知识图谱可视化查询技术综述
发布时间：2021-07-13 14:18
知识图谱作为符号主义发展的产物,是人工智能技术和系统中的重要组成部分,其在百科知识、生物信息、社交网络以及网络安全等领域被广泛运用。知识图谱可视化查询是理解和分析知识图谱的重要技术,能够帮助普通用户有效地查询知识图谱。分类介绍知识图谱的数据模型和可视化技术,从数据规模的角度描述大规模知识图谱可视化的一般步骤。分析基于RDF图和属性图的可视化查询语言、基于关键字、过滤和模板的可视化查询系统,以及本体可视化查询方法,从可读性、可学习性、用户友好度等方面对现有知识图谱可视化查询技术进行对比总结,阐述可视化查询在领域知识图谱中的应用现状,并对知识图谱可视化查询的未来发展方向加以展望。
【文章来源】：计算机工程. 2020,46(06)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
节点-链接图可视化示例
邻接矩阵是图论中经常用来表示图的一种方法。当使用节点-链接可视技术表示含有复杂关系的知识图谱时,边的交叉问题以及节点的重叠问题是无法避免的。邻接矩阵可以有效地规避此类问题,使数据更具可读性。节点在邻接矩阵图中通常用行向量和列向量表示,行列向量的交叉元素可反映节点间的关系,通常用来表示有无关系以及关系的权重等量化信息。图2(a)和图2(b)是同一个图的不同节点排序可视化形式,可以看出,邻接矩阵的可视化效果很大程度上受节点排序影响。目前有大量的研究关注于基于邻接矩阵的图结构挖掘。尽管通过邻接矩阵能够有效避免节点-链接图中的边交叉问题,但是无法直观了解图的拓扑结构,以及图中存在的隐含关系,不适用于路径匹配类的查询任务。对此,文献[21]提出混合布局的邻接矩阵可视化技术,文献[22]在邻接矩阵的基础上结合桑基图、柱状图等提出一个可交互的多视图可视化系统StratomeX,文献[23]结合树与邻接矩阵的方法实现了多变量图的可视分析系统Juniper,用于分析由论文、引文度量和学者组成的网络。
2007年5月关联开放数据项目的提出,将独立的知识图谱通过RDF链接连接在了一起,形成了一个超大规模的知识图谱,目前包含1 239个数据集通过16 147个RDF链接进行连接。面向关联开放数据的大规模可视化技术得到了学者广泛关注。文献[13]通过在不同数据集间定义抽象层实现关联数据集间的动态可视化,并提出了关联数据可视化模型LDVM。文献[24]基于LDVM模型提出了大规模知识图谱可视化的系统架构,如图3所示,其中主要分为5个部分,分别为数据检索、图初始化、模型计算、节点布局和图形渲染。首先通过数据检索操作从知识图谱中获取数据,例如RDF三元组,然后通过不同的可视化技术,例如节点-链接图,得到二元组形式的图G=(V,E),接着运用不同的模型根据数据中蕴含的信息计算节点的大小、颜色等信息,得到G=(V′,E′),并通过不同的布局模型,如FR模型,得到G=(V″,E″),最后经过图形渲染将结果显示到用户的界面上。数据检索的主要方式是查询操作,将在本文的第2节进行介绍,图形渲染主要是图形图像学的工作,本文不做过多阐述,详情可以参考文献[25]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]知识图谱在电力领域的应用与研究[J]. 刘津,杜宁,徐菁,刘雪莹,宋钰龙,邱丽萍,赵杨奥,孙梦园. 电力信息与通信技术. 2020(01)
[2]微博舆情多维度社会属性分析与可视化研究——以某疫苗事件为例[J]. 牟冬梅,邵琦,韩楠楠,王萍,金姗,靳春妍. 图书情报工作. 2020(03)
[3]知识图谱可视化综述[J]. 王勇超,罗胜文,杨英宝,张宏鑫. 计算机辅助设计与图形学学报. 2019(10)
[4]知识图谱数据管理研究综述[J]. 王鑫,邹磊,王朝坤,彭鹏,冯志勇. 软件学报. 2019(07)
[5]一种融合标签语义的微博热点话题挖掘方法[J]. 周福星,陈秀真,马进,李生红. 计算机工程. 2019(10)
[6]AceMap学术地图与AceKG学术知识图谱——学术数据可视化[J]. 张晔,贾雨葶,傅洛伊,王新兵. 上海交通大学学报. 2018(10)
本文编号：3282217
【文章来源】：计算机工程. 2020,46(06)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
节点-链接图可视化示例
邻接矩阵是图论中经常用来表示图的一种方法。当使用节点-链接可视技术表示含有复杂关系的知识图谱时,边的交叉问题以及节点的重叠问题是无法避免的。邻接矩阵可以有效地规避此类问题,使数据更具可读性。节点在邻接矩阵图中通常用行向量和列向量表示,行列向量的交叉元素可反映节点间的关系,通常用来表示有无关系以及关系的权重等量化信息。图2(a)和图2(b)是同一个图的不同节点排序可视化形式,可以看出,邻接矩阵的可视化效果很大程度上受节点排序影响。目前有大量的研究关注于基于邻接矩阵的图结构挖掘。尽管通过邻接矩阵能够有效避免节点-链接图中的边交叉问题,但是无法直观了解图的拓扑结构,以及图中存在的隐含关系,不适用于路径匹配类的查询任务。对此,文献[21]提出混合布局的邻接矩阵可视化技术,文献[22]在邻接矩阵的基础上结合桑基图、柱状图等提出一个可交互的多视图可视化系统StratomeX,文献[23]结合树与邻接矩阵的方法实现了多变量图的可视分析系统Juniper,用于分析由论文、引文度量和学者组成的网络。
2007年5月关联开放数据项目的提出,将独立的知识图谱通过RDF链接连接在了一起,形成了一个超大规模的知识图谱,目前包含1 239个数据集通过16 147个RDF链接进行连接。面向关联开放数据的大规模可视化技术得到了学者广泛关注。文献[13]通过在不同数据集间定义抽象层实现关联数据集间的动态可视化,并提出了关联数据可视化模型LDVM。文献[24]基于LDVM模型提出了大规模知识图谱可视化的系统架构,如图3所示,其中主要分为5个部分,分别为数据检索、图初始化、模型计算、节点布局和图形渲染。首先通过数据检索操作从知识图谱中获取数据,例如RDF三元组,然后通过不同的可视化技术,例如节点-链接图,得到二元组形式的图G=(V,E),接着运用不同的模型根据数据中蕴含的信息计算节点的大小、颜色等信息,得到G=(V′,E′),并通过不同的布局模型,如FR模型,得到G=(V″,E″),最后经过图形渲染将结果显示到用户的界面上。数据检索的主要方式是查询操作,将在本文的第2节进行介绍,图形渲染主要是图形图像学的工作,本文不做过多阐述,详情可以参考文献[25]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]知识图谱在电力领域的应用与研究[J]. 刘津,杜宁,徐菁,刘雪莹,宋钰龙,邱丽萍,赵杨奥,孙梦园. 电力信息与通信技术. 2020(01)
[2]微博舆情多维度社会属性分析与可视化研究——以某疫苗事件为例[J]. 牟冬梅,邵琦,韩楠楠,王萍,金姗,靳春妍. 图书情报工作. 2020(03)
[3]知识图谱可视化综述[J]. 王勇超,罗胜文,杨英宝,张宏鑫. 计算机辅助设计与图形学学报. 2019(10)
[4]知识图谱数据管理研究综述[J]. 王鑫,邹磊,王朝坤,彭鹏,冯志勇. 软件学报. 2019(07)
[5]一种融合标签语义的微博热点话题挖掘方法[J]. 周福星,陈秀真,马进,李生红. 计算机工程. 2019(10)
[6]AceMap学术地图与AceKG学术知识图谱——学术数据可视化[J]. 张晔,贾雨葶,傅洛伊,王新兵. 上海交通大学学报. 2018(10)
本文编号：3282217
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