【CN109800288A】一种基于知识图谱的科学研究热点分析与预测方法【专利】

科学知识图谱研究综述科学知识图谱研究综述引言：随着科技的快速发展，人们对科学知识的需求也越来越高。

为了更好地组织、管理和利用科学知识，科学知识图谱作为一种新兴的知识表示和存储方式，正在受到广泛关注和研究。

本文将综述科学知识图谱的研究进展，包括其定义、构建方法以及应用领域，旨在为读者提供对该领域的全面认识。

一、科学知识图谱的定义科学知识图谱是一种以图形和语义为基础的知识表示方法，用于描述科学领域的知识体系和关系。

它将科学领域的知识以图谱的形式展现出来，使得人们可以直观地了解知识间的关联和层次。

科学知识图谱的构建需要深入挖掘科学文献、专利数据库等资源，并建立类似于图数据库的知识表示模型。

二、科学知识图谱的构建方法1. 知识抽取与清洗：科学知识图谱的构建首先需要从科学文献、专利数据库等海量数据中抽取知识，并进行清洗和整理。

这一过程包括文本的分词、命名实体识别、关系抽取等技术手段的应用。

2. 知识表示与建模：科学知识图谱需要将抽取出的知识进行合理的表示和建模，以便于后续的存储和查询。

在这一过程中，需要利用本体学、图论等方法，构建科学知识的语义网络，并为每个节点和关系进行准确的语义标注。

3. 知识关联与链接：科学知识图谱的关键在于建立节点之间的关联和链接。

通过挖掘知识中的共现关系、上下位关系等，可以识别出知识间的相似性和相关性，并建立节点之间的链接。

这一过程可以借助机器学习和自然语言处理等技术手段实现。

三、科学知识图谱的应用领域1. 科学研究：科学知识图谱可用于科研人员的文献检索与阅读，提供更高效的科研工具和资源。

科学家可以借助科学知识图谱查找相关研究领域的权威资源，并从中获取研究灵感和联系。

2. 知识管理：科学知识图谱可以帮助组织机构或企业对内部知识进行分类、管理和共享。

通过搭建企业内部的科学知识图谱，可以减少重复研究、促进知识流转，提高组织的创新能力和竞争力。

3. 人工智能应用：科学知识图谱为人工智能系统提供了丰富的背景知识和语义信息。

基于知识图谱的数字技术研究热点和前沿分析摘要：21世界以来，国内数字经济研究飞速发展，数字经济已成为驱动我国经济社会发展和技术变革的重要力量，同时也是我国国民经济高质量发展的新功能。

当前信息技术的快速发展，深刻影响着人们的生产工作生活方式。

基于此，本文主要对基于知识图谱的数字技术研究热点和前沿进行分析，详情如下。

关键词：知识图谱；数字技术；研究热点；前沿分析引言数字技术与信息技术（IT）有着明显区别。

相比较IT，这类新兴数字技术的特征是可重编程性、数据同质性和自我引用性。

数字技术扩大了组织边界，与IT相关的先验推断可能会在数字时代发生变化。

首先，通过开放的数字基础设施，企业可以与外部合作伙伴持续、实时地交换信息和资源。

与主要发生在单个组织内的IT相比，数字技术使得企业间形成更广泛的生态系统。

其次，与仅涉及业务流程的IT相比，数字技术进一步延伸到客户体验和业务模式的两个关键领域。

1研究方法知识图谱分析法是知识管理的重要方法，其主要目的是在海量数据中以更清晰更全面的方式将知识展现出来。

近年来，知识图谱分析法已应用于各个专业领域，用以可视化知识的状态、特征和新兴趋势。

为了全面了解数字技术的研究进展和热点，CiteSpace是一款文献计量分析可视化软件，其作为获取网络关系、研究重点和研究趋势的有效工具，已被研究人员广泛使用。

2基于知识图谱的数字技术研究热点和前沿分析2.1数字技术应用发展知识图谱技术提出之后，因其具有的语义处理和开放互联的能力，以及其简洁灵活的表达方式等优势，受到了广泛关注。

知识图谱技术的发展得益于自然语言处理、互联网等技术的发展，而不断完善的知识图谱技术也可以应用到自然语言处理、智能问答系统、智能推荐系统等技术中，进一步促进这些技术的发展，而这些技术以及知识图谱技术又可以进一步应用在诸如医疗、金融、电商等垂直行业或领域内，帮助促进行业发展。

近年來涌现出不少关于知识图谱在数字资源建设中的应用研究成果。

基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析作者：马卉王晓春张功云来源：《中国教育技术装备》2016年第18期摘要学习分析，作为一个新兴的交叉研究领域，受到国内外教育研究者的广泛关注，成为当前教育技术领域的研究热点。

为探究国内学习分析技术的研究热点和发展趋势，基于科学知识图谱的基本理论与方法，利用可视化网络分析软件CiteSpace对中国期刊全文数据库中收录的144篇国内学习分析文献样本的关键词进行分析。

关键词学习分析；知识图谱；可视化分析；CiteSpace；关键词分析中图分类号：G652 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2016）18-0001-04Abstract Learning analytics， as a new intersectant research field， has attracted wide attention among educational researchers and is becoming a current research focus in educational technology field. To explore the research hotspots and the development trend on Lear-ning Analytics in China， based on the basic theory and method of mapping knowledge domain， analyze keywords from 144 pieces sample literatures within Chinese Journal Full-Text Database（CJFD） with a visibility network analysis software， CiteSpace.Key words learning analytics； mapping knowledge domain； visual analysis； CiteSpace；keywords analysis1 引言随着教育大数据的迅猛增长，学习分析（Learning Analytics）[1]作为一种新兴的交叉技术，通过深度挖掘、分析学习者学习行为和学习过程数据背后所隐藏的含义，得出有效的结论来指导和干预教学、优化学习和学习环境，更好地为教育决策和学生学习提供服务[2]。

基于知识图谱的信息科学研究方法探索信息科学是一门跨学科的领域，研究数据的表示、处理和传递，以及信息的生成、存储和利用。

近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，我们面临着从海量数据中挖掘有意义信息的挑战。

知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，为信息科学研究提供了新的思路和方法。

本文将探讨基于知识图谱的信息科学研究方法，并介绍其应用和挑战。

一、知识图谱简介知识图谱是将现实世界的知识结构化为一种图形化的方式，通过实体、属性和关系的表示，构建了一个丰富的知识网络。

知识图谱的构建需要通过自然语言处理、数据挖掘和机器学习等技术，将文本数据中的知识抽取出来，并进行关联和推理，形成一个有机的知识体系。

二、基于知识图谱的信息科学研究方法1. 知识抽取与表示基于知识图谱的信息科学研究首先需要进行知识抽取与表示。

通过自然语言处理和文本挖掘技术，从文本数据中提取出实体和关系，并将其表示为知识图谱的形式。

在这个过程中，需要处理大规模的文本数据，并解决实体消歧、关系抽取等问题。

2. 知识图谱的构建构建知识图谱是基于知识图谱的信息科学研究的核心步骤。

这包括实体和关系的建模，以及知识的组织和分类。

在构建知识图谱时，需要参考现有的领域知识和专业背景，并借助图数据库等技术进行图谱的存储和查询。

3. 知识图谱的应用基于知识图谱的信息科学研究方法可以应用于各个领域，如医疗、金融、教育等。

在医疗领域，可以利用知识图谱的结构化表示和推理能力，帮助医生进行疾病的诊断和治疗决策。

在金融领域，可以通过知识图谱分析客户的信用记录和投资偏好，为金融机构提供个性化的推荐和服务。

在教育领域，可以利用知识图谱对学生的学习情况进行分析和预测，提供个性化的学习建议。

三、基于知识图谱的信息科学研究的挑战1. 数据质量与一致性构建知识图谱需要处理大量的数据，并保证其质量和一致性。

然而，现实世界中的数据往往存在噪声和不一致性，例如同一个实体可能有多个名称和属性。

如何在知识抽取和图谱构建过程中解决这些问题，是一个重要的挑战。

国内知识图谱应用研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种重要的知识组织形式，已经在多个领域展现出其强大的应用潜力。

知识图谱通过图状结构展示实体间的关系，将分散的信息进行有效整合，为用户提供高效、直观的知识查询与推理服务。

本文旨在对国内知识图谱的应用研究进行综述，以期全面展现知识图谱在国内的研究现状、应用领域及发展趋势。

本文将对知识图谱的基本概念、发展历程及核心技术进行简要介绍，为后续的应用研究奠定理论基础。

接着，重点分析国内知识图谱在不同领域的应用案例，如智能问答、语义搜索、推荐系统、自然语言处理等，揭示知识图谱在解决实际问题中的优势和挑战。

本文还将对现有的知识图谱构建方法、质量评估标准等关键技术进行深入探讨，以期为国内知识图谱的进一步发展提供参考。

本文将总结国内知识图谱应用研究的现状，展望未来发展方向，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的借鉴和指导。

通过本文的综述，我们期望能够推动国内知识图谱应用研究的深入发展，为技术的广泛应用提供有力支持。

二、知识图谱技术基础知识图谱是一种大规模、语义化的知识库，它以图的形式描述现实世界中的概念、实体及其之间的关系。

知识图谱的构建涉及多个技术领域，包括自然语言处理（NLP）、信息抽取、知识表示、图数据库等。

自然语言处理是知识图谱构建的关键技术之一。

通过自然语言处理技术，可以实现对文本信息的自动解析、分词、词性标注、命名实体识别等，从而提取出文本中的实体和关系。

NLP技术还可以用于构建知识图谱中的语义关系，例如通过语义角色标注、情感分析等技术，可以进一步丰富和完善知识图谱的语义信息。

信息抽取是知识图谱构建的另一项核心技术。

信息抽取的目标是从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化的信息，并将其存储到知识图谱中。

信息抽取的方法包括规则、模板、机器学习等多种方法，这些方法可以根据不同的数据源和数据特点进行选择和调整。

知识表示是知识图谱构建的重要环节。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910134021.5(22)申请日 2019.02.22(71)申请人 上海乐言信息科技有限公司地址 200030 上海市徐汇区上海市番禺路1028号数娱大厦8楼(72)发明人 褚善博　王昊奋　(74)专利代理机构 上海专利商标事务所有限公司 31100代理人 施浩(51)Int.Cl.G06F 16/33(2019.01)G06F 16/332(2019.01)G06F 16/36(2019.01)(54)发明名称一种知识图谱赋能的基于信息检索的问答系统和方法(57)摘要本发明公开了知识图谱赋能的基于信息检索的问答系统和方法，整体提升系统的问答效果，扩大用户咨询范围并提升问题反馈的准确度。

其技术方案为：系统包括：知识图谱数据库存储领域知识图谱的信息；分词和词性标注模块将用户问题进行分词并对其词性标注；实体识别与链接模块将用户问题中的实体进行识别并将实体链接到知识图谱数据库中的节点上；意图理解模块基于实体链接结果及分布式表示向量得到用户问题的意图理解结果；检索模块基于检索数据源，根据用户问题中的信息检索出对应的多个问答对作为粗选结果；排序模块利用实体的分布式表示向量对粗选结果进行重排序；语义匹配模块利用实体的分布式表示向量对重排序结果进行打分并最终输出答案。

权利要求书3页 说明书10页 附图3页CN 109885660 A 2019.06.14C N 109885660A权　利　要　求　书1/3页CN 109885660 A1.一种知识图谱赋能的基于信息检索的问答系统，其特征在于，包括分词和词性标注模块、实体识别与链接模块、意图理解模块、检索模块、排序模块、语义匹配模块、知识图谱数据库，其中：知识图谱数据库，存储领域知识图谱的信息，其中知识图谱的信息包括知识图谱的节点、节点与实体的链接关系及其分布式表示向量；分词和词性标注模块，连接知识图谱数据库，将用户问题进行分词并对每一个词进行词性标注；实体识别与链接模块，连接分词和词性标注模块、知识图谱数据库，将经过分词和词性标注后的用户问题中的实体进行识别，并且将识别出的实体链接到知识图谱数据库中的知识图谱的相关节点上；意图理解模块，连接实体识别与链接模块、知识图谱数据库，基于实体识别与链接模块的实体链接结果以及知识图谱数据库中的实体的分布式表示向量得到用户问题的意图理解结果；检索模块，连接意图理解模块，基于包括多问答对的检索数据源，根据用户问题中的信息检索出对应的多个问答对作为粗选结果；排序模块，连接检索模块和知识图谱数据库，利用知识图谱数据库的实体的分布式表示向量对检索模块输出的粗选结果进行重排序；语义匹配模块，连接语义匹配模块和知识图谱数据库，利用知识图谱数据库的实体的分布式表示向量对排序模块的重排序结果进行打分并最终输出用户问题相应的答案。

基于知识图谱的科学计量学进展研究本文旨在探讨知识图谱在科学计量学领域的应用研究进展。

我们将简要介绍科学计量学和知识图谱的基本概念和背景。

接着，我们将详细阐述知识图谱在科学计量学中的重要性及其在不同领域内的应用现状。

我们将提出自己的研究思路和展望，以期为未来基于知识图谱的科学计量学研究提供一定的借鉴和参考。

在科学计量学领域，知识图谱是一种重要的工具，用于分析和探究科学知识的结构、演化和关系。

知识图谱可以帮助科学家更好地理解学科领域的整体发展趋势，以及不同领域之间的和差异。

知识图谱还可以用于揭示科学知识的动态变化和学科领域的演化历程。

近年来，随着科学计量学领域的不断发展和完善，知识图谱在科学计量学方面的应用研究也取得了显著的进展。

目前，知识图谱在科学计量学领域的应用主要集中在以下几个方面：学科领域分析：通过构建学科领域的知识图谱，可以深入探究学科领域的结构、主题和演化规律。

例如，在生物医学领域，研究人员可以利用知识图谱对基因、蛋白质等领域进行深入分析，帮助科学家更好地理解这些领域的内在和发展趋势。

科研合作分析：知识图谱可以用于分析科研合作网络，揭示不同国家和地区的科研合作状况。

通过构建科研合作知识图谱，可以发现不同国家和地区的合作偏好、合作模式和合作强度。

科研影响力评估：知识图谱可以用于评估科研成果的影响力。

例如，通过分析论文之间的引用关系，可以构建论文引用网络知识图谱，进而评估不同论文的影响力和重要性。

领域相关性分析：通过构建领域间的知识图谱，可以分析不同领域之间的相关性。

例如，环境科学和经济学领域之间存在一定的相关性，通过构建两个领域的知识图谱，可以进一步分析这种相关性的具体表现和原因。

随着科学计量学领域对知识图谱的应用不断深入，未来的研究将更加注重知识图谱的智能化、精细化和可视化。

未来的研究将更加注重知识图谱的构建方法和算法的优化，以提高知识图谱的精度和可靠性。

未来的研究还将更加注重知识图谱的应用拓展，将其应用于更多的领域和实际场景中，为科学研究和社会进步做出更大的贡献。

知识图谱在智能推荐算法中的应用分析第一章知识图谱概述知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于语义网络的知识表示模型，它将知识结构化、标准化、语义化，形成了一个大规模的知识库。

知识图谱通过将实体、属性和关系抽象成节点、边和标签，描述实体之间的关系，进而实现知识的共享和应用。

知识图谱是人工智能、机器学习和自然语言处理的重要技术基础，在文本分析、信息检索、智能推荐等领域得到了广泛的应用。

第二章知识图谱与智能推荐智能推荐系统是一种基于用户历史行为、兴趣偏好和个性化需求等信息，通过算法模型实现对用户进行商品、服务等推荐的一种技术。

知识图谱作为一种知识表示模型，有着在智能推荐系统中发挥重要作用的潜力。

通过将用户自身特征、商品特征、其他因素等抽象为实体节点，并通过相应关系连接起来，形成一个复杂的图结构，实现推荐结果的智能化生成。

第三章知识图谱在推荐系统中的应用3.1 用户画像通过将用户的历史行为、个人信息、社交网络等信息进行抽象和标注，形成一个用户画像或者多个用户画像，为推荐模型提供个性化推荐支持。

3.2 商品描述与分类通过对商品信息进行分类、属性抽取、关系分析等技术处理，将商品特征形成一个结构化的知识图谱，为推荐系统提供更为细致和准确的商品信息。

3.3 推荐算法与模型结合知识图谱的特点，基于图模型和知识表示学习技术进行推荐算法的研究，可以通过将用户特征、商品特征和其他因素抽象为实体节点，通过节点间的连接关系所带的语义信息进行推荐结果的生成。

此外，针对不同的应用场景，还可以基于知识图谱提取出的关系进行特定领域、特定对象等的推荐。

第四章知识图谱在电子商务领域的应用4.1 个性化推荐通过分析用户的历史购买行为、浏览记录、搜索关键词以及其他因素等，在知识图谱中建立用户画像，并结合商品信息和购买环境等因素进行个性化推荐，为用户提供更为准确和便捷的购物体验。

4.2 智能客服基于知识图谱为电子商务领域提供的商品信息、支付流程、物流信息等知识，为用户提供智能化的客户服务支持，包括自动回答、在线客服、投诉处理等功能。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910154244.8(22)申请日 2019.03.01(71)申请人 东北大学地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号(72)发明人 王大玲　王楚　冯时　张一飞　(74)专利代理机构 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109代理人 刘晓岚(51)Int.Cl.G06F 16/36(2019.01)G06N 7/02(2006.01)(54)发明名称一种基于模糊理论的知识图谱优化方法(57)摘要本发明提出一种基于模糊理论的知识图谱优化方法，包括：获取训练集三元组数据，并对所有三元组数据预处理；基于模糊关系合成的知识图谱构建，获得知识图谱的模糊关系；基于损失函数，最小化目标优化函数，获得优化后的三元组向量，即为优化后的知识图谱的三元组集合。

本发明使用模糊向量的运算方法来对各维训练数据进行运算，将模糊逻辑中赋予数据的语义信息与深度学习理论相结合，实验表明，采用本发明的基于模糊理论的知识图谱优化方法，所获得的知识图谱更加全面和准确，优化后的知识图谱在链接预测和三元组分类方面具有更高的准确率。

权利要求书2页 说明书9页 附图1页CN 109840282 A 2019.06.04C N 109840282A1.一种基于模糊理论的知识图谱优化方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：获取训练集三元组数据，并对所有三元组数据预处理，包括步骤1.1～步骤1.2：步骤1.1：获取训练集三元组数据，将所有三元组随机初始化，将三元组随机初始化成两组不同的向量，一组用来构建三元组本身，另一组用来构建在模糊空间的三元组模糊投影，具体过程如下：设有p个三元组(h i ,r i ,t i )，i＝1,2,...,p，h i 表示头实体，r i 表示关系，t i 表示尾实体，(h i ,r i ,t i )表示h i 和t i 具有r i 关系，采用模糊矩阵的乘积的形式表示双重模糊集在模糊关系中的合成，即：对于模糊向量l t 和f r ，l t 在f r上的投影表示为对于任意模糊变量a∈l t 和b∈f r ，设-1≤a≤b≤1时有：对于每一个三元组(h ,r ,t)所对应的向量分别初始化：h对应初始化为h和h m ；r对应初始化为r和r m ；t对应初始化为t和t m ，其中，带有m下标的向量表示用来构建映射矩阵的元素，不带m下标的代表元素本身的向量；且h与h m 均∈R k ，t与t m 均∈R k ，r与r m 均∈R n ,k和n分别表示实体向量和关系向量的维度，k＝n ,且h、h m 、t、t m 、r、r m 均被设定为列向量；步骤1.2：向量归一化；对h、h m 、r、r m 、t和t m 分别进行归一化操作，归一化公式为：x＝x/||x||，其中，x＝h或h m 或r或r m 或t或t m ，归一化后的h、h m 、r、r m 、t和t m 数值范围如下：h≤1，h m ≤1，r≤1，r m ≤1，t≤1，t m ≤1；步骤2.基于模糊关系合成的知识图谱构建，获得知识图谱的模糊关系，包括步骤2.1～步骤2.2：步骤2.1：模糊投影：将归一化后得到的h m 和t m 分别对r m 进行模糊投影，得到两个模糊矩阵F hr 和F tr ，具体过程和原理如下：将h m 和t m 分别对r m 进行模糊投影，分别得到如下两个模糊矩阵F hr 和F tr：其中，h T 为h的转置，形似模糊矩阵的乘积，这里X为r m ，Y为或者步骤2.2：模糊关系合成：将两个模糊矩阵F hr 和F tr 分别与h T 和t T 进行模糊关系合成，在得到投影空间之后，通过分别计算对头实体和尾实体的模糊空间F hr 和F tr 的映射的方法来进行模糊关系合成，具体公式如下：l hr ＝F hr o h T ；l tr ＝F tr o t T (3)其中，l hr 为模糊空间F hr 与h T 的模糊关系，l tr 为模糊空间F tr 与t T 的模糊关系；步骤3：基于损失函数，最小化目标优化函数，获得优化后的三元组向量，即为优化后的知识图谱的三元组集合。

基于知识图谱的天气信息智能分析与应用随着人工智能和数据科学的快速发展，更多的行业开始探索如何将大数据技术应用到实际生产中，为实现更好的效益和提高生产效率做出贡献。

其中，天气预报是一个非常重要的领域，因为好的天气预报可以使生产方案更加准确，并有利于增加收益和保护安全。

然而，天气预报领域的数据各种各样，包括气象数据、商业数据、社交媒体数据等等。

因此，天气预报需要一个更智能、更高效的解决方案——基于知识图谱的天气信息智能分析与应用。

其中，知识图谱是一个描述事物本质及其关系的大型知识库，是实现智能应用的理想工具之一。

在天气预报领域，知识图谱可以建立一种更智能的信息管理平台，将各种数据整合到一起，并通过机器学习算法分析，提高预测的准确性和及时性。

一、知识图谱的构建知识图谱的构建是整个方案的核心，它需要收集和整合众多的天气信息，为智能分析建立基础。

收集到的数据包括气象局的官方数据、历史天气数据、商业数据、社交媒体数据等，这些数据被整合到一起，形成一个庞大的知识图谱。

这个知识图谱不仅包括天气数据本身，还包括与气象相关的其他信息，比如地理信息、环境信息、社会经济信息等等，以此为基础，构建一个完整的知识图谱，包含了各种类型的实体和属性以及它们之间的关系。

其次，最重要的工作是将这些信息编写成符合语义标准的数据格式并逐个建立节点和关系，并有效地组织起来，从而形成一个稳定的知识图谱。

二、基于知识图谱的智能分析建成了一个完整的知识图谱后，就可以通过机器学习算法来分析和预测天气情况。

通过搜集气象局的各种天气数据，以及此前的历史天气数据，就可以学习和发现各种不同类型的体系和天气规律，进而对未来天气进行预测。

其中，深度学习模型、时间序列分析和神经网络等机器学习算法，在天气预测领域已经得到广泛的应用。

例如，深度学习可以帮助分析整个城市区域的大气运动规律，进行天气预测。

同时，基于知识图谱的智能分析也可以帮助用户更快地找到需要的信息。

基于知识图谱的信息检索研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，知识图谱已成为人工智能领域中的重要研究方向之一。

它将各种数据源中的信息通过语义建模的方式进行整合，构建出一张描述真实世界事实的图谱，为信息检索提供了新的思路和方法，极大地提高了信息检索的效率和准确性。

一、知识图谱的基本概念知识图谱是由一系列实体、概念和它们之间的关系组成的语义网络，在知识图谱中，每个实体、概念和关系都被赋予了一个唯一的标识符。

知识图谱的构建是一个以人类智慧为基础的过程，它需要借助于自然语言处理、机器学习等技术，从文本、图像等非结构化数据中自动抽取知识。

二、基于知识图谱的信息检索技术基于知识图谱的信息检索技术利用了知识图谱的语义能力，将用户输入的自然语言查询语句，通过语义分析将查询语句中的实体、概念和关系映射到知识图谱上，并生成一条查询路径。

然后在路径上进行语义匹配，得到与查询语句相关的实体、概念和关系，最终返回给用户相关的检索结果。

在基于知识图谱的信息检索中，一个重要的问题是路径生成。

路径生成的目的是将用户查询语句中的实体、概念和关系映射到知识图谱上，并生成一条可以与知识图谱上的实体、概念和关系进行匹配的查询路径。

常用的路径生成算法包括遍历算法、剪枝算法等。

其中，遍历算法是将查询语句中的实体、概念和关系在知识图谱上进行深度或广度优先搜索，直到找到匹配的实体、概念和关系，然后将搜索路径作为查询路径返回给用户。

而剪枝算法则是在搜索过程中，通过一定的限制条件以及启发式规则对搜索路径进行限制和剪枝，以达到减少搜索空间和加速路径生成的目的。

三、应用案例基于知识图谱的信息检索技术在很多领域都有广泛的应用。

例如，在医疗领域中，通过构建医学知识图谱，可以为医生提供病例分析、诊断推理、治疗建议等方面的支持，帮助医生提高临床决策的准确性和效率。

在智能客服领域中，基于知识图谱的信息检索技术可以快速回答用户的问题，提供高质量的服务体验。

在电子商务领域中，基于知识图谱的信息检索技术可以为用户提供个性化推荐服务，帮助用户更快、更准确地找到符合自己喜好和需求的商品。

收稿日期:2009-12-28 修回日期:2010-07-15作者简介:高劲松(1966-),女,教授,研究方向为信息可视化;刘延芳(1985-),女,硕士研究生,研究方向为知识图谱应用。

国际 专利信息 研究热点!!!基于知识图谱的词频分析V ision Analysis of International P atent I nfor m ation Based onM appi n g Know ledge Do mains高劲松 刘延芳(华中师范大学信息管理系 武汉 430079)摘 要 专利信息包含着技术、经济、法律等众多领域的大量有价值信息。

运用词频分析法,结合信息可视化技术,对国际专利信息领域的历史文献进行文献计量学分析,挖掘专利信息的研究热点,得出国际专利信息的研究热点为医药类专利的本地化,并进行深入讨论:构建畅通的专利转化渠道,将专利信息上升到国家战略情报高度,提升专利部门审查水平和专利保护水平,完善我国专利保障机制。

关键词 专利文献信息 词频分析 知识图谱 信息可视化中图分类号 G 358 文献标识码 A 文章编号 1002-1965(2010)08-0036-04专利文献是专利制度的产物,它是在专利制度形成后随之派生出来的,专利文献占全世界每年各种图书期刊总出版量的1/4。

广义来说,一切与专利制度有关的专利文件统称为专利文献,包括发明说明书、专利说明书、专利局公报、专利文摘、专利分类与检索工具书、专利申请时提交的各种文件(如请求书、权利要求书、有关证书等)、与专利有关的法律文件和诉讼资料等。

专利文献数量巨大、内容广博,技术内容新颖可靠、时效性强,格式统一、形式规范[1]。

通过阅读专利说明书,可以了解具体技术细节;通过专利文献中固定条目的统计分析,能够反映出一定的有关技术、市场及其它类型资料的信息[2]。

专利文献信息对社会各领域都有着重要的作用,如何有效发挥权利保护和信息披露的功能以及由载体所产生的功能延伸,如何利用定量的方法将专利文献的信息指标化、可视化以作为企业和国家战略决策的手段,成为极具实践意义的研究课题,本文采用较先进的知识计量学工具,通过对国际专利信息的研究热点进行分析,以此为基础,提出我国专利信息建设的一些建议,以期对我国专利信息体系的完善提供参考。

基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究摘要：关键词抽取是信息检索、文本分类和自然语言处理等领域的关键任务之一。

本文提出了一种基于知识图谱的关键词抽取技术，旨在提高关键词抽取的准确性和可靠性。

该方法首先利用文本挖掘技术从大规模的中文文本中抽取出实体和关系，并构建知识图谱。

然后，通过分析知识图谱中实体之间的关系，提取出重要的关键词。

实验结果表明，该方法在关键词抽取任务上具有很高的准确性和可靠性。

关键词：知识图谱；关键词抽取；文本挖掘1. 引言随着互联网的快速发展，信息爆炸现象日益严重，如何从大规模的文本数据中快速准确地提取出关键信息成为了一个重要的研究问题。

关键词抽取是信息检索、文本分类和自然语言处理等领域的一个关键任务。

传统的关键词抽取方法主要基于词频、文本密度等统计指标，缺乏对文本背景的深层次理解，容易产生误判和错误的结果。

近年来，随着知识图谱的研究与应用的不断深入，基于知识图谱的关键词抽取方法逐渐成为新的研究热点。

知识图谱是一种用于表示和推理知识的图形模型，具有丰富的实体和关系信息，可以很好地表达文本语义和相关性。

利用知识图谱来进行关键词抽取可以有效地提高抽取结果的准确性和可靠性。

2. 方法介绍本文提出的基于知识图谱的关键词抽取方法主要包括以下步骤：（1）文本挖掘：从大规模的中文文本中利用文本挖掘技术抽取出实体和关系信息。

文本挖掘技术主要包括实体识别、关系抽取等方法。

通过这一步骤，可以将文本中的实体和关系抽取出来，并构建知识图谱。

（2）知识图谱构建：通过分析上一步得到的实体和关系，构建一个基于知识图谱的模型。

知识图谱中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。

知识图谱的构建可以利用图数据库等工具来实现。

（3）关键词抽取：通过分析知识图谱中实体节点之间的关系，提取出重要的关键词。

关键词的重要性可以通过计算实体节点的中心度、PageRank值等指标来衡量。

3. 实验评估本文在一个标准的关键词抽取数据集上进行了实验评估。