基于Neo4j的煤矿领域知识图谱构建及查询方法研究
发布时间：2021-03-05 19:25
随着矿山信息化的迅速发展,以物联网、云计算、移动通信、人工智能为代表的新一代信息技术已在煤矿领域得到了广泛地应用。尽管科技的创新与普及推动着煤矿建设稳步前进,但对煤矿领域中分布广泛、关系复杂的数据信息如何进行统一管理和准确查询仍然是一个难以解决的问题。因此将知识图谱技术创新性地引入煤矿领域,通过图的形式直观地描述各类数据信息及其之间的关系,优化信息查询的准确性和高效性。本文主要基于煤矿学科知识构建煤矿领域知识图谱,利用图数据库Neo4j改善知识图谱存储方式,同时提出了精准快速的智能查询方法,为煤矿领域知识图谱构建及智能化应用做了有益探索。具体研究内容如下:（1）构建煤矿领域知识图谱。首先分析了煤矿学科知识的结构特点,对领域内的实体和关系划分类型,提出煤矿知识库的模型结构。随后基于当前主流图谱构建方法,改进并设计了符合煤矿知识特性的知识图谱构建方法。然后引入基于BiLSTM-CRF改进的网格结构模型Lattice-LSTM进行煤矿领域知识抽取。最后为了弥补关系数据库存储知识的缺陷,使用图数据库Neo4j以属性图形式储存煤矿知识图谱。实验结果表明,Lattice-LSTM模型能够利用显性的...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
矿山信息化建设的三个阶段Figure1-1ThreeStagesofmineinformatizationconstruction智慧矿山建设是矿山发展转型、实现科学发展的未来主要道路
5图 1-2 论文技术路线Figure 1-2 Technology roudmap of the thesis1.4 章节安排（Structure of the Thesis）第一章：绪论。主要对论文研究背景、意义及国内外研究现状进行了概述，给出了研究内容、技术路线和章节安排。第二章：相关理论基础及技术。首先叙述了知识图谱一般的构建方法，然后介绍分析了主流的实体识别算法及其不足，而后对图数据库 Neo4j 的知识存储和相应展示方法进行了分析描述，最后介绍了本文使用深度学习涉及的几个经典算法。第三章：煤矿领域知识图谱构建与存储。首先分析了面向煤矿领域的知识建模需求，应用 Lattice-LSTM 进行命名实体识别和关系抽取提升知识库的准确性，
Related Theories and Technologies1 知识图谱构建（Knowledge Graph Construction）煤矿领域知识图谱构建是本文的核心和基础工作。Google 在 2012 年首“知识图谱”时便指出知识图谱的构建原则：知识图谱实际上是通过概念或关系形成的结构化语义关系网络，以节点关系图的形式来进行存储[27-281.1 知识图谱的架构和构建方式知识图谱的架构设计可分为逻辑层面和技术层面[29]。(1) 逻辑层面包含数据层和模式层。在数据层中，知识是以三元组<实体，实体>以及<实体，属性，值>的数据结构存放，再通过关联各个三元组息实现知识图谱构建；在模式层中，根据实体属性的异同能够对其整合划个类型，对各类知识的层次关系约束定义，完成知识库的模式规范化管理(2) 从技术层面看，根据不同的构建需求和应用场景，知识图谱可能涉的技术，包括知识建模、实体抽取、关系抽取、知识查询、知识消歧等。架构如图 2-1 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向大规模中文文本分类的朴素贝叶斯并行Spark算法（英文）[J]. 刘鹏,赵慧含,滕家雨,仰彦妍,刘亚峰,朱宗卫. Journal of Central South University. 2019(01)
[2]基于本体的矿井突水预警知识库的构建[J]. 张帝,孟磊,董飞,丁恩杰,赵端. 煤矿安全. 2018(11)
[3]基于OWL的瓦斯爆炸事故语义本体构建及推理[J]. 刘鹏,赵慧含,仰彦妍,景江波,魏卉子,丁恩杰. 煤炭科学技术. 2018(08)
[4]基于Spark的并行遗传算法求解多峰函数极值[J]. 刘鹏,叶帅,孟磊,王灿. 计算机工程与科学. 2018(02)
[5]煤矿安全本体研究[J]. 史秦甫,刘秀磊,刘旭红,盛立国,黄秩先. 工矿自动化. 2018(03)
[6]基于本体的煤矿瓦斯知识库建设[J]. 高莹,侯凌燕,刘秀磊. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[7]重复采动停采边界关键层失稳诱发灾害研究[J]. 张明,姜福兴,李克庆,翟明华,杨根地. 中国矿业大学学报. 2016(05)
[8]知识图谱技术综述[J]. 徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳. 电子科技大学学报. 2016(04)
[9]煤炭企业信息化建设现状及发展对策探讨[J]. 谭章禄,陈晓. 工矿自动化. 2016(07)
[10]煤炭企业信息化现状及发展趋势研究[J]. 王泽安. 煤炭工程. 2015(02)
硕士论文
[1]基于本体的煤矿底板突水预测知识库的构建与推理研究[D]. 张帝.中国矿业大学 2018
[2]基于知识图谱的推荐技术研究及应用[D]. 王一鸣.电子科技大学 2018
[3]基于本体的采煤机知识表示与知识库构建[D]. 王瑶.太原理工大学 2017
[4]朴素贝叶斯分类算法的改进及其应用[D]. 喻凯西.北京林业大学 2016
[5]基于本体的地铁施工安全风险知识库构建与应用[D]. 焦海霞.东南大学 2015
[6]线性链条件随机场训练算法优化的研究[D]. 陈天缘.复旦大学 2010
本文编号：3065735
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
矿山信息化建设的三个阶段Figure1-1ThreeStagesofmineinformatizationconstruction智慧矿山建设是矿山发展转型、实现科学发展的未来主要道路
5图 1-2 论文技术路线Figure 1-2 Technology roudmap of the thesis1.4 章节安排（Structure of the Thesis）第一章：绪论。主要对论文研究背景、意义及国内外研究现状进行了概述，给出了研究内容、技术路线和章节安排。第二章：相关理论基础及技术。首先叙述了知识图谱一般的构建方法，然后介绍分析了主流的实体识别算法及其不足，而后对图数据库 Neo4j 的知识存储和相应展示方法进行了分析描述，最后介绍了本文使用深度学习涉及的几个经典算法。第三章：煤矿领域知识图谱构建与存储。首先分析了面向煤矿领域的知识建模需求，应用 Lattice-LSTM 进行命名实体识别和关系抽取提升知识库的准确性，
Related Theories and Technologies1 知识图谱构建（Knowledge Graph Construction）煤矿领域知识图谱构建是本文的核心和基础工作。Google 在 2012 年首“知识图谱”时便指出知识图谱的构建原则：知识图谱实际上是通过概念或关系形成的结构化语义关系网络，以节点关系图的形式来进行存储[27-281.1 知识图谱的架构和构建方式知识图谱的架构设计可分为逻辑层面和技术层面[29]。(1) 逻辑层面包含数据层和模式层。在数据层中，知识是以三元组<实体，实体>以及<实体，属性，值>的数据结构存放，再通过关联各个三元组息实现知识图谱构建；在模式层中，根据实体属性的异同能够对其整合划个类型，对各类知识的层次关系约束定义，完成知识库的模式规范化管理(2) 从技术层面看，根据不同的构建需求和应用场景，知识图谱可能涉的技术，包括知识建模、实体抽取、关系抽取、知识查询、知识消歧等。架构如图 2-1 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向大规模中文文本分类的朴素贝叶斯并行Spark算法（英文）[J]. 刘鹏,赵慧含,滕家雨,仰彦妍,刘亚峰,朱宗卫. Journal of Central South University. 2019(01)
[2]基于本体的矿井突水预警知识库的构建[J]. 张帝,孟磊,董飞,丁恩杰,赵端. 煤矿安全. 2018(11)
[3]基于OWL的瓦斯爆炸事故语义本体构建及推理[J]. 刘鹏,赵慧含,仰彦妍,景江波,魏卉子,丁恩杰. 煤炭科学技术. 2018(08)
[4]基于Spark的并行遗传算法求解多峰函数极值[J]. 刘鹏,叶帅,孟磊,王灿. 计算机工程与科学. 2018(02)
[5]煤矿安全本体研究[J]. 史秦甫,刘秀磊,刘旭红,盛立国,黄秩先. 工矿自动化. 2018(03)
[6]基于本体的煤矿瓦斯知识库建设[J]. 高莹,侯凌燕,刘秀磊. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[7]重复采动停采边界关键层失稳诱发灾害研究[J]. 张明,姜福兴,李克庆,翟明华,杨根地. 中国矿业大学学报. 2016(05)
[8]知识图谱技术综述[J]. 徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳. 电子科技大学学报. 2016(04)
[9]煤炭企业信息化建设现状及发展对策探讨[J]. 谭章禄,陈晓. 工矿自动化. 2016(07)
[10]煤炭企业信息化现状及发展趋势研究[J]. 王泽安. 煤炭工程. 2015(02)
硕士论文
[1]基于本体的煤矿底板突水预测知识库的构建与推理研究[D]. 张帝.中国矿业大学 2018
[2]基于知识图谱的推荐技术研究及应用[D]. 王一鸣.电子科技大学 2018
[3]基于本体的采煤机知识表示与知识库构建[D]. 王瑶.太原理工大学 2017
[4]朴素贝叶斯分类算法的改进及其应用[D]. 喻凯西.北京林业大学 2016
[5]基于本体的地铁施工安全风险知识库构建与应用[D]. 焦海霞.东南大学 2015
[6]线性链条件随机场训练算法优化的研究[D]. 陈天缘.复旦大学 2010
本文编号：3065735
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/kuangye/3065735.html
