知识图谱在科技资源领域的研究与应用

发布时间：2021-07-12 11:14

　　在科技资源领域,数据在多个平台中分散分布且缺乏整合。本文通过研究知识图谱在科技资源领域的研究与应用,探索通过构建科技资源领域知识图谱解决上述问题。本文研究并分析了现有相关知识图谱的构建方法,在此基础上提出了面对海量数据下构建科技资源领域知识图谱的方案并进行了实现,从而进一步探索知识图谱在面对海量科技资源数据时更有效的构建方法。 

【文章来源】：中国基础科学. 2020,22(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

科技资源整合示例

科技资源领域知识图谱构建流程

随后本文对已有的同义词典中的词汇导入现有实体融合模型进行训练,并设置不同数量级的训练数据分批导入实体融合模型中,得到的准确率如图4所示,其中横坐标代表测试数据的数量,纵坐标代表准确率。由图4可看出,该方法具有较高的实验准确率,并且在实体数量增加时也可以保证较好的准确率,这表明本文方法充分考虑了实体本身信息,在知识图谱构建过程中使用基于实体信息的同义实体融合可以有效进行实体融合。2.3.3 实体融合策略

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于带权三元闭包的知识图谱的构建方法研究[J]. 孙昊天,杨良斌.  情报杂志. 2019(06)
[2]基于MySQL＿MongoDB＿Redis的Online Judge多数据库应用[J]. 王成,陈果,孙宸,欧阳纯萍.  计算机时代. 2018(09)
[3]面向碳交易领域的知识图谱构建方法[J]. 王良萸.  计算机与现代化. 2018(08)
[4]国外搜索引擎知识图谱构建研究[J]. 梁晓婷.  科学技术创新. 2018(21)
[5]知识图谱概念获取研究进展[J]. 边慧珍,哈斯.  广西科学院学报. 2018(01)
[6]基于空间投影和关系路径的地理知识图谱表示学习[J]. 段鹏飞,王远,熊盛武,毛晶晶.  中文信息学报. 2018(03)
[7]基于大数据与知识的“互联网+政务服务”云平台的构建与服务策略研究[J]. 叶鑫,董路安,宋禺.  情报杂志. 2018(02)
[8]一种MySQL数据迁移到Neo4j数据库的模型[J]. 奥渊博,胡志勇.  内蒙古科技与经济. 2018(03)
[9]我国苹果产业知识图谱构建研究[J]. 陈亚东,鲜国建,寇远涛,郭淑敏,刘现武.  中国农业资源与区划. 2017(11)
[10]海量RDF数据存储查询研究[J]. 肖佳,肖诗斌,王洪俊.  北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(03)

博士论文
[1]基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究[D]. 胡芳槐.华东理工大学 2015

硕士论文
[1]基于Redis技术的分布式缓存电商平台设计与实现[D]. 欧阳文臣.南昌大学 2018
[2]基于大数据技术的用户行为分析系统的研究[D]. 陈炜.西安科技大学 2018
[3]基于地理本体的吉林地域知识图谱的构建[D]. 刘鎏.北京交通大学 2017
[4]领域本体RDF图数据存储与查询方法研究[D]. 张青青.中国民航大学 2017
[5]中文企业知识图谱构建与分析[D]. 程文亮.华东师范大学 2016



本文编号：3279810