威胁情报知识图谱的构建及应用技术研究
这是一篇关于威胁情报,本体,知识图谱,威胁检测,知识推理的论文, 主要内容为网络系统由众多设备组成,这些设备以复杂的网络拓扑结构相互连接。设备种类和数量的增加以及网络拓扑的复杂性,使网络系统面临着越来越多的安全风险。攻击者可以利用网络中的漏洞和弱点进行入侵、窃取数据、拒绝服务等恶意行为。网络威胁情报包含有关设备、网络和防御的丰富信息,这些信息有助于安全团队更好地理解威胁并采取相应的措施。然而,由于威胁情报信息通常来自不同的来源和格式,安全知识之间缺乏相关性,导致一些高级推理任务无法执行。本文将威胁情报与知识图谱技术相结合,针对网络威胁情报信息之间缺乏相关性的问题构建了威胁情报知识图谱,并基于该图谱对威胁检测和防御策略生成进行研究。本文主要内容如下:(1)针对网络威胁情报实体缺乏相关性问题,本文对主流网络威胁情报进行分析并构建了威胁情报本体。其中包括了网络威胁情报的各个方面,如漏洞、攻击技术、平台、攻击目标等,通过分析将这些实体进行分类,并定义实体间的关系。使用本体对网络威胁情报进行建模,可以消除不同数据源之间的语义差异。(2)基于威胁情报本体,本文构建了威胁情报知识图谱。知识图谱将不同来源的数据整合到一个统一的数据模型中,从而支持复杂的推理和查询任务。基于威胁情报本体,在知识图谱中建立相应的节点。并使用信息抽取技术从非结构化文本中抽取威胁相关实体,结合结构化威胁情报构建了知识图谱,并使用Neo4j进行存储和可视化。(3)本文提出了一种基于威胁情报知识图谱的威胁检测方法。具体来说,该方法首先将日志转化为支持SPARQL查询的RDF格式,利用Sigma威胁检测规则与ATT&CK知识库之间的关联,将从日志检测到的威胁关联到威胁情报知识图谱中。通过这种方法,安全人员可以在检测到威胁后及时查看攻击的全貌。(4)本文提出了由知识图谱嵌入算法(CTI-KGE)和推理规则组成的防御策略推理模型。CTI-KGE基于知识表示学习,链接预测任务可以自动推断出与头部实体有任何关系的尾部实体,从而补全威胁信息。规则推理具有可解释性,可自动生成防御策略。为了验证该模型的可行性和有效性,本文通过实际的网络场景对模型进行了评估。
油藏生命周期大数据管理关键技术研究——以高耗水层为例
这是一篇关于生命周期管理,高耗水层,本体,大数据管理的论文, 主要内容为油藏生命周期是指油田从勘探、开采、加工、储存和运输到销售的所有业务和数据。随着油田长期开采和注水开发的深入,特高含水油田的高耗水层不断发育,导致油田开采效率低下,不利于提高原油采收率,大大增加了成本。因此,立足于油藏生命周期的全过程,研究如何改善高耗水层油藏的开发、提高油田采收率对我国石油行业具有十分重要的意义。针对油田高耗水层普遍发育、开采效率低下的问题,本文以孤东油田历史数据为研究对象,展开了以下研究:(1)分析了高耗水层油藏生命周期的业务流和数据流,利用面向业务的方法,详述了高耗水层油藏生命周期领域本体的构建流程,进行了本体可视化展示。(2)借鉴典型数据生命周期模型的划分规则,剖析了高耗水层油藏生命周期数据的规划、采集、存储、分析和应用等环节,并建立了数据管理模型,实现了动态、一体化的数据管理任务,对数据进行了全程分析和跟踪。(3)为了在高耗水层油藏生命周期数据管理、识别和封堵方面做到落地,对前面的主要研究内容进行了系统功能实现,利用SSM框架设计和开发了高耗水层生命周期大数据管理和应用的平台。本文的研究成果在孤东油田高耗水层处理的实际应用中取得了一定的成果,为高耗水层的智能识别提供了有效的辅助决策,降低了油田的运行成本,在一定程度上提高了采收率。
网络空间安全知识图谱的推理及推荐研究
这是一篇关于本体,网络空间安全,知识图谱,知识图谱推理,知识图谱推荐系统的论文, 主要内容为互联网的兴起在推动社会发展的同时也为网络空间的安全带来了风险和挑战,为了应对这个问题,社会亟需网络空间安全领域的人才,但由于网络空间安全问题的复杂性使得普通的开发者和学习者难以在短时间内学习和理解网络空间安全的知识,知识图谱作为一种灵活性高且表达能力强的解决方案有助于使互联网数据中的碎片化知识产生实际价值。但知识图谱中可能存在错误或不完整、不一致等问题,因此需要通过知识推理来获取新知识或检测错误知识。而在有了知识图谱后还需要与其他任务结合以最大化其作用,对于本文所面对的问题,使用基于知识图谱的推荐系统就是一个良好的解决方案。因此,本文重点研究的就是在网络空间安全知识图谱上进行知识推理以及推荐,其中的主要内容有以下几个方面。首先,本文人工构建了网络空间安全本体并通过基于机器学习的本体匹配方法将来自互联网开放域的相关三元组数据以及问答社区平台Stack Exchange的数据补充到了本体中,接着使用了图数据库Neo4j存储知识图谱。然后,本文通过一种神经张量网络的改进模型实现了知识推理,本文结合Trans系列方法将关系向量直接引入了模型,同时在神经张量网络中使用注意力机制捕获三元组中的关系与推理过程之间的联系,考虑到模型中存在大量参数,本文还对模型中的参数张量切片进行了分解,减少了参数数量,在一定程度上防止了过拟合。最后,本文基于网络空间安全知识图谱研究了推荐算法,本文在利用知识图谱的同时结合Stack Exchange中的用户和帖子相关的数据进行知识推荐,并将以往常常被忽略的用户自定义的辅助信息加入了推荐算法,在为用户推荐匹配的帖子的同时还可以通过知识图谱推荐相关的知识,可以为开发人员和学习者提供便利。
网络空间安全知识图谱的推理及推荐研究
这是一篇关于本体,网络空间安全,知识图谱,知识图谱推理,知识图谱推荐系统的论文, 主要内容为互联网的兴起在推动社会发展的同时也为网络空间的安全带来了风险和挑战,为了应对这个问题,社会亟需网络空间安全领域的人才,但由于网络空间安全问题的复杂性使得普通的开发者和学习者难以在短时间内学习和理解网络空间安全的知识,知识图谱作为一种灵活性高且表达能力强的解决方案有助于使互联网数据中的碎片化知识产生实际价值。但知识图谱中可能存在错误或不完整、不一致等问题,因此需要通过知识推理来获取新知识或检测错误知识。而在有了知识图谱后还需要与其他任务结合以最大化其作用,对于本文所面对的问题,使用基于知识图谱的推荐系统就是一个良好的解决方案。因此,本文重点研究的就是在网络空间安全知识图谱上进行知识推理以及推荐,其中的主要内容有以下几个方面。首先,本文人工构建了网络空间安全本体并通过基于机器学习的本体匹配方法将来自互联网开放域的相关三元组数据以及问答社区平台Stack Exchange的数据补充到了本体中,接着使用了图数据库Neo4j存储知识图谱。然后,本文通过一种神经张量网络的改进模型实现了知识推理,本文结合Trans系列方法将关系向量直接引入了模型,同时在神经张量网络中使用注意力机制捕获三元组中的关系与推理过程之间的联系,考虑到模型中存在大量参数,本文还对模型中的参数张量切片进行了分解,减少了参数数量,在一定程度上防止了过拟合。最后,本文基于网络空间安全知识图谱研究了推荐算法,本文在利用知识图谱的同时结合Stack Exchange中的用户和帖子相关的数据进行知识推荐,并将以往常常被忽略的用户自定义的辅助信息加入了推荐算法,在为用户推荐匹配的帖子的同时还可以通过知识图谱推荐相关的知识,可以为开发人员和学习者提供便利。
面向关系型数据库的知识抽取中间件的设计与实现
这是一篇关于知识图谱,知识抽取,本体,关系型数据库的论文, 主要内容为工业领域知识图谱的构建有助于实现工业数据的智能协同,是实现工业智能化的重要手段之一。因此,如何从海量的工业数据中提取工业知识具有很高的研究价值。企业信息系统中的关系数据库中包含的海量业务数据,是获取行业知识的重要来源。关系数据库是典型的结构化数据,然而,针对不同领域任务,不同范式的数据库设计一种高效的本体抽取方法是非常具有挑战性的。主要困难包括以下几个方面。首先,很多企业的管理系统使用的数据库比较老旧。随着系统的更新,数据库的规模也在不断扩大,导致数据库模式混乱,缺乏完整的数据库设计信息。目前大多数研究对于非标准数据库效果不够理想。其次,很少有方法考虑数据库中数据的层次结构,无法有效区分不同数据库表中的实例和概念。最后,不同数据库生成的本体模式可能不同,这给企业之间实现数据协作增加了新的障碍。为了解决上述的困难,本文提出了面向关系型数据库的知识抽取的方法。首先设计一种领域三层本体模型,该模型可以降低关系数据向本体映射的成本,提高知识抽取效率。然后基于领域三层本体模型,设计从关系型数据库中进行知识抽取的方法,并且以三个领域数据库为测试案例进行知识抽取,验证三层本体模型的质量,以及知识抽取的效率。在实现了知识抽取关键方法的基础上,本文设计了面向关系型数据库的知识抽取中间件,将中间件的功能划分为数据源管理模块,映射配置模块,本体生成模块,本体管理模块和本体评价模块五个部分,对中间件系统进行了详细的设计与实现。完成了数据源获取,知识抽取,知识图谱构建的全流程管理,提高构建领域知识图谱的效率。
基于知识图谱的《数据结构》个性化习题推荐系统研究与实现
这是一篇关于本体,知识图谱,数据结构,习题分类,习题推荐的论文, 主要内容为随着智能移动端的普及、云技术的发展和5G通信技术的到来以及共享学习资源的爆炸式增长,在线学习越来越成为一种趋势。为了满足不同学习者在线学习的学习特点、效率和针对性,具有个性化推荐功能对于在线学习系统的开发尤为重要。而对课程知识进行结构化的组织与表示,是个性化学习推荐系统实现的有力保障。目前研究比较多的是中小学基础教育课程知识图谱,而大学课程知识图谱的构建与可视化研究得比较少,构建课程知识图谱还没形成统一的标准。《数据结构》这门课程主要介绍和研究数据在计算机中的存储和处理方法,旨在培养学生分析数据、组织数据的能力,引导学生如何编写效率高、结构好的程序,而且《数据结构》这门课程在计算机类、电子信息类、自动化类专业都是大类基础课程。因此,本文选择该课程作为研究对象,研究知识图谱构建理论和技术,设计并实现了基于知识图谱的个性化习题推荐系统,主要研究内容如下:(1)构建课程知识图谱并存储。研究知识图谱构建理论和技术,设计课程顶层本体,利用本体可视化工具Protégé建立《数据结构》的课程本体,获取课程本体实例及其关系,最终构建了《数据结构》课程知识图谱。采用目前比较流行的图数据库Neo4j对课程知识图谱进行存储,并在图数据库Neo4j中实现了知识的可视化、知识点查询、知识属性查询和知识最短路径查询。(2)设计习题分类,提出基于习题分类的习题推荐算法。利用朴素贝叶斯和支持向量机算法对习题文本进行分类并实验对比分析,利用支持向量机算法能很好处理小样本数据等优势,选用该算法对习题按章节自动分类,并为每道习题标注章节类别。然后结合知识图谱的语义关系,设计基于章节的习题推荐算法和基于知识点的习题推荐算法,并通过习题测试向学习者推荐符合其认知水平并且难度适中的题目,能够实现个性化的习题推荐。(3)习题推荐系统的设计与实现。基于B/S架构,设计系统总体结构、功能模块和关系数据库表。而底层数据库的设计以图数据库Neo4j和关系型数据库MySQL相结合为主,并采用D3.js技术对课程知识图谱进行可视化,实现知识点查询、知识路径查询与基于章节和基于知识点的习题推荐算法,达到个性化习题推荐的效果。基于知识图谱的个性化习题推荐系统适用每个学习阶段的学习者,因为学习者只要在图谱中点击相关知识结点,就会被推送相关习题并进行测试,针对测试成绩分数的高低诊断出学习者相对应的薄弱知识点,并进行符合学习者知识水平的个性化习题推荐,提高学习者的学习效率。
基于本体的自动出题系统的研究
这是一篇关于本体,领域知识库,自动出题系统,推理的论文, 主要内容为随着互联网在全球的发展,信息技术给各个行业注入了新的不同元素。大学的教学方式、内容及其模式在信息技术的推动下正在发生重大的变革。信息技术的发展,使得我们不再局限于使用人工处理信息的方式来对知识进行组织、表示和处理,智能化信息处理呼之欲出。考试,是考核学生学习情况和教师教学效果的一个重要途径之一。传统的考试方式都是在纸上进行的,教师通过自己对知识的理解,对要考试的知识点进行不同的组织和表示,从而形成了不同的考试题目。目前,试题的生成都是通过人工或半自动生成的,且由于中文句子与知识表示的复杂性,目前试题生成策略的智能程度都不高,普遍存在人工干预过多,效率低下等缺陷。为了解决上述问题,本文提出了一种基于本体领域知识库的自动出题系统,使得计算机能真正的理解这些描述性知识,并在此基础上形成出题目生成策略,从而实现试题的自动生成,在很大程度上提高了出题的效率。 本文以本体技术为核心,构建一个对领域概念层次、概念关系、概念定义与概念特征进行形式化描述的领域知识库,并通过知识描述的句型模板与问句模板生成题干。此外,对于试题选项的生成,论文提出了一种基于本体的概念相似度算法,采用概念相似度优先策略生成试题的选项。自动出题系统,一般包括试题的自动产生(题库管理)和自动组卷两个部分。论文主要侧重于选择题的自动产生,从以下几个方面展开研究： (1)基于本体的领域知识库的构建。领域知识库是试题生成的知识来源,它包括了特定领域中概念的定义、特征、概念与概念之间的关联关系等。首先,利用描述逻辑定义领域知识库的概念集、概念层次与概念关系集；然后,以概念关系为基础,在公理集中对抽象概念与概念特征进行定义；最后,统一用本体描述语言对领域知识库进行描述,从而构建一个由领域本体组成的领域知识库。 (2)基于本体领域知识库的选择题的生成策略。选择题的生成包括题干与选项的生成两个部分。在试题生成时,首先从领域知识库中抓取领域知识,获取到其在领域知识库中的知识表示形式。其次,对获取的知识进行结构划分,匹配已定义好的题十句型模块,并根据不同的句型模块,选择不同的题干问句模板,最终形成题干库。在选项生成方面,改进了一种基于本体的概念相似度算法,并根据知识在本体知识库中所形成的概念“家族”树,论文采用基于概念相似度优先策略来生成试题的干扰项。最后,采用一种变异的标准遗传算法,选取存储于题库的试题,生成相应的试卷。经实验对比,这种策略具有知识共享性和可扩展性高、干扰项对正确选项干扰度较高等优点。此外,论文还对填空题以及简答题进行了自动出题,主要介绍了这两种类型试题的生成算法以及其答案的生成过程。 (3)设计并实现一个基于本体的自动出题系统。论文利用J2EE中MVC (Model-View-Control)分层架构思想,设计并实现一个基于本体的自动出题系统。系统主要分为三个层次：表示层、业务逻辑层及数据层。其中,表示层,论文利用JSP体现服务器端与客户端之间数据的变化。业务逻辑层,论文利用HP Labs所提供的Jena来检索本体领域知识库的领域知识,并根据每一领域知识的不同描述匹配不同的题干模板,最终生成不同的试题,形成试题库。数据层,主要包括领域知识库本体和试题库,为上层服务提供可用数据。利用J2EE这一分层思想,可极大的提高系统的可扩展性,且层次结构分明,方便系统后期的维护。 本文所实现的自动出题系统,对领域概念层次、概念关系、概念定义与概念特征进行了形式化描述,从而具备了丰富的领域知识、极强的推理能力以及知识的可扩展性。系统实现了全智能化的自动组卷,且能按照需求对知识的侧重点、描述等有更好的考察。从而,有效的解决了人工出题所存在的费时费力、更新速度慢、效率低下等问题,极大地提高了试卷生成的效率。
基于知识图谱的切削刀具产品知识管理研究
这是一篇关于切削刀具产品,知识管理,知识图谱,本体,管理系统的论文, 主要内容为随着知识经济时代的发展,知识管理逐渐成为一种高效的信息资源开发利用手段,可以帮助企业在社会生产活动中获得竞争优势,因此受到了各个行业的广泛关注。切削刀具作为传统机械制造行业的重要工具,影响着生产制造的效率和零件产品的质量,然而目前切削刀具市场上各种切削刀具产品数据信息存在分布零散、形式多样等问题,制约着切削刀具产品的快速获取与应用。针对上述这些问题,本文以切削刀具产品知识为研究对象,以实现切削刀具产品信息资源高效化管理为目标,开展了基于知识图谱技术的切削刀具产品知识库管理的研究,其主要工作内容和研究成果包括:1)对切削刀具产品知识管理过程中所使用的主要理论和技术进行阐述,包括知识管理、知识库、本体、知识图谱与Neo4j图形数据库存储,为切削刀具产品知识管理的研究奠定了基础。2)分析了切削刀具产品知识的管理现状与需求,对切削刀具产品知识内容和表达进行了研究,提出了基于知识图谱的切削刀具产品知识库构建方案,以实现对切削刀具产品数据信息的有效管理。3)制定了切削刀具产品知识图谱构建方案。首先构建了切削刀具产品知识体系作为本体构建的基础,然后对切削刀具产品数据信息进行知识获取与融合;其次,使用本体编辑工具(protégé)对切削刀具产品知识进行本体建模,对本体模型知识和资源数据信息进行语义标注进而构建切削刀具产品知识图谱;最后将切削刀具产品知识图谱存入Neo4j图形数据库中。4)设计并开发了基于知识图谱的切削刀具产品知识库系统,验证了论文关于切削刀具产品知识管理理论与方法的合理性和可行性。本文主要分析了切削刀具产品资源数据信息并对其进行知识抽取与融合,通过本体对切削刀具产品知识进行组织,采用知识图谱相关技术对切削刀具产品数据信息和知识进行表达与管理,进而构建了基于语义的切削刀具产品工程知识库,为其他领域知识管理的探索提供了新思路。
医疗领域疼痛感知信息分析与知识图谱构建
这是一篇关于疼痛感知,知识图谱,本体,医疗信息的论文, 主要内容为随着互联网、人工智能的飞速发展,在不久的将来,在线智能医疗将成为人们就医的主流方式之一,就目前百度发布的数据来看,在网上寻找健康医疗方面的人数在逐年增加,且健康医疗主题搜索占总搜索的一半以上,其中关于医疗病症方面的信息搜寻几乎都是以“疼痛感知”为关键词进行查找。“疼痛”是一切病症的表现形式,也是患者表达自身状况的关键所在,但大多数患者对医疗领域的知识都很匮乏,会导致在医患信息交互时出现纰漏,因此,需要建立一个完整、准确且通俗易懂的疼痛感知知识分类体系来供患者和医生使用,然而,目前的疼痛信息则缺乏深入的研究。互联网信息虽然使用方便,但存在信息爆炸、信息冗余、信息发布随意以及信息质量无人审核等一系列问题,导致用户难以找到有用的信息,且找到的信息存在很大的不准确性,医疗方面的信息关乎患者的生命安全,在准确性和信息交互方面不允许出现任何偏差。知识图谱和语义学的发展为这一问题提供了很好的解决方式,本研究结合知识图谱、语义学以及医疗领域权威文献对疼痛感知信息进行整合,希望能为医患信息交互和互联网智能医疗系统提供帮助。本文首先对当下国内外医疗领域知识图谱和疼痛感知信息的研究现状进行综述;其次对知识图谱的构建方法、技术和工具进行介绍;然后根据国内外公认的医疗领域权威文献和语义学对疼痛感知信息的描述进行整合,建立疼痛感知知识分类体系,再以疼痛感知知识分类体系为模型,利用本体技术及工具完成疼痛感知知识图谱的构建,利用语义分析技术完成知识获取,利用语料为本体添加实例,并对本体进行功能展示,选择RDF格式进行存储;最后,设计知识图谱的推理功能,利用“Jena+Jena Fuseki”进行查询展示,对知识图谱的语义推理和智能查询进行了验证分析。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码工厂 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46481.html
