人工智能之知识图谱2019年第2期

### 人工智能之知识图谱2019年第2期知识点详解 #### 一、知识图谱的概念与研究概况 **知识图谱**是一种利用结构化数据来表达实体间关系的知识库，它通过图形的方式展现实体及其属性之间的联系，使得机器能够理解和处理这些信息。随着大数据与深度学习的发展，知识图谱成为了推动互联网和人工智能进步的关键力量之一。 **概念篇**首先介绍了知识图谱的基本定义及其分类。知识图谱以一种更加贴近人类认知世界的结构化形式来描述实体之间的关系，极大地增强了互联网信息的组织与管理能力。此外，知识图谱的应用还扩展到了智能问答等领域，为互联网提供了更为智能的服务和支持。 #### 二、知识图谱技术 知识图谱技术主要涉及以下几个方面： - **知识表示与建模**：这是知识图谱的核心技术之一，涉及到如何有效地表示实体、属性和它们之间的关系。图表11展示了基于离散符号和基于连续向量的知识表示方法，而图表15则描绘了语义集成的一般过程。此外，图表5和图表9分别显示了全球知名学者在该领域的分布情况以及他们的学术影响力（h-index）。 - **知识获取**：这指的是从各种来源自动或半自动地抽取知识的过程。图表10和图表14列出了在知识获取领域中全球知名学者的分布情况及其学术影响力。图表11和图表22则分别给出了全球学者的分布统计和中国学者的分布情况。 - **知识融合**：指的是将来自不同源的知识整合在一起的过程。图表20展示了全球知名学者在知识融合领域的h-index分布，而图表26则展示了知识应用领域的全球知名学者分布图。 - **知识查询与推理**：这是指基于知识图谱进行查询和推理的技术。图表25呈现了全球知名学者在该领域的h-index分布情况。 - **知识图谱应用**：这部分内容探讨了知识图谱的实际应用场景。图表31至图表30展示了知识图谱在电子商务、图书情报、企业商业、船业投资和生物医疗等多个领域的具体应用案例。 #### 三、知识图谱领域专家介绍 通过对**AMiner数据平台**的数据分析，本章节详细介绍了知识图谱领域的专家及其研究成果。具体来说： - 图表3至图表9、图表13至图表14、图表19至图表24、图表29至图表32和图表37至图表40分别展示了各个子领域内顶尖学者的全球分布、迁徙路径、所在机构以及学术影响力（h-index）。 - 通过对这些学者的研究方向和代表性论文的介绍，为学术界和产业界提供了有价值的参考，同时也为企业和政府机构提供了关于知识图谱技术的基础知识和技术发展方向的信息。 #### 四、知识图谱应用 **应用篇**着重讨论了知识图谱的实际应用情况。一方面，介绍了通用知识图谱的应用案例；另一方面，探讨了特定领域的知识图谱应用，如： - **电子商务**：图表32展示了电商图谱的架构。 - **图书情报**：图表33介绍了大英博物馆的语义搜索系统。 - **企业商业**：图表36给出了企业社交图谱的例子。 - **生物医疗**：图表38探讨了知识图谱在生物医疗领域的应用。 - **其他领域**：例如船业投资等，图表31至图表30展示了这些领域的具体应用实例。 #### 五、知识图谱趋势研究 通过对**AMiner数据平台**的分析，报告对知识图谱领域的发展趋势进行了预测。这部分内容包括： - 近期热点分析：通过图表39和图表40展示知识图谱领域的近期研究热点。 - 发展趋势预测：基于现有数据和研究成果，预测未来知识图谱的发展方向。 《人工智能之知识图谱2019年第2期》全面而深入地探讨了知识图谱的相关技术和应用，不仅为研究人员提供了宝贵的参考资料，也为广大读者揭示了知识图谱在未来科技发展中不可替代的地位。