旅游领域知识图谱的构建及应用研究
发布时间：2021-05-12 12:29
知识图谱（Knowledge Graph）作为大数据时代的重要基础设施,已经在下一代搜索引擎、智能问答系统等智能应用中有了广泛应用。知识图谱规范地定义了知识的存储,并且可以较为方便和高效的进行知识推理和决策。面向特定领域的知识图谱应用研究也越来越多。比如在旅游领域,已经出现了一些旅游知识图谱的构建和应用,但是对于一些游客直接关心的信息还没有覆盖到。已有的基于旅游知识图谱的产品也都是以知识图谱为辅助进行推荐为主。本文通过整合各种不同来源和形式的数据,针对游客切实关注的实际问题,对旅游知识图谱的构建和基于旅游知识图谱的应用进行了研究。本文的主要研究内容与工作有:（1）通过从各个不同的数据来源搜集数据,利用信息抽取和知识融合技术,构建了旅游知识图谱。在其过程中提出了一种改进的领域本体构建方法;针对旅游领域实体特点对实体对齐方法MaLSTM进行了改进。（2）构建了基于深度学习和语义解析的知识图谱问答模型;针对其无法利用社区问答语料的缺点,对生成式模型COREQA进行了改进。最后将基于知识图谱的智能问答模型与生成式模型进行了融合。（3）基于旅游领域知识图谱以及智能问答模型,构建了一个旅游助手系统...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景
1.2 知识图谱概述
1.2.1 知识图谱的起源
1.2.2 知识图谱的基本概念
1.2.3 知识图谱应用
1.3 本文工作与创新点
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 本文主要创新点
1.4 本文的组织结构
第2章 知识谱图研究综述
2.1 知识图谱相关研究
2.2 工具介绍
2.2.1 资源描述语言介绍
2.2.2 Jena介绍
2.2.3 Protege介绍
2.3 命名实体识别
2.4 实体对齐技术介绍
2.5 本章小结
第3章 旅游领域知识图谱构建
3.1 引言
3.2 旅游领域本体的构建
3.2.1 旅游领域本体构建方法
3.2.2 旅游领域本体构建实现
3.2.3 Protege构建Schema
3.3 旅游领域实体数据的获取
3.3.1 数据抓取
3.3.2 数据介绍
3.4 旅游领域实体对齐
3.4.1 改进的基于孪生循环神经网络的实体对齐方法
3.4.2 基于距离度量的实体对齐方法
3.4.3 融合的旅游领域实体对齐方法
3.5 知识图谱的构建与存储
3.5.1 本体实例化
3.5.2 知识推理与知识图谱完善
3.6 本章小结
第4章 基于旅游知识库的智能问答模型
4.1 引言
4.2 相关工作介绍
4.3 基于旅游知识图谱的智能问答模型
4.3.1 基于旅游知识图谱的智能问答模型结构
4.3.2 实验设计与结果评估
4.4 基于旅游社区语料的智能问答模型
4.4.1 基于旅游社区语料的智能问答模型结构
4.4.2 实验设计与结果评估
4.5 集成的基于旅游知识库的智能问答模型
4.6 本章小结
第5章 旅游助手系统设计与实现
5.1 系统需求分析
5.1.1 背景需求
5.1.2 功能需求
5.1.3 性能需求
5.2 系统关键功能设计与实现
5.2.1 系统架构
5.2.2 系统实现
5.3 系统展示
5.4 本章小结
第6章 结论
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合语义和结构信息的知识图谱实体对齐[J]. 苏佳林,王元卓,靳小龙,李曼玲,程学旗. 山西大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究[J]. 黄梦醒,李梦龙,韩惠蕊. 计算机应用研究. 2019(12)
[3]医学百科知识图谱构建[J]. 刘燕,傅智杰,李姣,侯丽. 中华医学图书情报杂志. 2018(06)
[4]基于病情自述和知识图谱的疾病辅助诊断[J]. 张利萍,邢凯,周慧,芮伟康,丁玲. 计算机应用与软件. 2018(02)
[5]基于中文知识图谱的电商领域问答系统[J]. 杜泽宇,杨燕,贺樑. 计算机应用与软件. 2017(05)
[6]基于本体的中医知识图谱构建[J]. 张德政,谢永红,李曼,石川. 情报工程. 2017(01)
硕士论文
[1]面向医疗领域的实体对齐研究[D]. 宋文欣.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于孪生循环神经网络的实体对齐算法研究[D]. 吕旸.南京大学 2018
[3]中医健康知识图谱的构建研究[D]. 郝伟学.北京交通大学 2017
[4]旅游领域知识图谱构建方法的研究和实现[D]. 徐溥.北京理工大学 2016
[5]旅游目的地本体构建研究[D]. 王双凤.湘潭大学 2016
[6]旅游领域本体构建研究[D]. 李庆赛.郑州大学 2015
本文编号：3183418
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景
1.2 知识图谱概述
1.2.1 知识图谱的起源
1.2.2 知识图谱的基本概念
1.2.3 知识图谱应用
1.3 本文工作与创新点
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 本文主要创新点
1.4 本文的组织结构
第2章 知识谱图研究综述
2.1 知识图谱相关研究
2.2 工具介绍
2.2.1 资源描述语言介绍
2.2.2 Jena介绍
2.2.3 Protege介绍
2.3 命名实体识别
2.4 实体对齐技术介绍
2.5 本章小结
第3章 旅游领域知识图谱构建
3.1 引言
3.2 旅游领域本体的构建
3.2.1 旅游领域本体构建方法
3.2.2 旅游领域本体构建实现
3.2.3 Protege构建Schema
3.3 旅游领域实体数据的获取
3.3.1 数据抓取
3.3.2 数据介绍
3.4 旅游领域实体对齐
3.4.1 改进的基于孪生循环神经网络的实体对齐方法
3.4.2 基于距离度量的实体对齐方法
3.4.3 融合的旅游领域实体对齐方法
3.5 知识图谱的构建与存储
3.5.1 本体实例化
3.5.2 知识推理与知识图谱完善
3.6 本章小结
第4章 基于旅游知识库的智能问答模型
4.1 引言
4.2 相关工作介绍
4.3 基于旅游知识图谱的智能问答模型
4.3.1 基于旅游知识图谱的智能问答模型结构
4.3.2 实验设计与结果评估
4.4 基于旅游社区语料的智能问答模型
4.4.1 基于旅游社区语料的智能问答模型结构
4.4.2 实验设计与结果评估
4.5 集成的基于旅游知识库的智能问答模型
4.6 本章小结
第5章 旅游助手系统设计与实现
5.1 系统需求分析
5.1.1 背景需求
5.1.2 功能需求
5.1.3 性能需求
5.2 系统关键功能设计与实现
5.2.1 系统架构
5.2.2 系统实现
5.3 系统展示
5.4 本章小结
第6章 结论
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合语义和结构信息的知识图谱实体对齐[J]. 苏佳林,王元卓,靳小龙,李曼玲,程学旗. 山西大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究[J]. 黄梦醒,李梦龙,韩惠蕊. 计算机应用研究. 2019(12)
[3]医学百科知识图谱构建[J]. 刘燕,傅智杰,李姣,侯丽. 中华医学图书情报杂志. 2018(06)
[4]基于病情自述和知识图谱的疾病辅助诊断[J]. 张利萍,邢凯,周慧,芮伟康,丁玲. 计算机应用与软件. 2018(02)
[5]基于中文知识图谱的电商领域问答系统[J]. 杜泽宇,杨燕,贺樑. 计算机应用与软件. 2017(05)
[6]基于本体的中医知识图谱构建[J]. 张德政,谢永红,李曼,石川. 情报工程. 2017(01)
硕士论文
[1]面向医疗领域的实体对齐研究[D]. 宋文欣.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于孪生循环神经网络的实体对齐算法研究[D]. 吕旸.南京大学 2018
[3]中医健康知识图谱的构建研究[D]. 郝伟学.北京交通大学 2017
[4]旅游领域知识图谱构建方法的研究和实现[D]. 徐溥.北京理工大学 2016
[5]旅游目的地本体构建研究[D]. 王双凤.湘潭大学 2016
[6]旅游领域本体构建研究[D]. 李庆赛.郑州大学 2015
本文编号：3183418
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