面向防汛应急管理的知识建模与应用研究

这是一篇关于防汛应急管理,知识建模,本体,知识图谱,知识推荐的论文, 主要内容为数智化时代背景下,防汛应急领域数据、信息和知识实现快速积累,领域信息化建设趋于完善。防汛应急知识作为重要资源,其组织应用方式成为研究重点。当前,防汛应急领域存在知识管理问题,即知识多元异构,知识组织形式散乱,进而导致信息传递滞后、知识利用效率低。为有效管理和应用防汛应急领域知识,实现信息化向智能化转型,本文从知识建模和知识应用角度展开研究,具体研究内容包括:针对防汛应急领域知识建模研究少且缺少系统性的问题,研究防汛应急知识图谱构建,形成领域知识统一描述体系,为知识应用奠定基础。基于本体论,分析领域知识需求,构建知识结构完整的防汛应急静态知识本体和基于“情景-应对”机制的防汛应急动态事件本体。基于知识抽取理论,分析不同知识来源和特点,研究领域数据层构建方法。最终建立了较为完整的防汛应急知识图谱本体模式层,构建了防汛应急领域的堤防抢险知识图谱,支持后续知识推荐和应用研究。针对防汛应急领域知识利用率低效问题,研究基于知识图谱的防汛应急案例推荐和方案生成方法,实现知识推荐和决策辅助。基于知识推理理论,设计基于知识图谱的相似度计算模型,分别建立应急事件相似度模型,情景相似度模型、承灾体相似度模型和事件原因相似度模型,并综合计算案例相似度,设定相似度阈值获得相似历史案例。在历史案例推荐基础上,根据相似历史案例集推理可行应对方案集,基于SWRL规则,联合静态知识图谱,推荐领域专家、组织和资源,实现应急方案自动生成,辅助应急决策。实例验证了方法的可行性和有效性,可实现防汛应急知识的应用。最后,探讨知识服务模式,设计防汛应急知识集成系统。在防汛应急知识图谱基础上,通过分析防汛应急知识应用需求,设计防汛应急知识集成系统功能及架构,为防汛应急知识服务和应用提供参考。

温病学派古籍的知识图谱构建与应用

这是一篇关于温病学派,中医古籍,知识建模,知识图谱,知识问答的论文, 主要内容为目的:温病学派古籍记载的大量碎片化知识及相关条文,研究温病学派古籍为主题的知识图谱构建及应用方法,可为温病学派古籍知识的合理组织及推荐应用开辟新思路,促进中医药古籍知识的高效组织、有效继承与良好发展。方法:1.知识表示与建模:以温病学派古籍文献为知识来源,对其中包含的知识元素的概念类型、属性及知识结构等进行总结,刻画,对知识元素间的相关性进行共现分析,明确核心概念,构建反映温病学派古籍知识体系的知识模型,为后续知识图谱的构建奠定基础。2.知识图谱构建研究:对获取的古籍文本数据,通过doccano文本标注平台进行命名实体标注,借助自然语言处理工具包Han LP,编写Python代码实现基于规则和自定义词典的知识抽取与命名实体识别,并结合人工校对获得相关实体。对获得实体进行知识规范化及实体对齐,结合实体间关系,采用基于Anaconda3平台,Jupyter Notebook(Python3.8)使用py2neo库进行批量导入,建立温病学派古籍知识图谱。3.知识图谱应用探索:以前述研究构建的知识图谱为基础,选择Java作为程序设计语言,采用HTML5+Java Script+j Query+Vue+Element UI进行前端开发,采用Spring Boot+Spring MVC+Spring Data JPA进行后端开发,使用Echarts进行可视化展示,前后端通过Ajax实现数据交互,数据库方面采用Neo4j+SQLite数据库存储信息,构建温病学派古籍知识问答系统。结果:1.知识表示与建模:对温病学派古籍原文进行整理,共得到4996条有效数据,将其分为中药、方剂、医理三大主题。根据对知识结构的分析,中药类,方剂类主题内包含的知识元素较为一致,且结构相似,医理类主题条文表述自由,包含信息复杂,涉及概念种类丰富,缺乏一定的规律性。通过对概念及属性间的共现分析确定纳入最终知识模型的概念及属性并根据语义对概念间关系进行设计,完成知识建模。知识模型共包含相关概念7个,属性18个,概念间关系13条。2.知识图谱构建研究:对获得的温病学派古籍文本进行实体抽取,知识规范化及实体对齐等,最终获得1408个规范化表述的实体及16629条实体间关系,并导入Neo4j图数据库中进行存储。3.知识图谱应用探索:以构建的知识图谱为基础,从功能需要,用户需求等入手设计并实现温病学派古籍知识问答系统。结论:构建温病学派古籍知识图谱能够很好的将知识进行组织和整合,辅助建立更为全面、完整的知识体系,知识图谱作为知识组织的有力工具,其优势为对复杂关系的支持及直观、便捷的展示,故使用知识图谱组织温病学派古籍知识是正确的选择。通过构建知识图谱并结合知识问答,知识检索相关技术能够实现对温病学派古籍内知识的快速获取,为温病学派古籍的信息化奠定基础。

面向防汛应急管理的知识建模与应用研究

这是一篇关于防汛应急管理,知识建模,本体,知识图谱,知识推荐的论文, 主要内容为数智化时代背景下,防汛应急领域数据、信息和知识实现快速积累,领域信息化建设趋于完善。防汛应急知识作为重要资源,其组织应用方式成为研究重点。当前,防汛应急领域存在知识管理问题,即知识多元异构,知识组织形式散乱,进而导致信息传递滞后、知识利用效率低。为有效管理和应用防汛应急领域知识,实现信息化向智能化转型,本文从知识建模和知识应用角度展开研究,具体研究内容包括:针对防汛应急领域知识建模研究少且缺少系统性的问题,研究防汛应急知识图谱构建,形成领域知识统一描述体系,为知识应用奠定基础。基于本体论,分析领域知识需求,构建知识结构完整的防汛应急静态知识本体和基于“情景-应对”机制的防汛应急动态事件本体。基于知识抽取理论,分析不同知识来源和特点,研究领域数据层构建方法。最终建立了较为完整的防汛应急知识图谱本体模式层,构建了防汛应急领域的堤防抢险知识图谱,支持后续知识推荐和应用研究。针对防汛应急领域知识利用率低效问题,研究基于知识图谱的防汛应急案例推荐和方案生成方法,实现知识推荐和决策辅助。基于知识推理理论,设计基于知识图谱的相似度计算模型,分别建立应急事件相似度模型,情景相似度模型、承灾体相似度模型和事件原因相似度模型,并综合计算案例相似度,设定相似度阈值获得相似历史案例。在历史案例推荐基础上,根据相似历史案例集推理可行应对方案集,基于SWRL规则,联合静态知识图谱,推荐领域专家、组织和资源,实现应急方案自动生成,辅助应急决策。实例验证了方法的可行性和有效性,可实现防汛应急知识的应用。最后,探讨知识服务模式,设计防汛应急知识集成系统。在防汛应急知识图谱基础上,通过分析防汛应急知识应用需求,设计防汛应急知识集成系统功能及架构,为防汛应急知识服务和应用提供参考。

工程机械发动机装配工艺知识建模与推送技术研究

这是一篇关于工程机械发动机,装配工艺知识,知识图谱,知识建模,免疫机理,知识推送的论文, 主要内容为工程机械发动机作为驱动工程机械高效运转的重要组成部分,其装配质量直接影响整机产品质量以及作业性能的发挥。针对传统工程机械发动机装配工艺知识缺乏有效组织且装配过程依赖人为经验的问题,本文将知识图谱与知识推送技术引入到工程机械发动机装配过程,通过分析工程机械发动机装配工艺知识特点,构建了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送框架,重点研究了工程机械发动机装配工艺知识获取、建模与推送等关键技术。论文的主要研究工作如下:(1)搭建了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送整体框架。通过分析工程机械发动机装配工艺知识特点,探讨了工程机械发动机装配工艺知识获取方法。结合知识图谱技术与基于免疫机理的工程机械发动机装配工艺知识推送模型,搭建了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送整体框架,该框架主要包含知识建模模块、知识需求分析模块、知识推送模块以及人机交互四个模块,然后分析了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送的实现过程。(2)构建了工程机械发动机装配工艺知识模型。通过采用基于BERT-BiLSTM-CRF的实体抽取技术与BERT-CNN＿BiLSTM-CRF的关系抽取技术对工程机械发动机装配工艺知识实体与关系进行抽取。在此基础上,经过基于Trans R的知识融合过程获得高质量的装配工艺知识实体与关系。采用Neo4j构建了工程机械发动机装配工艺知识图谱,为工程机械发动机装配工艺知识推送方法奠定基础。(3)研究了基于免疫机理的工程机械发动机装配工艺知识推送方法。通过分析用户信息、用户行为以及用户偏好等信息,研究了多维度的用户知识需求抗原模型。通过分析工程机械发动机装配工艺知识封装过程,提出了工程机械发动机装配工艺知识免疫细胞化表达。以此为基础,研究了基于免疫机理的用户知识需求推送方法,运用知识项间的语义相似度初筛符合工艺人员需求的装配工艺知识,然后运用抗原-免疫细胞亲和度进行二次筛选,选取排序TOP-N的知识项为工艺人员进行及时推送。(4)工程机械发动机装配工艺知识服务系统设计开发及验证。设计了工程机械发动机装配工艺知识服务原型系统,介绍了系统的开发环境和主要功能,并通过发动机缸盖装配实例对知识服务系统的各模块功能进行了验证。

工程机械发动机装配工艺知识建模与推送技术研究

这是一篇关于工程机械发动机,装配工艺知识,知识图谱,知识建模,免疫机理,知识推送的论文, 主要内容为工程机械发动机作为驱动工程机械高效运转的重要组成部分,其装配质量直接影响整机产品质量以及作业性能的发挥。针对传统工程机械发动机装配工艺知识缺乏有效组织且装配过程依赖人为经验的问题,本文将知识图谱与知识推送技术引入到工程机械发动机装配过程,通过分析工程机械发动机装配工艺知识特点,构建了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送框架,重点研究了工程机械发动机装配工艺知识获取、建模与推送等关键技术。论文的主要研究工作如下:(1)搭建了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送整体框架。通过分析工程机械发动机装配工艺知识特点,探讨了工程机械发动机装配工艺知识获取方法。结合知识图谱技术与基于免疫机理的工程机械发动机装配工艺知识推送模型,搭建了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送整体框架,该框架主要包含知识建模模块、知识需求分析模块、知识推送模块以及人机交互四个模块,然后分析了工程机械发动机装配工艺知识建模与推送的实现过程。(2)构建了工程机械发动机装配工艺知识模型。通过采用基于BERT-BiLSTM-CRF的实体抽取技术与BERT-CNN＿BiLSTM-CRF的关系抽取技术对工程机械发动机装配工艺知识实体与关系进行抽取。在此基础上,经过基于Trans R的知识融合过程获得高质量的装配工艺知识实体与关系。采用Neo4j构建了工程机械发动机装配工艺知识图谱,为工程机械发动机装配工艺知识推送方法奠定基础。(3)研究了基于免疫机理的工程机械发动机装配工艺知识推送方法。通过分析用户信息、用户行为以及用户偏好等信息,研究了多维度的用户知识需求抗原模型。通过分析工程机械发动机装配工艺知识封装过程,提出了工程机械发动机装配工艺知识免疫细胞化表达。以此为基础,研究了基于免疫机理的用户知识需求推送方法,运用知识项间的语义相似度初筛符合工艺人员需求的装配工艺知识,然后运用抗原-免疫细胞亲和度进行二次筛选,选取排序TOP-N的知识项为工艺人员进行及时推送。(4)工程机械发动机装配工艺知识服务系统设计开发及验证。设计了工程机械发动机装配工艺知识服务原型系统,介绍了系统的开发环境和主要功能,并通过发动机缸盖装配实例对知识服务系统的各模块功能进行了验证。

Recommendations for K12 Math Exercises Based on Formula Features Extraction and Neural Cognitive Diagnosis

这是一篇关于教育大数据,知识建模,认知诊断,试题推荐的论文, 主要内容为随着线上教育的普及,海量的K12教育资源作为信息被共享到在线教育平台,越来越多的中小学生可以享受到互联网大数据的红利,在个性化教育与自适应教育中得到更好的发展。在智能教育领域,面向学生的个性化试题推荐一直是重要的研究课题,试题推荐技术帮助学生避免题海战术,通过针对薄弱知识点的定向学习来快速高效提升知识能力。在这种时代背景下,中小学生对于在线学习平台上的K12教育试题推荐需求日益迫切。数学作为一切学科的基础,不仅在K12教育中一直占据重要地位,更以其鲜明的体系结构、明确的章节知识划分、客观标准的题型与答案,成为众多线上教育系统青睐的学科资源。因此,本论文以针对K12数学学科的试题推荐技术为切入点展开研究工作,调研对比了传统方案,提出部分现存问题,并基于此提出创新性算法方案设计。目前主流的试题推荐方法模拟传统的基于协同过滤的商品推荐系统,将学生看作顾客,试题看作商品,通过模型对试题打分来进行推荐。然而将协同过滤运用到智能教育领域时,仅考虑了学生或试题间的共性特征,而忽略了学生和试题本身的个性特征,推荐结果可解释性较差。教育心理学中的认知诊断理论能够很好的解决这一问题,它通过试题Q矩阵与学生答题日志,诊断出学生的知识掌握情况,并基于此展开针对性试题推荐,使得推荐结果可解释性更强,推荐效果也更加精准。然而传统的认知诊断模型中的学生-试题交互函数往往由专家人工定义,主观性较强且方法低效,难以准确描述出二者复杂的交互逻辑。此外,传统认知诊断模型的计算规模往往与知识数量成指数关系,导致在处理大规模知识属性集(K12数学学科知识点为千量级)时性能较差。由于学生答题日志的有限性和稀疏性,即难以要求学生答题情况覆盖大部分知识点,易导致认知诊断模型训练效果不佳,对学生知识掌握情况的推断缺乏足够依据,继而造成推荐效果不准的情况。此外,学科知识点之间往往具有紧密的关联结构,如果将这些关联结构运用到推荐过程中,有望进一步增强推荐效果。认知诊断过程中用到的Q矩阵往往由专家人工标注,这一过程耗时耗力,将Q矩阵标注工作自动化是提升推荐系统性能的一个优化点。最后,数学等理工学科试题文本往往包含大量公式,这些公式中隐藏的知识点极易在知识抽取过程中被忽略。由于中文词汇不具有明显边界,一些知识点为多个词语的组合词,如何从组合词中选取最具代表性的知识概念点也是值得研究的问题。本论文针对将传统的试题推荐技术运用到K12数学领域时出现的问题,依次在三个环节提出创新性算法,分别是试题知识建模环节、学生建模环节,和基于这二者工作成果的试题推荐环节。它们有效解决了各自模块的性能瓶颈与可行性问题,提升了最终推荐结果的可解释性和准确性。本论文贡献的这三种方法可以被简略描述如下:1.试题建模:基于公式特征提取的知识抽取方法(BiLSTM+CRF+FFE)本论文第二章主要解决试题建模问题,提出的第一种方法名为基于公式特征提取的知识抽取方法。试题建模第一步往往通过词嵌入技术将题干转化可计算的序列,第二步通过关键词生成技术获取题目中的知识,如概率统计、序列标注、深度学习等方法。传统的知识抽取方案在应用到K12数学教育领域时存在数学公式知识点遗漏、组合候选词难以选取的问题。为此,本文提出的知识建模算法主要由三层处理层构成。第一层为Word2Vec+BiLSTM+CRF神经网络层,用于有效学习试题文本上下文信息并抽取出关键词汇,Word2Vec用于词嵌入,BiLSTM由前向LSTM和后向LSTM组成,用来更好的捕获试题的双向语义,CRF用于对最终的分类做约束,确保标签合法。第二层为公式特征抽取层,通过对LaTex公式组合范式的理解,分两路分别提取数学公式中的显式特征和隐式特征,从而实现对公式知识点的深度抽取。第三层为后处理层,通过进一步调整组合词汇的综合得分,来提升知识抽取的准确性。这套方案能够自动高效地标注出试题中的知识点,从而得到试题Q矩阵,为后续学生建模提供重要依据。在实验阶段,本文选取2018-2020各地区中考数学真题(无图客观题)作为实验数据,保证了试题知识点经过专家标注、知识点均匀分布、试题难度拉开梯度、以及题型的典型性,通过对比实验验证了公式特征抽取层和后处理层对知识抽取效果的提升。2.学生建模:基于DINA假设的神经认知诊断方法(NeuralDINA)本论文第三章主要解决学生建模问题,提出的第二种方法名为基于DINA假设的神经认知诊断方法。在这一环节,本文以教育心理学领域的认知诊断理论为基础进行研究。认知诊断主要通过学生的答题记录和试题Q矩阵来推断学生的认知状况,诊断结果可以被用作教育资源推荐、学生表现预测、小组分组等后续教育应用中。传统的认知诊断模型往往由专家主观设计的交互函数来模拟学生因子与试题因子之间的交互关系,难以准确捕捉二者复杂的交互逻辑;此外,面向K12数学领域的知识数目量级较大(2000+),由于传统的诊断模型在通过MLE算法进行参数估计时,计算规模与知识数目成指数关系,可行性较低。因此,本文提出的认知诊断方法利用神经网络,直接从答题数据和Q矩阵中学习学生与试题间的交互关系,而非人工设计交互函数,并将学生因子作为模型参数进行训练,训练结束后即得到诊断结果。模型的输入为学生因子与试题因子,通过三层网络结构,输出该学生在试题上的预测得分。网络第一层基于DINA假设,引入了猜测参数和失误参数,模型后两层为全连接层。使用神经网络来训练认知诊断模型能够更加智能高效地学习出学生-试题交互函数,同时也避免了因知识属性较多造成的计算规模指数爆炸问题,大大提升模型训练效率与可行性。在实验阶段,首先通过AVG与STD统计信息验证了数据集中学生知识状态的稳定性,接下来通过模型调参确立了最佳训练参数,并将认知诊断效果评估问题转化为分类问题,用分类问题常用指标(Flscore、AUC等)来评估该方法与传统认知诊断模型的性能差异,验证了 NeuralDINA模型的有效性与优越性。3.基于神经认知诊断与知识层级约束的试题推荐方法(NeuralDINA+KHC)本论文第四章为解决试题推荐问题,提出的第三种方法名为基于神经认知诊断与知识层级约束的试题推荐方法。传统的协同过滤推荐算法具有新用户冷启动和数据稀疏的问题,应用到教育资源推荐领域可解释性较差,即无法向学生说明推荐某一试题的原因,且推荐的试题不一定对学生的知识掌握水平提升有帮助。基于认知诊断的推荐则具有较好的解释性,能够针对学生的薄弱知识点做出针对性推荐。然而学生由于答题日志有限,也难以保证诊断结果的准确性和全面覆盖性。通过稀疏日志矩阵训练出来的模型预测某试题得分较低,可能是该试题考查的知识点未被日志覆盖导致,而并非学生真的未掌握。因此,本文提出一种的试题推荐方法以第三章中训练得到的学生诊断模型为基础,预测试题得分,再通过知识属性层级约束和试题难度控制,对分数做进一步优化调整,最后引入错题库,从中随机挑选部分试题加入待推荐试题集,生成一套构成丰富、针对性强、可解释性强的试题卷。学生做题情况得到反馈后,动态更新神经认知诊断模型与错题库,以便更加准确地分析学习者的知识掌握情况,继而在学习者知识状态变化后,依然能实现后续推荐。在实验阶段,知识层级由知识图谱构建而成,通过对近2200条K12数学公理的数据挖掘,提取出2000+个数学知识实体与2700条实体间关系,并从中抽象出6种实体关系类型(包含、等价、对立、相似、属性、前驱)和3种属性层级结构(前驱知识、后继知识、等价知识)。对于推荐部分,通过五种推荐方法的对比,验证了本推荐方法的有效性、优越性、与可解释性。综上所述,本研究主要贡献在于,针对K12数学教育领域,提出了一套具备可行性与创新性的个性化试题推荐方案,分别在试题知识建模、学生建模、试题推荐这三个环节提出创新性方法设计,有效解决了推荐流程中遇到的一些细节问题,对于智慧教育的发展具备一定的研究意义。

面向柔性作业车间调度的双系统知识建模与调度方法研究

这是一篇关于柔性作业车间,车间调度,感知-认知双系统,知识建模,深度强化学习的论文, 主要内容为航天结构件的加工具有多品种、小批量、工艺复杂多变的特征,生产过程中批量生产任务和研发生产任务并存,研发任务导致紧急插单现象频发,影响批产任务的生产进程和效率。本文以柔性作业车间调度为研究对象,采用感知-认知双系统将作业流程知识与调度方法结合,提出多层级知识建模方法,研究基于深度强化学习的双环路调度方法。研究内容包括三个方面:(1)针对航天结构件加工车间在调度过程中的知识建模和调度方法组织管理困难问题,提出了面向柔性作业车间调度的感知-认知双系统。利用感知系统构建的知识图谱提供实时数据,融合认知系统的经验记忆模块提供的历史数据,实现动态调度的快速响应。(2)针对柔性作业车间调度过程知识的层次性和结构性关系复杂问题,提出了基于知识图谱的车间调度要素集的本体知识建模方法。首先给出了调度的四维析取图表示模型,采用了多层知识图谱将调度数据分类别表示。然后利用本体建模的方式将调度数据分为设备资源、工艺流程和加工任务三个层次,建立了静态数据融合的层次关系和动态数据融合的层间关系。最后利用提出的多维信息矩阵映射规则,生成对应调度方法的多维信息矩阵提供参数。实现了柔性作业车间调度知识的管理与融合,保证了调度参数的准确性、时效性。(3)针对柔性作业车间调度过程中的调度策略寻优问题,提出了一种基于深度强化学习的双环路调度方法。提出了基于资源配置智能体和工序排序智能体的双环深度强化学习(Dual-loop Deep Q Network,DL-DQN)方法,设计了优化目标与奖励函数,经标准算例验证,所提方法较传统调度方法具有求解性能的优越性。最后,以某航天所火箭发动机结构件加工车间为例,将本文所提的知识建模和双环路调度方法运用到车间调度中,对知识的建模融合、转化和调度应用效果进行了验证分析,方法对提升柔性车间调度过程的数据管理和调度利用有一定的实际价值。

煤矿标准文件知识图谱构建及应用研究

这是一篇关于煤矿标准文件,知识图谱,知识建模,知识抽取,标准信息服务的论文, 主要内容为煤矿标准文件作为煤矿生产活动的技术支撑,是保障煤矿安全的技术基础和基本准则。然而煤矿标准领域存在煤矿标准文件组织模式有限,缺少系统、高效的标准知识存储利用手段,煤矿标准知识利用率低下等问题。因此本文引入知识图谱作为标准文件结构化重组思路,有助于标准知识的挖掘利用,助力煤矿标准化智能建设。本文以煤矿相关国家标准与行业标准为数据来源,展开了煤矿标准文件知识图谱的构建与应用研究,主要工作如下:(1)煤矿标准文件知识建模。结合知识单元与本体构建方法思路,提出煤矿标准文件知识建模方法,提出了煤矿标准文件“标准文件-标准核心要素-标准条文”三层知识单元模型,详细定义每层知识单元实体、关系模式,为知识抽取工作奠定基础。(2)煤矿标准文件知识抽取。根据煤矿标准文件数据的结构特点,设计每层知识单元抽取方式,包括采用基于规则的抽取方法对半结构化的标准文件层数据进行抽取,采用规则和深度学习模型结合的方法对非结构化的标准条文层数据进行抽取,建立ALBERT-Bi LSTM-Attention-CRF模型进行实体抽取,在此基础上使用依存句法分析方法进行关系抽取,完成煤矿标准文件知识图谱数据层构建。(3)煤矿标准文件知识存储与应用。采用Neo4j图数据库存储方式,完成煤矿标准知识图谱构建,并以此开发了煤矿标准文件知识图谱应用平台,协助煤矿标准管理,提供标准检索、标准可视化和指标比对等煤矿标准信息服务。

基于多源数据的科研管理领域知识图谱构建

这是一篇关于知识图谱构建,知识建模,科研管理领域,Neo4j的论文, 主要内容为随着行业信息化进程不断推进,科研管理平台下的各种类型数据不断增长,仅靠现有的关系数据库,难以综合利用这些数据并发挥其蕴含的巨大价值。而Google知识图谱则可以较好地解决这一问题,利用它不仅可以实现科研管理平台下多源数据的集成,还能为科研管理工作者提供数据分析和决策支持,提升平台的科研管理水平和知识服务能力。因此,本文将对平台内外可利用的多源数据进行深入考究,并充分利用各个数据源进行领域知识提取,以自顶向下的方式完成知识建模任务,进而实现科研管理领域知识图谱的构建及应用。在自顶向下的知识建模任务中,由于缺乏可复用的本体和专家的指导,本文为有效地利用各个数据源,首先实现了一种半自动化的本体构建方案,不仅提出借助语义恢复策略充分地利用关系数据库的信息,还提出将基于词向量的上位词发现算法的结果与基于改进Variance-based Vector Generation的Wikipedia概念层次关系提取算法的结果相结合,以实现领域本体的有效构建。然后,将构建好的本体应用于基于Karma工具的关系数据库实体知识提取和基于概念实体的科研文本关系提取任务中,在保证知识一致性基础上能有效地提取多源数据下的实体知识,从而较好地完成知识建模任务。在具体部署实现中,由于数据量大且构建过程复杂,本文为了保证整个流程高效地运行,基于容器实现构建流程的快速部署,并且提出了自动化的实体知识提取方案,进一步提高知识建模的效率。最后,通过借助Neo4j图数据库对知识图谱进行存储,可在提高数据导入效率的基础上实现知识的高效查询、管理和应用。通过上述系统的设计、实现等步骤,本文借助多源数据完成了科研管理领域知识图谱的构建及应用任务,不仅可有效地集成、管理和挖掘科研管理领域下的多源数据,还能为科研管理人员提供更优质的知识服务,提升科研管理工作的效率和水平,进而充分地发挥网络大数据的价值。