逻辑的一个可判定子集5.质量评估质量评估，就是对最后的结果数据进行评估，将合格的数据放入知识图谱中。

质量评估的方法，根据所构建的知识图谱的不同，对数据要求的差异而有所差别总的目的是要获得合乎要求的知识图谱数据，要求的标准根据具体情况确定 03范文推荐1. 《融合知识图谱的中文医疗问答社区自动问答研究》，王寅秋、虞为、陈俊鹏，《数据分析与知识发现》，2022-08-25。

2. 《基于知识图谱的我国图书馆文旅融合研究可视化分析》，张广伟，《图书馆工作与研究》，2022-08-153. 《知识图谱视角下我国股票市场风险传染研究》，贺毅岳、戴欣远、高妮，《运筹与管理》，2022-08-12。

4. 《联合关系上下文负采样的知识图谱嵌入》，李智杰、王瑞、李昌华、张颉，《数据分析与知识发现》，2022-08-115. 《近十五年国内全球气候治理研究的知识图谱——基于CiteSpace的信息可视化分析》，王硕、王海荣，《科技管理研究》，2022-08-10。

6. 《国外场域学习研究的知识图谱分析——基于Web of Science（2002-2020）数据》，李海雁、苏小兵，《比较教育研究》，2022-08-107. 《民间历史文献知识图谱构建——以徽州文书为例》，陈海玉、王聪、陈雨、钟起兵、周婧，《图书馆论坛》，2022-08-03。

8. 《基于科研知识图谱的研究侧写生成方法研究与设计》，李娇、孙坦、鲜国建、黄永文，《数字图书馆论坛》，2022-07-259. 《共同富裕研究的热点演进、关键范畴及未来展望：基于科学知识图谱的分析》，张春敏、王娴娴，《中国社会科学院大学学报》，2022-07-25。

10. 《一种面向海量科技文献数据的大规模知识图谱构建方法》，杜悦、常志军、董美、钱力、王颖，《数据分析与知识发现》，2022-07-2011. 《学科知识图谱的动态生成及其在资源智能组织中的应用》，林健、柯清超、黄正华、鲍婷婷，《远程教育杂志》，2022-07-20。

12. 《延迟退休的研究动态及热点前沿——基于CiteSpace知识图谱的可视化计量分析》，刘会成、张涵，《社会保障研究》，2022-07-1513. 《我国中小学学校改进研究述评与展望——基于2005-2021年CNKI文献的知识图谱分析》，徐长虹、徐玲，《教育经济评论》，2022-07-15。

14. 《中国农村宅基地流转：动态、主题及研究趋向——基于CiteSpace知识图谱的可视化分析》，郭贯成、王俊龙，《河南师范大学学报（哲学社会科学版）》，2022-07-1415. 《国内科技伦理研究的知识图谱——基于1998-2021年CSSCI论文的文献计量分析》，张蕾、李新根，《西南民族大学学报（人文社会科学版）》，2022-07-08。

作者：阿依慕（科研写作研究所第一编辑部见习编辑）编：金三读者福利添加客服回复“知识图谱法”获取15篇范文不用发朋友圈，不用集赞识别二维码添加客服回复“知识图谱法”获取15篇范文

近期讲座

近期活动

▼▼▼

100000+科研学者关注加入我们！

免责声明：本站所有信息均搜集自互联网，并不代表本站观点，本站不对其真实合法性负责。如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻处理。联系QQ：1640731186