基于认知图谱的井下作业知识推荐系统研究
这是一篇关于井下作业,推荐系统,认知图谱,知识图谱,图卷积神经网络的论文, 主要内容为近几年,随着数字油田向智能油田的方向发展,知识工程与人工智能技术为油田向智能化方向转变提供了技术支撑,油田涉及的专业很宽泛,其中井下作业作为油田开发中重要的业务,在油田生产中发挥了主要作用。在井下作业的过程中,井下作业设备包括修井机、起升设备、循环设备等多种类型,快速熟悉这些设备及其使用流程,对井下作业的工作人员以及整个工作过程来说,都是很重要的。对于井下作业知识而言,借助推荐系统进行对作业人员的个性化推荐,是十分必要的,推荐系统可以快速帮助井下作业人员找到自己可能需要的信息,从而帮助他们快速熟悉设备,保证安全施工,提升油田工作效率。传统的推荐模型存在着推荐效率较低、无法有效利用交互中的隐藏信息等问题,而认知图谱是最近发展极快的概念,认知图谱的核心在于双通道理论,将认知理论与人工智能充分结合,是人工智能的未来方向,也是当下研究的热点,因此本文将认知图谱与推荐系统结合,可以提升推荐效果,将其应用于井下作业设备领域,从而帮助井下作业人员快速熟悉设备信息,提升整个油田系统的工作效率。鉴于此背景,本文对井下作业领域中的设备知识信息进行调研、收集,进行统一管理,构建井下作业设备知识库,提出基于认知图谱的推荐模型,将其应用于井下作业领域。设计并开发了井下作业知识推荐系统,具体工作如下:首先,对于井下作业领域进行调研,以井下作业设备这一细分领域,对井下作业设备的知识信息进行关系数据建模,并建立统一的知识模型,具体针对一条知识信息,采用知识标题-知识内容-配文图片的形式进行存储,并通过系统与前端产生交互,从而构建了井下作业知识库,用户可通过该知识库对知识进行浏览或交互操作。其次,传统的推荐模型缺少对交互数据的有效利用,鉴于此,本文提出一种基于上下文的图神经网络推荐模型,将用户在对井下作业知识进行学习的过程中所产生的交互数据充分利用,基于高阶连通性隐藏信息的思想,用户与知识产生的交互信息视为上下文,将上下文信息充分考虑融入用户-知识二部图的构建与图神经网络的传播过程中,对节点进行更新,从而获取用户和知识的嵌入式表示,并使用多层感知机获取用户和知识间的非线性交互关系,对模型进行了实验验证,证明该模型确实提升了模型推荐效果,并将该部分作为认知图谱中双通道理论的System2认知推理部分。接着,构建了用户-行为知识图谱,将用户和行为的交互记录作为主要节点和关系,基于对相似用户的推荐具有可解释性这一思想,将用户对知识的交互进行显式建模,通过对用户的路径寻找这一操作找到目标用户可能感兴趣的知识信息,将该部分作为决策融入认知图谱的System1决策模块之中,从而构建起了基于认知图谱的推荐模型。将该认知图谱推荐模型融入井下作业知识库中从而构建整体具有推荐功能的知识平台系统。最后,设计并实现了基于认知图谱的井下作业知识推荐系统,从需求出发,设计出系统架构以及各个功能模块结构,围绕知识详情、推荐功能、个人信息等核心功能一一进行了设计并实现,对于需求产生的测试用例也一一进行了验证,从而证明了井下作业知识推荐系统的可用性。用户不仅可通过该系统对井下作业设备知识进行学习,也可通过推荐功能看到其可能有用或感兴趣的知识,对于从业人员可以方便且快速地熟悉井下作业设备的结构、注意事项、操作步骤等知识信息,从而提升工作效率,为油田开发安全性提供保障。
面向智慧教育的井下作业仿真培训系统设计与实现
这是一篇关于井下作业,虚拟仿真,智慧教育,仿真培训的论文, 主要内容为随着信息技术的发展进入了更广阔的天地,井下作业行业变得更加智能化和复杂化,企业亟需高质量的专业人才投身行业发展。近些年智慧教育逐步兴起,教育朝着信息化、智慧化和高效互动的方向迅速发展,以智慧教育为导向,发展井下作业职业教育培训,有利于推动井下作业职业教育培训的智能化和高效化。但面向智慧教育的井下作业职业教育培训当下仍然面临着许多问题,非结构化教学资源数量庞大,缺乏统一整合;师资力量有限,缺少技术手段辅助学生自主学习;现有的井下作业仿真培训系统面对更加智能化和复杂化的井下作业行业,其培训效果难以满足企业需求。针对上述问题,本文设计了面向智慧教育的井下作业仿真培训系统,重点开展如下工作:1.针对非结构化教学资源缺乏统一整合的问题,设计了基于知识图谱和匹配算法的非结构化教学资源分类整合方法,提出了基于AC自动机与词频的中文相似度匹配算法用于实体匹配。首先构建井下作业专业知识图谱,将知识图谱存储在图数据库Neo4j中作为资源分类依据,然后通过ORM技术将保存于Mysql数据库中的资源信息抽取为程序对象,通过基于AC自动机与词频的中文相似度匹配算法获取资源名称在知识图谱中匹配的实体,通过实体查询图数据库Neo4j,即可获得该资源对应的分类整合结果,最后将分类整合结果通过元数据结构保存于Mysql数据库中。经过整合后的非结构化教学资源通过有效调配,便于学生与教师使用,在井下作业仿真培训系统的资源中心中得以体现,使资源发挥了更大的效益,提高了培训效果。2.针对缺少技术手段辅助学生自主学习的问题,设计了智能问答机器人用于辅助教学。首先,基于井下作业专业知识构建井下作业专业知识图谱,将知识存储于图数据库Neo4j,通过jieba进行词性标注分词提取问题中的关键信息,关键信息即对应知识图谱中的实体内容,而后通过问题数据集训练机器学习模型,使用训练后的机器学习模型对提问者问题进行分类预测,最后通过知识图谱的实体与问题分类结果返回知识图谱中查询的答案,解答问题。通过智能问答机器人,辅助学生学习,让培训的效果得以提高。3.针对现有的井下作业仿真培训系统难以满足行业需求的问题,设计并实现了面向智慧教育的井下作业仿真培训系统。首先,基于微服务构建后端服务器,实现在线教育平台作为井下作业仿真培训系统的基础,而后通过3D Max技术进行井下作业设备工具建模,将模型导入Unity中制作为理论知识学习视频与交互操作软件作为培训内容,同时包含教学资源中心与智能问答机器人作为系统的特色功能。通过面向智慧教育的井下作业仿真培训系统,实现了井下作业职业教育培训的在线远程学习,更加开放和自由的学习,提高了培训的效果。4.以通井规通井的培训过程为例,将面向智慧教育的井下作业仿真培训系统应用于实际培训中。针对当前智慧教育发展现状,将井下作业仿真培训系统朝着智慧教育的方向发展,通过在线学习的方式实现仿真培训的理论学习与实操培训突破时间空间的限制,同时整合资源中心,实现资源有效调配,使用智能问答机器人辅助教学,提高了井下作业专业培训的效果。
面向智慧教育的井下作业仿真培训系统设计与实现
这是一篇关于井下作业,虚拟仿真,智慧教育,仿真培训的论文, 主要内容为随着信息技术的发展进入了更广阔的天地,井下作业行业变得更加智能化和复杂化,企业亟需高质量的专业人才投身行业发展。近些年智慧教育逐步兴起,教育朝着信息化、智慧化和高效互动的方向迅速发展,以智慧教育为导向,发展井下作业职业教育培训,有利于推动井下作业职业教育培训的智能化和高效化。但面向智慧教育的井下作业职业教育培训当下仍然面临着许多问题,非结构化教学资源数量庞大,缺乏统一整合;师资力量有限,缺少技术手段辅助学生自主学习;现有的井下作业仿真培训系统面对更加智能化和复杂化的井下作业行业,其培训效果难以满足企业需求。针对上述问题,本文设计了面向智慧教育的井下作业仿真培训系统,重点开展如下工作:1.针对非结构化教学资源缺乏统一整合的问题,设计了基于知识图谱和匹配算法的非结构化教学资源分类整合方法,提出了基于AC自动机与词频的中文相似度匹配算法用于实体匹配。首先构建井下作业专业知识图谱,将知识图谱存储在图数据库Neo4j中作为资源分类依据,然后通过ORM技术将保存于Mysql数据库中的资源信息抽取为程序对象,通过基于AC自动机与词频的中文相似度匹配算法获取资源名称在知识图谱中匹配的实体,通过实体查询图数据库Neo4j,即可获得该资源对应的分类整合结果,最后将分类整合结果通过元数据结构保存于Mysql数据库中。经过整合后的非结构化教学资源通过有效调配,便于学生与教师使用,在井下作业仿真培训系统的资源中心中得以体现,使资源发挥了更大的效益,提高了培训效果。2.针对缺少技术手段辅助学生自主学习的问题,设计了智能问答机器人用于辅助教学。首先,基于井下作业专业知识构建井下作业专业知识图谱,将知识存储于图数据库Neo4j,通过jieba进行词性标注分词提取问题中的关键信息,关键信息即对应知识图谱中的实体内容,而后通过问题数据集训练机器学习模型,使用训练后的机器学习模型对提问者问题进行分类预测,最后通过知识图谱的实体与问题分类结果返回知识图谱中查询的答案,解答问题。通过智能问答机器人,辅助学生学习,让培训的效果得以提高。3.针对现有的井下作业仿真培训系统难以满足行业需求的问题,设计并实现了面向智慧教育的井下作业仿真培训系统。首先,基于微服务构建后端服务器,实现在线教育平台作为井下作业仿真培训系统的基础,而后通过3D Max技术进行井下作业设备工具建模,将模型导入Unity中制作为理论知识学习视频与交互操作软件作为培训内容,同时包含教学资源中心与智能问答机器人作为系统的特色功能。通过面向智慧教育的井下作业仿真培训系统,实现了井下作业职业教育培训的在线远程学习,更加开放和自由的学习,提高了培训的效果。4.以通井规通井的培训过程为例,将面向智慧教育的井下作业仿真培训系统应用于实际培训中。针对当前智慧教育发展现状,将井下作业仿真培训系统朝着智慧教育的方向发展,通过在线学习的方式实现仿真培训的理论学习与实操培训突破时间空间的限制,同时整合资源中心,实现资源有效调配,使用智能问答机器人辅助教学,提高了井下作业专业培训的效果。
基于DQV的事件知识图谱语义质量评估模型研究
这是一篇关于事件知识图谱,质量模型,质量维度,质量评估,井下作业的论文, 主要内容为近年来,随着大数据、人工智能和互联网等技术融入各个领域过程中,数字经济已经成为全球发展和竞争的关键力量。事件知识图谱(Event Knowledge Graph,EKG)作为一种特殊的数据资源,其质量问题也成为当前发展的难点和痛点,尤其在石油行业也关注到了EKG的数据质量问题。目前,大多数学者对事件知识图谱的研究主要集中在其构建以及应用层面,而构建的事件知识图谱中存在语义不一致、语义冗余、语义不完整等质量问题,影响了事件知识图谱数据的应用和共享。质量模型作为事件知识图谱质量管理与评估的重要工具,目的是提供标准术语以及度量方法。由于目前现有质量模型存在术语不一致、模型扩展困难等因素,所以无法应用这些质量模型对事件知识图谱进行管理与评估。鉴于上述问题,本文首先对数据质量词表(Data Quality Vocabulary,DQV)以及其他四个经典的质量模型展开研究,将质量模型中存在术语不一致的问题进行统一。其次,当前现有的质量模型仅为用户提供一个参考模型并未系统地提出一套质量模型建模方法,导致用户在EKG质量管理与评估过程中对质量模型的概念和使用也较为模糊,因此,需要系统地提出一套质量模型建模方法来为用户提供指导。具体研究与解决的关键问题如下:1.针对质量模型存在术语不一致的问题,本文通过溯源法对DQV标准词表以及其他四个经典质量模型进行梳理和总结,提炼出质量模型共有的核心要素并构建为数据质量概念模型,为后续构建事件知识图谱语义质量模型术语统一奠定基础。2.针对质量模型构建困难的问题,本文在质量模型术语统一的前提下基于GQM思想提出一套三阶段六步骤的质量模型建模方法(Three-stage Six-step Methodology for Quality Modeling,TS＿MQM)。TS＿MQM包含概念建模、词表映射与模型构建三个阶段,其中概念建模阶段是在术语统一的基础上对质量模型的概念进行细化的过程;词表映射阶段需遵循互操作性原则,应优先选择重用DQV标准词表;模型构建阶段是结合EKG的实际业务需求最终构建一个标准的、一致的以及适用的事件知识图谱语义质量模型。3.为完善EKG质量管理与评估任务,以TS＿MQM方法为指导从EKG的实际业务需求出确立了四个重要的EKG语义质量维度。基于DQV标准词表并结合TS＿MQM方法,自底向上地来构建事件语义质量词表(Event Semantic Quality Vocabulary,ESQV)。构建的ESQV为EKG质量管理与评估提供标准术语以及度量方法指导,因此,以ESQV为指导并基于混合法对EKG语义质量度量方法进行设计与实现。4.最后以井下作业领域事件知识图谱为例,采用Python、Django等技术框架对事件知识图谱语义质量评估系统进行设计与实现,验证了本文构建的质量模型以及度量方法的有效性和可行性。通过上述研究,本文为事件知识图谱质量管理与评估提供一个标准的、规范的以及可参考的质量模型与评估框架,为事件知识图谱数据质量评估提供了方法。
面向智慧教育的井下作业仿真培训系统设计与实现
这是一篇关于井下作业,虚拟仿真,智慧教育,仿真培训的论文, 主要内容为随着信息技术的发展进入了更广阔的天地,井下作业行业变得更加智能化和复杂化,企业亟需高质量的专业人才投身行业发展。近些年智慧教育逐步兴起,教育朝着信息化、智慧化和高效互动的方向迅速发展,以智慧教育为导向,发展井下作业职业教育培训,有利于推动井下作业职业教育培训的智能化和高效化。但面向智慧教育的井下作业职业教育培训当下仍然面临着许多问题,非结构化教学资源数量庞大,缺乏统一整合;师资力量有限,缺少技术手段辅助学生自主学习;现有的井下作业仿真培训系统面对更加智能化和复杂化的井下作业行业,其培训效果难以满足企业需求。针对上述问题,本文设计了面向智慧教育的井下作业仿真培训系统,重点开展如下工作:1.针对非结构化教学资源缺乏统一整合的问题,设计了基于知识图谱和匹配算法的非结构化教学资源分类整合方法,提出了基于AC自动机与词频的中文相似度匹配算法用于实体匹配。首先构建井下作业专业知识图谱,将知识图谱存储在图数据库Neo4j中作为资源分类依据,然后通过ORM技术将保存于Mysql数据库中的资源信息抽取为程序对象,通过基于AC自动机与词频的中文相似度匹配算法获取资源名称在知识图谱中匹配的实体,通过实体查询图数据库Neo4j,即可获得该资源对应的分类整合结果,最后将分类整合结果通过元数据结构保存于Mysql数据库中。经过整合后的非结构化教学资源通过有效调配,便于学生与教师使用,在井下作业仿真培训系统的资源中心中得以体现,使资源发挥了更大的效益,提高了培训效果。2.针对缺少技术手段辅助学生自主学习的问题,设计了智能问答机器人用于辅助教学。首先,基于井下作业专业知识构建井下作业专业知识图谱,将知识存储于图数据库Neo4j,通过jieba进行词性标注分词提取问题中的关键信息,关键信息即对应知识图谱中的实体内容,而后通过问题数据集训练机器学习模型,使用训练后的机器学习模型对提问者问题进行分类预测,最后通过知识图谱的实体与问题分类结果返回知识图谱中查询的答案,解答问题。通过智能问答机器人,辅助学生学习,让培训的效果得以提高。3.针对现有的井下作业仿真培训系统难以满足行业需求的问题,设计并实现了面向智慧教育的井下作业仿真培训系统。首先,基于微服务构建后端服务器,实现在线教育平台作为井下作业仿真培训系统的基础,而后通过3D Max技术进行井下作业设备工具建模,将模型导入Unity中制作为理论知识学习视频与交互操作软件作为培训内容,同时包含教学资源中心与智能问答机器人作为系统的特色功能。通过面向智慧教育的井下作业仿真培训系统,实现了井下作业职业教育培训的在线远程学习,更加开放和自由的学习,提高了培训的效果。4.以通井规通井的培训过程为例,将面向智慧教育的井下作业仿真培训系统应用于实际培训中。针对当前智慧教育发展现状,将井下作业仿真培训系统朝着智慧教育的方向发展,通过在线学习的方式实现仿真培训的理论学习与实操培训突破时间空间的限制,同时整合资源中心,实现资源有效调配,使用智能问答机器人辅助教学,提高了井下作业专业培训的效果。
基于DQV的事件知识图谱语义质量评估模型研究
这是一篇关于事件知识图谱,质量模型,质量维度,质量评估,井下作业的论文, 主要内容为近年来,随着大数据、人工智能和互联网等技术融入各个领域过程中,数字经济已经成为全球发展和竞争的关键力量。事件知识图谱(Event Knowledge Graph,EKG)作为一种特殊的数据资源,其质量问题也成为当前发展的难点和痛点,尤其在石油行业也关注到了EKG的数据质量问题。目前,大多数学者对事件知识图谱的研究主要集中在其构建以及应用层面,而构建的事件知识图谱中存在语义不一致、语义冗余、语义不完整等质量问题,影响了事件知识图谱数据的应用和共享。质量模型作为事件知识图谱质量管理与评估的重要工具,目的是提供标准术语以及度量方法。由于目前现有质量模型存在术语不一致、模型扩展困难等因素,所以无法应用这些质量模型对事件知识图谱进行管理与评估。鉴于上述问题,本文首先对数据质量词表(Data Quality Vocabulary,DQV)以及其他四个经典的质量模型展开研究,将质量模型中存在术语不一致的问题进行统一。其次,当前现有的质量模型仅为用户提供一个参考模型并未系统地提出一套质量模型建模方法,导致用户在EKG质量管理与评估过程中对质量模型的概念和使用也较为模糊,因此,需要系统地提出一套质量模型建模方法来为用户提供指导。具体研究与解决的关键问题如下:1.针对质量模型存在术语不一致的问题,本文通过溯源法对DQV标准词表以及其他四个经典质量模型进行梳理和总结,提炼出质量模型共有的核心要素并构建为数据质量概念模型,为后续构建事件知识图谱语义质量模型术语统一奠定基础。2.针对质量模型构建困难的问题,本文在质量模型术语统一的前提下基于GQM思想提出一套三阶段六步骤的质量模型建模方法(Three-stage Six-step Methodology for Quality Modeling,TS＿MQM)。TS＿MQM包含概念建模、词表映射与模型构建三个阶段,其中概念建模阶段是在术语统一的基础上对质量模型的概念进行细化的过程;词表映射阶段需遵循互操作性原则,应优先选择重用DQV标准词表;模型构建阶段是结合EKG的实际业务需求最终构建一个标准的、一致的以及适用的事件知识图谱语义质量模型。3.为完善EKG质量管理与评估任务,以TS＿MQM方法为指导从EKG的实际业务需求出确立了四个重要的EKG语义质量维度。基于DQV标准词表并结合TS＿MQM方法,自底向上地来构建事件语义质量词表(Event Semantic Quality Vocabulary,ESQV)。构建的ESQV为EKG质量管理与评估提供标准术语以及度量方法指导,因此,以ESQV为指导并基于混合法对EKG语义质量度量方法进行设计与实现。4.最后以井下作业领域事件知识图谱为例,采用Python、Django等技术框架对事件知识图谱语义质量评估系统进行设计与实现,验证了本文构建的质量模型以及度量方法的有效性和可行性。通过上述研究,本文为事件知识图谱质量管理与评估提供一个标准的、规范的以及可参考的质量模型与评估框架,为事件知识图谱数据质量评估提供了方法。
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