多源异构数据情境中学术知识图谱模型构建研究

发布时间：2023-02-10 21:12

　　[目的/意义]随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展,数据驱动的智慧学术研究以及基于学术大数据的知识发现受到产业界和学术界的广泛关注。学术知识图谱是学术信息挖掘和学术知识管理的基础,在智慧学术研究中具有重要的学术价值和产业价值。[方法/过程]本文以构建智慧学术服务的实际需求为出发点,从学术大数据的获取、学术实体识别、学术实体链接与知识融合、学术知识图谱本体模型构建、学术知识图谱表示与存储等核心问题入手,提出智慧学术领域的知识图谱构建的理论模型。[结论/结果]多源异构数据融合的学术知识图谱是支撑智慧学术的数据基础,同时也是人工智能及知识表示技术在学术大数据领域的重要应用。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 知识图谱概述
    1.1 知识图谱定义
    1.2 知识图谱架构
        1）自身逻辑结构
        2）构建知识图谱体系结构
2 学术知识图谱数据源
    2.1 学术数据分类
    2.2 数据获取
3 学术知识图谱模型构建
    3.1 学术知识图谱构建流程
    3.2 学术实体识别
    3.3 学术实体关系抽取
    3.4 学术实体链接与知识融合
    3.5 学术知识图谱本体模型
    3.6 学术知识图谱表示与存储
4 结语



本文编号：3739920