【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】

科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]

（2011届） 本科毕业论文（设计） 开题报告 题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 开题日期：

一、选题的背景、意义 1.该选题的历史背景及国内外现状 科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。 (1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。 (2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。 (3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。 总体来讲，无论是企业还是科研领域，我国对知识图谱的关注滞后于国外。相比国外知识图谱的研究状况，我国起步稍晚，但是也取得了一些成绩。国内在知识图谱的应用方面缺少理论上的实证分析，主要是将知识图谱作为一个工具，应用于各个领域，而且相对于国外，应用研究还比较薄弱。目前而言，国内知识图谱研究中存在主要困难和问题如下： (1)研究手段和方法的严重滞后 国内近几年有关知识图谱的研究也有一些，如大连理工大学的刘则渊教授带领的团队进行了科学计量学、管理学人机工程学学科以及国内所有工程领域研究前沿的知识图谱构建；武汉大学的马费成、刘青林、社科院的蒋颖等也对国内外知识管理、数字资源管理、战略管理、文献计量学等领域进行了共词图谱的绘制；南京大学的邓三鸿、浙江大学的潘有能等初步建立了图书情报学科的学科知识地图；金莹以CSSCI 数据粗略构建了我国社会科学的学

科学知识大全

科学知识大全(审精) 夜晚的天空为什么是黑的 夜晚的天空为什么是黑的？这是经典宇宙学中的一个著名的问题．自古以来，人们就不断地对宇宙进行种种猜测．古代的人们曾经认为星星是镶嵌在一个透明球面上的．中国最古老的宇宙结构学说盖天说的基本观点是天圆地方．托勒政的地心宇宙体系和哥白尼的日心地动宇宙体系中都包括恒星天球的内容．中世纪的思想家尼古拉认为宇宙是无限的．牛顿把空间和时间的无限性作为他的理论的基本原理．他还推断：星星的数目必定是无限的，而且相当均匀地分布在空间．观测上，英国著名的天文学家威廉·赫歇耳和约翰·赫歇耳父子宣布至少某些可观测星云是与银河系具有相同尺度和结构的由分立的恒星组成的系统．这些星系居于整个宇宙之中．19世纪天文学家普遍认为可观测宇宙必须是静态、无限的和均匀的．而对静态、无限、均匀的宇宙的一个著名反对意见即夜黑问题，也称奥伯斯佯谬．这个样谬是说，若恒星发出的光不变且都相同，而空间又是欧几里得的（平直的），则在此种宇宙中整个天空的亮度看起来是均匀的，且与太阳一般亮．因为无论从哪一个方向观看天空，视线都会碰到一个星星．这一点可以用一个简单的几何论证说明：现考虑进入人眼的一束细长的锥形光线．虽然恒星表面的视亮度与距离平方成反比，但锥体的截面积（或恒星的数目）随距离平方而增加，则集中在锥体内的光与它从什么地方发出没有关系，因而整个天空就要亮得像太阳一样，实际上夜空却是黑的．如何才能消除观测与理论之间的矛盾呢？ 奥伯斯的推导基于以下的宇宙学观点： 1．宇宙物质是均匀分布的． 2．宇宙是静态的． 3．宇宙是无限的． 4．宇宙存在的时间已经无限长．为了避免夜晚的天空像太阳那么亮的结论，我们必须重新考察上述观点．一个平均密度随观测距离的增大而减小，并以零为极限的等级式宇宙模型可以消除佯谬，但要付出失去均匀性的代价．但迄今为止的观测结果是：宇宙物质在大尺度空间内的分布是均匀和各向同性的．这个观点称为宇宙学原理，是现代宇宙学理论所必须依据的公理．上述第一点符合宇宙学原理，应予保留．这样等级式宇宙模型应该放弃．由于奥伯斯假定恒星发光不变，这一点今天看来最成问题．如果假定恒星并不是永远那么亮，而是在有限的过去才开始发光，由于远处恒星的光线尚未到达我们这儿，这也可以避免整个天空像太阳那么亮的结论．这使我们面临着是什么首次使恒星发光的问题．如此看来一个具有有限过去的宇宙可避免奥伯斯样谬．此时宇宙在时间上有个开端．另外一个有足够大膨胀速率的宇宙也能避免奥伯斯佯谬，即使它具有无限的过去．因为根据量子理论的观点，光子的能量正比于其频率．远距离高速追行光源的光线将产生非常大的红移，因而其能量将相应减小，使其总和保持有限，甚至可忽略不计．由于观测上尚无放弃宇宙学原理的理由，第一条观点应该 接受，而第二、第四条应该重新考虑． 20世纪初，爱因斯坦创立了广义相对论，这就为研究宇宙的整体结构提供了理论基础．宇宙的整体性质由引力场方程决定．荷兰物理学家德西特首先获得了引力场方程的一个宇宙解，但它是动态的而不可能是静态的：宇宙要么是膨胀的，要么是收缩的．观测上，哈勃发

科学百科知识大全(知识学习)

科学百科知识大全 知识的未来发展方向知识的现代发展态势和社会对知识的需求在很大程度上决定知识的未来发展方向。以下是由整理关于科学百科知识大全的内容，希望大家喜欢! 1) 一个人一天平均走两万步，一年要走七百万步。人活七十岁的话，加起来要走五亿步，即三十八万四千公里。这个数字，正好是地球到月球的距离。 2) 我们所穿的衣服每天把成千上万个表皮细胞揩掉。人们其实每27天就换上一层新的表皮。 3) 人眼的直径总是大致相等的;;24毫米，而且几乎不因人们的年龄而改变，所以，孩子们的眼睛看起来似乎大些。 4) 1977年6月25日，美国佛罗里达州的特德;圣马田，在一次篮球表演赛中，站在罚球线上投篮，连续命中2036次。 5) 指甲生长速度夏天比冬天快1/5，白天比晚间快一倍，中指指甲生长速度最快。 6) 通过显微镜，我们可以看出：蚊子有22只牙齿。 7) 鲸的心脏每小时只跳540次。 8) 海狮的胡子比耳朵还灵，能辨别几十海里外的声音。 9) 长颈鹿打架时，就只会把长颈摇来晃去，用它们瘦骨嶙峋的头部拍击对方。

10) 骆驼喝了含盐的水也能解渴。 11) 铁片薄到只有0.001毫米厚时，就会像玻璃一样透明。 12) 把一掬盐放入一杯水中，水平面不仅不会升高，反而会降低些。 13) 你身体的几乎一半热量是通过头顶失掉的。 14) 在16世纪时，英国的男人是允许在晚上10时前殴打太太的。 15) 在古希腊，象征婚姻幸福的标志是一个三角形。 16) 在英国，当现代接骨手术还未发现之前，接骨的工作是由铁匠负责的。 17) 在本世纪之前，所罗门群岛的土著都是用狗牙来作钱币的。 18) 早期的高尔夫球其实是一个塞满羽毛的皮袋。 19) 原来头痛是产生于脑子周围的肌肉及神经而不是脑子本身，因脑子是不能够感受痛楚的。 20) 从含盐的多少来看，与人血最接近的物质是海水。 21) 每一个人平均每年要消耗一吨的食物和饮料。 22) 在我们吸入的氧气之中，有1/5是被脑细胞消耗的。 23) 婴儿可以同时地呼吸和吞咽，但成人却不可以。 24) 飞蛾是不会吃东西的，因为它没有口和胃。 25) 由于猪身有厚脂肪层的保护,令它不受蛇类的毒液影响,因此它不但能将蛇踏死,还会把它吃下。

科学知识图谱研究综述

?新技术应用? 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院　湖南湘潭411105) 文　摘　随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词　引文分析　可视化　科学知识图谱 Rev i ew of M app i n g Knowledge D o ma i n s L i a ng X i ujuan (Public Manage ment School of Xiang Tan University,XiangTan HuNan,411105) Abstract:W ith the devel opment of visual technol ogy which co mbined with citati on analysis technol2 ogy,it can reveal the link bet w een subjects intuitively and vividly.I n this paper,combined with the latest research on citati on analysis and visualizati on,we make a detailed intr oducti on in the areas of mapp ing knowledge domains fr om the origin,concep ts,techniques,app licati ons and the latest p r o2 gress. Key words:Citati on analysis,V isualizati on,Mapp ing knowledge domains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(Mapp ing Knowledge Domains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1　科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金?加菲尔德(Eugene Garfield)创立引文数据库S C I(Science Citati on I ndex,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。S C I不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在《应用引文数据撰写科学历史》(The use of citati on data in writing the hist ory of science)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作———《巴比伦以来的科学》《小科学,大科学》《科学文献的网络》中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用“知识图谱”这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的“知识图谱”理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入S C I,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用

领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

常识科普知识大全

常识科普知识大全 常识科普知识 1、人的一生大约要喝多少吨水?(80吨)。 2、一个水龙头滴水，15分钟就滴水200毫升，每天有近20升水，一年就会浪费多少吨水?(7吨) 3、举例说出发电的几种方法?(火力发电、水力发电、风力发电) 4、环境保护法的原则是什么?(预防为主、防治结合原则;污染者负担原则;环境权利原则;协调发展原则;公众参与原则;可持续发展原则) 5、白头叶猴属于我国哪一级保护动物?(一级) 6、请说出造成1998年长江流域洪涝灾害的原因。(是“天灾”和“人祸”共同作用的结果。天灾直接原因是气候异常，雨量过大;人祸原因主要有三个方面：第一，破坏地表植被，水土流失严重。第二，江河湖泊的不断减少，进一步降低了蓄洪泄洪能力。第三，必要的防洪措施跟不上，城市防洪标准偏低) 7、1980至1995年间，全世界森林面积减少了多少?(1.8亿公顷) 8、水资源短缺成为我国城市发展面临的重大问题，据统计，目前我国已有300多个城市缺水，每年我国因缺水而造成的经济损失有多少?因水污染而造成的经济损失有多少?(100多亿元，400多亿元) 9、淡水资源占地球水资源的百分比是多少?(3%) 10、目前我国受污染的河流的比例达到多少?(90%) 11、随着人口的增加，水资源已经成为一个世界性的问题，当今世界人均供水量已经比25年前减少了1/3，请问，如今世界的缺水现象已经影响到多少个国家?(80个国家) 12、汞、镉、铬、铅、砷是一类污染物，对人体危害很大，被称为“五毒”。这些污染物随废水进入水体后，被浮游生物吸收，小鱼吃浮游生物，大鱼又吃小鱼，人又吃污染后的鱼类，污染物会逐渐的聚集到人体内，我们称这样的关系为什么?(食物链污染) 13、据科学家们观测，全球气候在逐渐变暖，造成气候变暖的主要原因是什 么?(人类生产活动所排放大量的二氧化碳) 14、如果缺少什么?地球上所有生物将会全部灭绝，人类也不例外?(空气和水)

科学知识图谱研究综述

#新技术应用# 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105) 文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词引文分析可视化科学知识图谱 R evie w of M apping Know ledge Dom ains L iang X i u j uan (Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105) Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress. K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

科技小知识大全

科技小知识大全 太阳光是由哪三部分组成：可见光、紫外线、红外线 八大行星中质量最大的是木星 中国最大的淡水湖是鄱阳湖 五岳之首是泰山 自转是绕着穿过南北极的地轴进行的，方向是自西向东，离两极越远的地方转速越大 世界上最大的哺乳动物是蓝鲸 哪个城市被称为世界雾都？伦敦 21世纪的主要能源是什么？太阳能 被称为风车发电王国的是丹麦 哪种污染被称为世界头好杀手？水污染 离太阳最近的行星是水星 格林泥治天文台在哪个国家？英国 中国北宋的毕升发明了：活板印刷 为什么说我国是一个陆地大国，又是海洋大国？ 我国陆地幅员辽阔，大陆国土面积为960万平方公里，是亚洲面积最大的国家，也是世界上面积最大的国家之一，仅次于俄罗斯、加拿大，位居世界第三。我国大陆海岸线北起鸭绿江口，南到北仑河口，长达18000多公里，加上岛屿岸线共计32000多公里；岛屿有6500多个；按照《联合国海洋法公约》的有关规定和我国的主张，划归我国管辖的海域约300多万平方公里。我国海域广阔，资源丰富，所以中国也是一个海洋大国。 太空垃圾为何危害巨大？ 它们成为人造卫星和轨道空间站的潜在杀手，使宇航员的安全受到严重威胁。要知道，太空垃圾是以宇宙速度运行的。一颗迎面而来的直径为0．5毫米的金属微粒，足以戳穿密封的飞行服；人们肉眼无法辨别的尘埃（如油漆细屑、涂料粉末）也能使宇航员殒命；一块仅有阿司匹林药片大的残骸可将人造卫星撞成“残废”，可将造价上亿美元的航天器送上绝路。极小的太空垃圾由于数量多，能严重改变航天器的表面性能；稍大的太空垃圾会损坏航天器表面材料，造成撞击坑，对表面器件造成损伤；高速撞击的太空垃圾会使自身及被撞击的航天器表面材料气化为等离子体云团，最终会形成航天器故障... 科技趣事 有一次，牛顿在实验室里聚精会神地做实验，连吃饭的时间也忘了。他的助手便拿了几个鸡蛋，送到实验 室去，对牛顿说：“这里有几个鸡蛋，你自己煮来吃吧。”牛顿说：“好，谢谢你，请你把鸡蛋放在那里吧。”说完，他又埋头做实验。过了很长的时间，牛顿的肚子饿了，才想起还没吃午餐。于是，他随手拿了一个小锅，把鸡蛋放在锅里，往炉子上一放，又开始做起实验来。过了半个小时，牛顿做完了实验。这时，他才想起锅里的鸡蛋。他打开锅盖一看，里面没有蛋，只有一个怀表。牛顿大吃一惊，抬头一看，鸡蛋还在桌子上，可是桌上的怀表却不见了。原来牛顿太过专心做实验，结果把怀表当成鸡蛋来煮。 1,谁知道大海是怎样结冰的？大家都认为海水有盐分，不会结冰。其实，在温度降低之后，水的溶解度也会降低，也就是说，盐分会析出。这样，水就结冰了。 2,谁知道牛郎星现在是否存在？我们现在看到的是它很久以前发出的“光”。至于现在是否存在，只有牛郎星系的人知道，我们目前从地球上观察的牛郎星的光还是一颗稳定恒星所发出的光。而且，一般恒星的寿命都在60亿年以上，所以，牛郎星现在还是应该存在的 太阳能手机电池问世该种电池是普通锂电池和他太阳能电池合二为一的产物，科技人员将一层薄薄的晶硅光电转换片贴在锂电池的背面，单晶硅接受光照产生的电流经过保护电路向锂电池充电。事实上，除去阳光只要有光线照射，太阳能手机电池都能自动充电，由于有保持电路暴光时间再长也不会充过量。拒介绍，这种电池在阳光晒上5分钟，产生的电能就可通话1分钟，而把它放在台灯下照一晚上，也能用上两三天。此外，这种电池仍然具备普通手机电池的功能，如果光线微弱，就可以用手机充电器进充电。 沙尘暴是一种风与沙相互作用的灾害性天气现象，它的形成与地球温室效应，厄尔尼诺现象，森林锐减，植被破坏，物种灭绝，气候异常等因素有着不可分割的关系。

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边

小学生科学知识汇总大全(含答案)

小学生科学知识汇总大全（含答案） 1、我国历史上“代父从军”这个故事的主人公是谁?(花木兰) 2、中国的四大发明是什么(火药、指南针、造纸术、活字印刷) 3、水是白色透明的液体吗(不是) 4、能增强土壤肥力的最好方法是什么?(种植绿肥) 5、月亮是光源吗?(不是) 6、磁铁中磁性最强的部分叫(磁极) 7、人体中有206块骨头，共同组成人体的支架，这个支架叫什么?(骨骼) 8、正常情况下，人呼吸次数的多少与什么有关系。(人年龄大小 9、科学就是什么?(提出问题并想办法寻求问题答案的过程) 10、1961年苏联宇航员尤里乘坐的宇宙飞船叫什么名字?(东方一号) 11、人体内含有最多的成分是骨头吗?(不是，是水) 12、嘴是呼吸器官吗?(不是) 13、人体的消化道包括哪六部分?(口腔、咽、食管、

胃、小肠、大肠)。 14、海洋中的鱼类被分为三种，是哪三种?(软骨鱼、硬骨鱼、软骨硬鳞鱼)。 15、昼夜的形成是由于太阳东升西落原因吗?(不是) 16、小磁针停止转动时N极指向是哪一边(是北边) 17、蚂蚁有几条腿?(六条) 18、气味和味道是一回事吗?(不是) 19、在圆盘上凃上七种颜色，快速旋转，看到的颜色是什么颜色?(白色) 20、火山喷发是在地壳的什么地方?(较薄并有裂缝的地方) 21、同一纸张纵向和横向的结实程度一样吗?(不一样) 22、美国人第一次登上月球是哪一年?(1969) 23、用于测量气温的工具是什么?(温度计) 24、拱桥、平桥、吊桥哪个桥梁的承受力较强?(拱桥) 25、最早发现太阳光是有七色构成的科学家是谁?(牛顿) 26、从太空看地球是什么颜色?(蔚蓝色) 27、苹果树用哪种方法繁殖最好(种子) 28、自行车采用的主要传动装置是(链条) 29、做眼镜和放大镜镜片的矿物是(白云母) 30、打出去的羽毛球在空中的运动属于(曲线运动)

07领域目标知识图谱系统

领域目标知识图谱系统 1.简介 领域目标知识图谱既可以理解为一种技术，也可以是一种成果。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术。随着近年来的不断发展，知识图谱应用于人工智能的多种场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。人工智能可以划分为感知智能（主要对图片、视频、语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。知识图谱是认知智能领域中主要的技术之一。 知识图谱图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强调的是广度，数据不一且多来自于互联网，很难形成完整的全局性的针对本体层的统一管理。在越来越多的垂直领域中，知识图谱也被广泛应用，已经成为基础数据服务，为上层智能应用提供数据支撑。 领域目标知识图谱针对企业或者政府机构现存数据可用性差，无法自动提取有价值知识或者资源的问题，提供一种通过数据智能清洗、智能融合、数据可视化等技术将数据转化为知识或者资源的方式。在知识图谱构建技术中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐形关系发现为领域目标知识图谱研究的方向。

2.提供功能 1.基础数据管理及数据采集 一方面通过分布式爬虫技术爬取互联网公开数据源，包括新闻、微信公众号、微博、移动客户端、贴吧、论坛等公开数据源信息，存储到数据仓库中。另一方面也可以使用业务方直接提供的数据接口。 2.数据整理与数据清洗 将采集的数据进行标准化的清洗，可以根据智能比对完成数据的查漏补缺。也可以人工清洗采集数据。最终将清洗后的数据按照统一标准格式存储到泛目标库当中。 3.数据融合 数据融合分为智能自动融合和手动融合。智能自动融合是对同一目标的多条记录进行属性合并和信息合并，使多条杂乱的数据融合成一条相对完整的融合目标，并对目标与目标之间建立关联。手动融合是将相似度较高但机器无法百分百判定是同一目标的记录，采取人工稽核的方式进行手动融合。 4.专题图谱构建 根据用户实际需求可针对某一行业或某一领域的积累的大量数据，通过清洗和融合后梳理成为相对完成的知识网络专题图谱，并以数据可视化的手段进行展示，提供用户方便快捷的获取该领域的知识。 3.系统特点 （1）系统灵活、易扩展 开发了一套灵活性高、扩展性强的数据转化及导入工具。可在短时间内，根据用户现有数据的格式、特点开发转换插件，支持各类结构化、非结构化、文件等格式的数据导入。

小学六年级科学知识点总汇资料

小学六年级科学知识点汇总资料 （六上）第一单元：工具和机械 一、重要知识点 1、能使我们【省力或方便】的装置叫【机械】。其中像剪刀、扳手等构造简单的 又叫【简单机械】，常见的简单机械有【杠杆、滑轮（定滑轮、动滑轮、滑轮组）、斜面、轮轴】。 2、不同的工具有【不同的用途】，不同的工具有【不同的科学原理】。 3、像撬棍这样的简单机械叫做【杠杆】，它有三个重要的位置，分别是【支点— 支撑并使杠杆围绕转到的位置；用力点—在杠杆上用力的点；阻力点——杠杆克服阻力的点。】 4、杠杆的分类：【省力杠杆——用力点到支点的距离大；】【费力杠杆—阻力点到 支点的距离大；】【不省力也不费力杠杆——用力点到支点的距离等于阻力点到支点的距离】使用杠杆不一定省力【例：省力杠杆——开瓶器、切纸刀、园林剪等；费力杠杠——手术剪、镊子、筷子等；不省力不费力杠杠——订书机、跷跷板、天平】 5、杠杆尺的钩码怎么挂才平衡？ （1）如果两边只挂一个点，只要两边挂的钩码数与它离支点的格数相乘的积相等就行。 （2）如果挂1个点以上，杠杆尺两边各个点上的钩码数和格数的乘积的和要相等。 左边【2×2=4】【右边1×4=4】左边【2×1+1×1=3】右边【1×3=3】6、【“称砣虽小，能压千斤”】是杠杆类工具运用的一个典型事例，生活中的实例 还有：羊角锤、尖嘴钳、各种剪刀、镊子、开瓶器等。【小杆秤三点：提绳——支点；秤盘——阻力点；秤砣——用力点】 7、轮子和轴固定在一起，且可以转动的装置叫【轮轴】，生活中常见轮轴有：【门 把手、汽车的方向盘，水龙头，扳手，螺丝刀等】。 轮轴的作用：【A、在轮上用力带动轴省力B、在轴上用力带动轮费力。】【当 名称：动滑轮定滑轮滑轮组 作用：能省力但不能改变力能改变用力的方向，但既能省力，又能的方向。不能省力。变力的方向。

知识图谱概述及应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google 推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢 目录： 1. 什么是知识图谱 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google 能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的(Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact）- “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把电话号码也作

科技小知识大全

[课程]科技小知识大全 科技小知识大全 太阳光是由哪三部分组成可见光紫外线红外线 八大行星中质量最大的是木星 中国最大的淡水湖是鄱阳湖 五岳之首是泰山 自转是绕着穿过南北极的地轴进行的，方向是自西向东，离两极越远的地方转速越大世界上最大的哺乳动物是蓝鲸 哪个城市被称为世界雾都伦敦 21世纪的主要能源是什么太阳能 被称为风车发电王国的是丹麦 哪种污染被称为世界头好杀手水污染 离太阳最近的行星是水星 格林泥治天文台在哪个国家英国 中国北宋的毕升发明了活板印刷 为什么说我国是一个陆地大国，又是海洋大国 我国陆地幅员辽阔，大陆国土面积为960万平方公里，是亚洲面积最大的国家，也是世界上面积最大的国家之一，仅次于俄罗斯、加拿大，位居世界第三。我国大陆海岸线北起鸭绿

江口，南到北仑河口，长达18000多公里，加上岛屿岸线共计32000多公里;岛屿有6500多个;按照《联合国海洋法公约》的有关规定和我国的主张，划归我国管辖的海域约300多万平方公里。我国海域广阔，资源丰富，所以中国也是一个海洋大国。 太空垃圾为何危害巨大 它们成为人造卫星和轨道空间站的潜在杀手，使宇航员的安全受到严重威胁。要知道，太空垃圾是以宇宙速度运行的。一颗迎面而来的直径为0(5毫米的金属微粒，足以戳穿密封的飞行服;人们肉眼无法辨别的尘埃(如油漆细屑、涂料粉末)也能使宇航员殒命;一块仅有阿司匹林药片大的残骸可将人造卫星撞成“残废”，可将造价上亿美元的航天器送上绝路。极小的太空垃圾由于数量多，能严重改变航天器的表面性能;稍大的太空垃圾会损坏航天器表面材料，造成撞击坑，对表面器件造成损伤;高速撞击的太空垃圾会使自身及被撞击的航天器表面材料气化为等离子体云团，最终会形成航天器故障... 科技趣事 有一次，牛顿在实验室里聚精会神地做实验，连吃饭的时间也忘了。他的助手便拿了几个鸡蛋，送到实验室去，对牛顿说:“这里有几个鸡蛋，你自己煮来吃吧。”牛顿说:“好，谢谢你，请你把鸡蛋放在那里吧。”说完，他又埋头做实验。 过了很长的时间，牛顿的肚子饿了，才想起还没吃午餐。于是，他随手拿了一个小锅，把鸡蛋放在锅里，往炉子上一放，又开始做起实验来。 过了半个小时，牛顿做完了实验。这时，他才想起锅里的鸡蛋。他打开锅盖一看，里面没有蛋，只有一个怀表。牛顿大吃一惊，抬头一看，鸡蛋还在桌子上，可是桌上的怀表却不见了。原来牛顿太过专心做实验，结果把怀表当成鸡蛋来煮。 1,谁知道大海是怎样结冰的, 大家都认为海水有盐分，不会结冰。其实，在温度降低之后，水的溶解度也会降低，也就是说，盐分会析出。这样，水就结冰了。