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文档简介

39：知识图谱的构建教师姓名授课名称人工智能及机器学习基础知识授课形式授课班级授课地点授课日期章节名称知识图谱的构建教学目的掌握知识图谱的构建过程。了解知识图谱的应用。重点难点重点：知识图谱的构建过程。难点：知识图谱的应用。主要内容课程引入将知识采用网络的形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。课程内容知识图谱的构建过程包括知识建模、知识获取、知识管理和知识赋能。知识建模知识建模的目的是：建立知识图谱的模式层，也称本体层、动态本体层。知识在数据中分布的特点有：海量性、多媒体性、隐蔽性、分布性、易构性等，这都对知识建模提出了更高要求。在知识建模时，有两种不同的方法。自底向上：基于行业现有的标准进行转换或者从现有的高质量行业数据源(如业务系统数据库表）中进行映射。自顶向下：专家手工编辑形成数据模式知识获取知识获取要控制精度，减少知识融合的难度。对象：结构化、半结构化和非结构化资源方法：有监督、半监督（弱监督）和无监督。这些方法的含义将在机器学习中具体介绍。类型：概念层次学习、实体识别与链接、事实知识的学习、事件知识的学习、规则知识的学习。最左边的知识对象经过处理之后，最后进入到了知识图谱之中。知识管理要设计良好的存储结构，实现对存储的大规模知识进行有效的、高性能的、可推理的查询和检索。下面为一些存储系统。这儿是RDF存储系统性能的情况。这是图数据库存储系统性能的排名情况。知识赋能最后一个就是知识赋能，利用知识、这个是查询姚明的相关问题，所对应操纵的步骤。以及其中所需要的的语义的图的表示方法和内容。知识图谱的构建流程，从技术角度看，包括了数据抽取、信息提取、知识融合、知识加工。知识图谱是人工智能知识表示和知识库在互联网环境下的大规模应用，显示出知识在智能系统中的重要性，是实现智能系统的基础知识资源。方法手段讲授法布置作业分组

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