事件知识图谱平台的构建与开发
这是一篇关于事件知识图谱,系统设计,图谱构建,图谱可视化的论文, 主要内容为随着互联网行业的迅猛发展,人们获取知识的途径发生了巨大变化,同时也引发了一场知识获取方式的变革。知识图谱以图的形式对互联网中海量信息进行整合,构成语义网络对知识进行表达,能够更好的对客观世界进行描述。传统的知识图谱主要描述概念、实体、关系等静态知识,难以体现以“事件”为核心的动态知识。本文针对事件知识图谱的构建过程进行研究,运用相关理论技术,独立设计和开发了一个事件知识图谱平台。本系统主要用于构建事件知识图谱,主要功能包括事件知识的存储与管理,图谱数据的存储及可视化应用,事件知识图谱的自动化构建等。系统基于浏览器/服务器(B/S)架构进行设计,主要模块包括新闻采集模块、图谱构建模块、算法交互模块、数据持久化模块、数据管理模块、网页交互模块。本文围绕事件知识图谱平台,主要研究了以下内容:1.结合事件知识图谱的相关理论,定义了事件知识的表示方法,实现了将事件知识转化为图谱数据。在此基础上,设计了一套用于存储结构化的事件知识和半结构化的图谱数据的方法。2.研究事件知识图谱的构建方法,设计并实现了基于模式匹配的事件关系识别、基于句法依存分析的事件知识抽取、基于事件相似度计算的事件融合等方法。针对不同的应用场景,设计并实现了两套完整的事件知识图谱构建方案。3.对系统需求进行分析,采用前后端分离开发的模式对系统进行了实现。前端使用Vue框架进行界面设计,服务端使用Spring boot进行开发,数据库技术使用了Mysql、Neo4j和Redis。算法模块使用Python语言实现,系统基于Redis数据库搭建了一个任务消息队列,实现算法模块与系统后台的解耦与交互。最后,本文设计了一套完整的系统测试方法。测试结果表明,本系统能够满足预期功能并且运行状况良好。本文在研究事件知识图谱的构建过程中,发掘并实现了一些系统拓展功能,如新闻聚类、新闻推荐等。
事件知识图谱平台的构建与开发
这是一篇关于事件知识图谱,系统设计,图谱构建,图谱可视化的论文, 主要内容为随着互联网行业的迅猛发展,人们获取知识的途径发生了巨大变化,同时也引发了一场知识获取方式的变革。知识图谱以图的形式对互联网中海量信息进行整合,构成语义网络对知识进行表达,能够更好的对客观世界进行描述。传统的知识图谱主要描述概念、实体、关系等静态知识,难以体现以“事件”为核心的动态知识。本文针对事件知识图谱的构建过程进行研究,运用相关理论技术,独立设计和开发了一个事件知识图谱平台。本系统主要用于构建事件知识图谱,主要功能包括事件知识的存储与管理,图谱数据的存储及可视化应用,事件知识图谱的自动化构建等。系统基于浏览器/服务器(B/S)架构进行设计,主要模块包括新闻采集模块、图谱构建模块、算法交互模块、数据持久化模块、数据管理模块、网页交互模块。本文围绕事件知识图谱平台,主要研究了以下内容:1.结合事件知识图谱的相关理论,定义了事件知识的表示方法,实现了将事件知识转化为图谱数据。在此基础上,设计了一套用于存储结构化的事件知识和半结构化的图谱数据的方法。2.研究事件知识图谱的构建方法,设计并实现了基于模式匹配的事件关系识别、基于句法依存分析的事件知识抽取、基于事件相似度计算的事件融合等方法。针对不同的应用场景,设计并实现了两套完整的事件知识图谱构建方案。3.对系统需求进行分析,采用前后端分离开发的模式对系统进行了实现。前端使用Vue框架进行界面设计,服务端使用Spring boot进行开发,数据库技术使用了Mysql、Neo4j和Redis。算法模块使用Python语言实现,系统基于Redis数据库搭建了一个任务消息队列,实现算法模块与系统后台的解耦与交互。最后,本文设计了一套完整的系统测试方法。测试结果表明,本系统能够满足预期功能并且运行状况良好。本文在研究事件知识图谱的构建过程中,发掘并实现了一些系统拓展功能,如新闻聚类、新闻推荐等。
事件知识图谱平台的构建与开发
这是一篇关于事件知识图谱,系统设计,图谱构建,图谱可视化的论文, 主要内容为随着互联网行业的迅猛发展,人们获取知识的途径发生了巨大变化,同时也引发了一场知识获取方式的变革。知识图谱以图的形式对互联网中海量信息进行整合,构成语义网络对知识进行表达,能够更好的对客观世界进行描述。传统的知识图谱主要描述概念、实体、关系等静态知识,难以体现以“事件”为核心的动态知识。本文针对事件知识图谱的构建过程进行研究,运用相关理论技术,独立设计和开发了一个事件知识图谱平台。本系统主要用于构建事件知识图谱,主要功能包括事件知识的存储与管理,图谱数据的存储及可视化应用,事件知识图谱的自动化构建等。系统基于浏览器/服务器(B/S)架构进行设计,主要模块包括新闻采集模块、图谱构建模块、算法交互模块、数据持久化模块、数据管理模块、网页交互模块。本文围绕事件知识图谱平台,主要研究了以下内容:1.结合事件知识图谱的相关理论,定义了事件知识的表示方法,实现了将事件知识转化为图谱数据。在此基础上,设计了一套用于存储结构化的事件知识和半结构化的图谱数据的方法。2.研究事件知识图谱的构建方法,设计并实现了基于模式匹配的事件关系识别、基于句法依存分析的事件知识抽取、基于事件相似度计算的事件融合等方法。针对不同的应用场景,设计并实现了两套完整的事件知识图谱构建方案。3.对系统需求进行分析,采用前后端分离开发的模式对系统进行了实现。前端使用Vue框架进行界面设计,服务端使用Spring boot进行开发,数据库技术使用了Mysql、Neo4j和Redis。算法模块使用Python语言实现,系统基于Redis数据库搭建了一个任务消息队列,实现算法模块与系统后台的解耦与交互。最后,本文设计了一套完整的系统测试方法。测试结果表明,本系统能够满足预期功能并且运行状况良好。本文在研究事件知识图谱的构建过程中,发掘并实现了一些系统拓展功能,如新闻聚类、新闻推荐等。
事件知识图谱平台的构建与开发
这是一篇关于事件知识图谱,系统设计,图谱构建,图谱可视化的论文, 主要内容为随着互联网行业的迅猛发展,人们获取知识的途径发生了巨大变化,同时也引发了一场知识获取方式的变革。知识图谱以图的形式对互联网中海量信息进行整合,构成语义网络对知识进行表达,能够更好的对客观世界进行描述。传统的知识图谱主要描述概念、实体、关系等静态知识,难以体现以“事件”为核心的动态知识。本文针对事件知识图谱的构建过程进行研究,运用相关理论技术,独立设计和开发了一个事件知识图谱平台。本系统主要用于构建事件知识图谱,主要功能包括事件知识的存储与管理,图谱数据的存储及可视化应用,事件知识图谱的自动化构建等。系统基于浏览器/服务器(B/S)架构进行设计,主要模块包括新闻采集模块、图谱构建模块、算法交互模块、数据持久化模块、数据管理模块、网页交互模块。本文围绕事件知识图谱平台,主要研究了以下内容:1.结合事件知识图谱的相关理论,定义了事件知识的表示方法,实现了将事件知识转化为图谱数据。在此基础上,设计了一套用于存储结构化的事件知识和半结构化的图谱数据的方法。2.研究事件知识图谱的构建方法,设计并实现了基于模式匹配的事件关系识别、基于句法依存分析的事件知识抽取、基于事件相似度计算的事件融合等方法。针对不同的应用场景,设计并实现了两套完整的事件知识图谱构建方案。3.对系统需求进行分析,采用前后端分离开发的模式对系统进行了实现。前端使用Vue框架进行界面设计,服务端使用Spring boot进行开发,数据库技术使用了Mysql、Neo4j和Redis。算法模块使用Python语言实现,系统基于Redis数据库搭建了一个任务消息队列,实现算法模块与系统后台的解耦与交互。最后,本文设计了一套完整的系统测试方法。测试结果表明,本系统能够满足预期功能并且运行状况良好。本文在研究事件知识图谱的构建过程中,发掘并实现了一些系统拓展功能,如新闻聚类、新闻推荐等。
知识图谱建模工具Mins KGraph的设计与实现
这是一篇关于知识图谱,图谱建模,图谱可视化的论文, 主要内容为知识图谱数据建模能够打破不同应用场景下的数据隔离,为搜索、推荐、问题、解释与决策等应用提供基础支撑。现有的知识图谱工具软件的功能存在较为片面,大多数都是提供数据分析的功能,在其软件实现中缺少独立的知识图谱建模与数据存储的功能。针对以上问题,在非全日制工程硕士两年间,本文首次提出设计并实现一个基于前后端分离开发的知识图谱建模在线应用服务系统。本系统架构采用浏览器和服务器框架,主要功能包括知识图谱建模、图谱数据存储、图谱可视化、图谱数据搜索和图谱融合。知识图谱建模功能包括图谱数据模型建模和三元组数据建模,图谱数据模型以本体集合、实体集合、关系基础和属性基础组成。图谱数据存储功能模块为了解决节点和关系属性内容不固定的问题,本文采用了静态属性与动态属性结合的技术方式将属性内容存储在Neo4j图数据库中。图谱可视化功能提供通用数据可视化能力,并且可进行自动化布局。图谱数据搜索功能可进行节点搜索、关系搜索、三元组搜索和属性搜索。图谱融合功能模块在图谱融合上首次进行了探索与实现,包括图谱信息融合、节点融合和关系融合。最后,作者对应用系统进行了功能完整性测试、运行兼容性测试和系统性能测试,测试表明本图谱建模系统功能较为齐全且运行良好,是知识图谱工具方面一次良好的探索与实现。本系统的应用功能还有较大的提升空间,在未来将提供更为优质的服务,包括速度更快容量更大的图数据存储、大规模的图谱数据可视化和智能化的图谱融合功能。
事件知识图谱平台的构建与开发
这是一篇关于事件知识图谱,系统设计,图谱构建,图谱可视化的论文, 主要内容为随着互联网行业的迅猛发展,人们获取知识的途径发生了巨大变化,同时也引发了一场知识获取方式的变革。知识图谱以图的形式对互联网中海量信息进行整合,构成语义网络对知识进行表达,能够更好的对客观世界进行描述。传统的知识图谱主要描述概念、实体、关系等静态知识,难以体现以“事件”为核心的动态知识。本文针对事件知识图谱的构建过程进行研究,运用相关理论技术,独立设计和开发了一个事件知识图谱平台。本系统主要用于构建事件知识图谱,主要功能包括事件知识的存储与管理,图谱数据的存储及可视化应用,事件知识图谱的自动化构建等。系统基于浏览器/服务器(B/S)架构进行设计,主要模块包括新闻采集模块、图谱构建模块、算法交互模块、数据持久化模块、数据管理模块、网页交互模块。本文围绕事件知识图谱平台,主要研究了以下内容:1.结合事件知识图谱的相关理论,定义了事件知识的表示方法,实现了将事件知识转化为图谱数据。在此基础上,设计了一套用于存储结构化的事件知识和半结构化的图谱数据的方法。2.研究事件知识图谱的构建方法,设计并实现了基于模式匹配的事件关系识别、基于句法依存分析的事件知识抽取、基于事件相似度计算的事件融合等方法。针对不同的应用场景,设计并实现了两套完整的事件知识图谱构建方案。3.对系统需求进行分析,采用前后端分离开发的模式对系统进行了实现。前端使用Vue框架进行界面设计,服务端使用Spring boot进行开发,数据库技术使用了Mysql、Neo4j和Redis。算法模块使用Python语言实现,系统基于Redis数据库搭建了一个任务消息队列,实现算法模块与系统后台的解耦与交互。最后,本文设计了一套完整的系统测试方法。测试结果表明,本系统能够满足预期功能并且运行状况良好。本文在研究事件知识图谱的构建过程中,发掘并实现了一些系统拓展功能,如新闻聚类、新闻推荐等。
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：源码港湾 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/52725.html
