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知识图谱在网站建设中应用

更新时间:2018-08-27 11:12:52 作者:智达维建站 访问量:0

知识图谱在网站建设中应用
知识图谱在网站建设中应用
1 数据库构建
    知识图谱里面有两个基本元素,一个是实体,一个是概念。我们可以以实体为主体目标,实现对不同来源的数据进行映射与合并,因为企业碰到的数据很大的一个应用场景就是数据在不同的系统里面,但是描述的是同一个事物,怎么去把他们合并起来?可以用实体的机制进行建模,然后通过实体合并相关的技术,把不同数据里描述同一个实体的数据进行融合;融合后可以利用实体的属性来表示不同数据源中针对实体的描述,即A 处过来的数据可以用一部分属性进行描述,B 处来的也可以用一些属性进行描述,用属性进行统一描述之后,就会形成对实体全方位的描述,这里面用到属性的映射和归并,因为从不同数据源中来的,可能有些属性是重复的,甚至是冲突的,需要考虑怎么去合并;其次就是利用知识图谱里面的关联关系去描述各种数据源之间数据的关系,知识图谱里面这种关系是非常灵活的,所以数据间的关系可以很容易的转换成为知识图谱来进行描述,从而支持关联分析,这里面主要用到的就是关系抽取的一个技术;剩余的数据可能信息抽取也比较难解决,可以通过实体链接的技术,并不一定要把所有文本都转换成为结构化的数据,可以把它们进行链接,比如在做企业知识图谱的时候,可以把企业相关的新闻,不用把新闻的时间、地点、人物都抽取,这块难度较高,但是可以把新闻和实体做关联,即通过实体链接技术,实现围绕实体的多种类型数据的关联存储;然后还有一个动态的数据,因为现实中间,数据都是在不断动态变化的,这主要通过事件的机制来进行描述,体现事件与实体间的关联,并利用时序的概念来描述事件的发展状况,把历史的事件和当前事件联系起来,有了动态变化之后,可以做时序的预测,这里涉及的技术主要是动态事件的提取相关技术。
2 数据提取
    智能信息搜索是从知识理解和逻辑推理的角度,分析信息对象与检索请求的搜索方法。智能信息搜索与传统搜索引擎的最大差别在于搜索过程和结果的智能化,通过语义网、知识图谱等技术,能够充分表达信息对象的语义联系,有效地理解用户的信息检索需求和信息对象包含的内容,从而使得搜索引擎具备理解语义和有效推理的能力
3 分析决策
    知识图谱,通过自然语言等形式的输入,即可迅速调用PB 及以上量级数据之间的关系,系统自动推理辅助分析并得出结果。由于知识图谱和本体关系非常密切,所以里面最重要的就是基于本体的知识推理,即知识图谱核心知识内容部分的推理。然后因为知识图谱在大数据应用里面用的非常多,我们可以做知识图谱大数据预测分析与关联挖掘,也就是围绕知识图谱组织的大数据,怎么去做预测分析和关联挖掘。

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