电商领域女装商品知识图谱的构建及应用
这是一篇关于商品知识图谱,电商领域,实体关系抽取,实体融合,依存句法分析的论文, 主要内容为随着互联网产业的发展,居民消费方式逐渐从线下消费转向线上消费,电商平台的商品数据及用户数据产生了规模化增长。女装商品是其中个性化、时尚潮流的代表,具有独特的商品特征与用户群体。知识图谱利用图结构对商品资源进行组织整理,将用户与商品建立联系,为后续商品推荐、知识推理的发展提供思考与意见。本文以电商领域的女装类商品作为研究对象,进行商品知识图谱的构建及应用研究,主要研究方法与内容如下。其一,本文利用文献分析法对知识图谱的研究现状进行梳理,确定了本文研究内容将围绕数据获取与预处理、信息抽取、知识融合三个重要模块展开。其二,构建商品知识图谱的模式层,对商品信息资源的实体与关系进行定义,采用信息转化的方式将半结构化商品详情信息转化为三元组,进行知识图谱的存储。其三,针对女装商品特征,设计了一套人工标注规范体系,采用BERT+Bi LSTM+CRF的深度学习模型,从非结构化的用户评论数据中进行商品特征、情感倾向的实体识别。其四,首先融合实体类别特征、依存句法结构特征,采用规则模板的方式进行关系抽取。然后采用Word2Vec构造实体词向量矩阵,利用余弦相似度计算实体相似度,完成实体融合。最后,将经过实体融合的实体构造成<商品,具有,商品特征>与<商品特征,正负关系,情感倾向>的三元组结构,通过商品进行链接导入商品知识图谱中,实现商品知识图谱的应用扩充。结果表明,本文以女装商品为例,一方面,针对半结构化商品详情信息完成信息转换,构建商品知识图谱主体结构;另一方面,针对非结构化用户评论信息完成实体关系抽取、实体融合、知识图谱存储,其中实体识别的F1值达到85.61%。本文根据上述两个步骤,完成电商领域女装商品知识图谱的构建,并从信息检索与满意度评价两个角度展开商品知识图谱的应用探讨。
电商领域女装商品知识图谱的构建及应用
这是一篇关于商品知识图谱,电商领域,实体关系抽取,实体融合,依存句法分析的论文, 主要内容为随着互联网产业的发展,居民消费方式逐渐从线下消费转向线上消费,电商平台的商品数据及用户数据产生了规模化增长。女装商品是其中个性化、时尚潮流的代表,具有独特的商品特征与用户群体。知识图谱利用图结构对商品资源进行组织整理,将用户与商品建立联系,为后续商品推荐、知识推理的发展提供思考与意见。本文以电商领域的女装类商品作为研究对象,进行商品知识图谱的构建及应用研究,主要研究方法与内容如下。其一,本文利用文献分析法对知识图谱的研究现状进行梳理,确定了本文研究内容将围绕数据获取与预处理、信息抽取、知识融合三个重要模块展开。其二,构建商品知识图谱的模式层,对商品信息资源的实体与关系进行定义,采用信息转化的方式将半结构化商品详情信息转化为三元组,进行知识图谱的存储。其三,针对女装商品特征,设计了一套人工标注规范体系,采用BERT+Bi LSTM+CRF的深度学习模型,从非结构化的用户评论数据中进行商品特征、情感倾向的实体识别。其四,首先融合实体类别特征、依存句法结构特征,采用规则模板的方式进行关系抽取。然后采用Word2Vec构造实体词向量矩阵,利用余弦相似度计算实体相似度,完成实体融合。最后,将经过实体融合的实体构造成<商品,具有,商品特征>与<商品特征,正负关系,情感倾向>的三元组结构,通过商品进行链接导入商品知识图谱中,实现商品知识图谱的应用扩充。结果表明,本文以女装商品为例,一方面,针对半结构化商品详情信息完成信息转换,构建商品知识图谱主体结构;另一方面,针对非结构化用户评论信息完成实体关系抽取、实体融合、知识图谱存储,其中实体识别的F1值达到85.61%。本文根据上述两个步骤,完成电商领域女装商品知识图谱的构建,并从信息检索与满意度评价两个角度展开商品知识图谱的应用探讨。
城市公共基础设施知识库构建及其在态势监测中的应用
这是一篇关于智慧城市,知识图谱,态势监测,实体消歧,实体融合的论文, 主要内容为目前,智慧城市的建设正在被应用到越来越多的场景中,赋予城市公共管理活动智能化的能力,成为了智慧城市建设中极为关键的要求。城市的道路、桥梁和隧道等公共关键基础设施、交通枢纽、城市公共区域如社区和养老机构等,都是建设智慧城市的重要场景。利用感知终端上传的数据进行加工处理,将传感器安装在城市公共基础设施上,收集这些设施的实时运行状况,根据数据中反映出的问题和现象做出合适的决策,成为了智慧城市建设这一课题的研究热点。在智慧城市的研究背景下,城市道路作为城市公共基础设施的代表,数量可观,桥梁与隧道作为道路的特定表现形式,同样也是城市公共设施的重要组成部分。为此,本文以日常生活中随处可见的道路作为研究场景,加深对城市道路运行规律的认知,通过对现有的专家知识库进行映射,筛选出符合场景需求的知识内容,进行实体抽取并建立关联关系,将其应用至道路态势监测的模型优化过程。这一研究内容有助于更好地理解和优化城市道路设施的运行规律,为智慧城市建设提供有力支撑。本文的主要研究内容如下:(1)本文针对城市道路的运行态势作为选题,采用数据为导向的方法分析其特征。通过查找现有的专家知识库及相关标准文献,采用语义规则匹配与词向量映射相融合的方法,计算原始数据与主题的语义相似度,过滤符合条件的数据内容,有效提高了筛选过程的准确程度,为城市道路知识库提供数据支撑。(2)在融合多源的知识数据时,本文考虑到中文文本材料的语言特点,提出了适用于中文文本材料的基于聚类思想的词义消歧算法,对不同表达方式下的知识实体进行对齐和融合,更好地提升知识图谱数据的准确程度,并通过实验来证明该方法的有效性。(3)本文选取城市公共道路的运行态势作为应用对象,提出了针对态势风险模型,使用知识库来指导其改进优化的过程,从而实现城市道路运行的风险预测以及认知反演,将知识图谱应用至态势监测中。
一种基于表示学习的知识图谱融合算法与系统实现
这是一篇关于知识图谱,实体融合,知识表示学习,机器学习,跨语言,Web的论文, 主要内容为近年来,随着语义网的发展,越来越多的结构数据以知识图谱的形式公开发布,并广泛应用于信息检索、推荐系统、问答系统等领域。知识图谱作为语义数据的重要组成部分,通常包含了大量相互重合的RDF三元组信息,然而只有少量实体之间存在等价链接。所以,如果要同时使用多个相互关联的知识图谱,就必须将实体进行对齐或者合并,其中的关键技术就是实体融合。由于不同知识图谱之间存在着数据的语义不均一性,实体和属性的表示有许多变种和歧义,这给实体融合技术带来了巨大的挑战。实体融合算法主要基于语言学特征、层次结构、属性值域、辅助数据源、机器学习、知识表示学习等。一般地,基于语言学相似度的算法比较难于应用在大规模的数据集当中,机器学习相对灵活,但是依赖于训练数据和优化算法,知识表示学习能够脱离实体的文本信息,根据RDF三元组之间的结构特征对实体进行编码。传统的实体融合工具提供的匹配算法通常非常有限,不能满足用户的多样性需求,且缺少友好的用户界面,对于普通用户来说,使用门槛较高。本文提出了一个基于知识表示学习的双向监督迭代融合算法,将实体和属性映射到了同一个低维的向量空间。与传统方法相比,该算法避免了对知识图谱的糅合操作,并实现了跨语言知识图谱实体融合。同时,还实现了一个基于Web的实体融合工具,提供了良好的交互界面以及详细的操作指南,实现了高效的在线融合计算与数据传输。该工具提供了多种融合算法,包括语言学距离度量、基于正样本的机器学习以及知识表示学习。
基于知识图谱的科技资源整合系统的设计与实现
这是一篇关于科技资源整合,知识图谱,资源池,知识扩充,实体融合的论文, 主要内容为在科技服务领域,科技资源往往包含了论文、专利、科技成果、专家、机构等多个领域。现有的科技资源服务平台通常只包含部分领域或领域内的部分数据。并且不同的平台之间数据的组织格式和内容往往存在很大差异,使得用户在跨平台获取知识的时候往往会遇到很大的困难,因此在科技服务资源领域需要一个全面的科技资源的整合系统对相关的科技资源进行整理,以方便用户相关知识的获取。。近年来,知识图谱已成为现在计算机科学研究的热点,其通过图谱的展示方式,表达和展示出了在真实世界中存在的各种实体和概念,以及它们之间的关系。随着大数据技术的发展,知识图谱已经在智能问答、语义搜索、推荐系统等多个领域实现了应用。在专业性较强的科技资源领域构建知识图谱,既可以将不同平台之间的数据实现整合,也可以很好地展示平台中的科技资源数据。本论文研究了现有的知识图谱的构建方案和科技资源平台的知识组织和展示方式,并分析其不足,随后提出了基于知识图谱的科技资源整合系统的设计方案,从科技资源的获取、组织和存储、知识图谱的构建方案、科技资源的整合方案等四个方面来实现基于知识图谱的科技资源整合系统。本论文的具体研究工作如下:1)设计并实现一个科技资源池。具体包括了多平台的数据获取方式,对不同平台中获取到的科技资源数据的组织形式进行了统一整合,根据数据的结构的不同,分别存储在不同的数据库中进行了存储和管理。并通过一种基于查询深度的关键词迭代查询结合实体的远程监督的知识获取方法来更全面和广泛的获取新的知识。这为跨平台的科技资源的整合提供了数据资源,并通过资源池的构建,探究了多数据源大数据情况下科技资源池构建的必要性和手段。2)设计并实现了一个科技资源领域知识图谱。具体工作包括通过对现有的知识图谱构建方案的研究,设计并实现了一种基于科技资源的全流程的科技资源知识图谱的构建方案,对知识图谱构建的各个方面进行了实现,以研究在知识图谱的构建过程中需要的相关大数据技术,如实体分类、实体抽取、实体融合等,通过探究构建基于科技资源领域知识图谱的相关技术手段,为知识图谱的构建全流程提供一定的参考价值。3)基于科技资源领域知识图谱对科技资源进行了整合:通过实体融合的技术,对跨平台的组织不同的实体进行了融合和扩充,构建了一个完整的科技资源领域知识图谱。以对跨平台、多组织的科技资源系统的构建方案提供一定的参考。
电商领域女装商品知识图谱的构建及应用
这是一篇关于商品知识图谱,电商领域,实体关系抽取,实体融合,依存句法分析的论文, 主要内容为随着互联网产业的发展,居民消费方式逐渐从线下消费转向线上消费,电商平台的商品数据及用户数据产生了规模化增长。女装商品是其中个性化、时尚潮流的代表,具有独特的商品特征与用户群体。知识图谱利用图结构对商品资源进行组织整理,将用户与商品建立联系,为后续商品推荐、知识推理的发展提供思考与意见。本文以电商领域的女装类商品作为研究对象,进行商品知识图谱的构建及应用研究,主要研究方法与内容如下。其一,本文利用文献分析法对知识图谱的研究现状进行梳理,确定了本文研究内容将围绕数据获取与预处理、信息抽取、知识融合三个重要模块展开。其二,构建商品知识图谱的模式层,对商品信息资源的实体与关系进行定义,采用信息转化的方式将半结构化商品详情信息转化为三元组,进行知识图谱的存储。其三,针对女装商品特征,设计了一套人工标注规范体系,采用BERT+Bi LSTM+CRF的深度学习模型,从非结构化的用户评论数据中进行商品特征、情感倾向的实体识别。其四,首先融合实体类别特征、依存句法结构特征,采用规则模板的方式进行关系抽取。然后采用Word2Vec构造实体词向量矩阵,利用余弦相似度计算实体相似度,完成实体融合。最后,将经过实体融合的实体构造成<商品,具有,商品特征>与<商品特征,正负关系,情感倾向>的三元组结构,通过商品进行链接导入商品知识图谱中,实现商品知识图谱的应用扩充。结果表明,本文以女装商品为例,一方面,针对半结构化商品详情信息完成信息转换,构建商品知识图谱主体结构;另一方面,针对非结构化用户评论信息完成实体关系抽取、实体融合、知识图谱存储,其中实体识别的F1值达到85.61%。本文根据上述两个步骤,完成电商领域女装商品知识图谱的构建,并从信息检索与满意度评价两个角度展开商品知识图谱的应用探讨。
基于知识图谱的科技资源整合系统的设计与实现
这是一篇关于科技资源整合,知识图谱,资源池,知识扩充,实体融合的论文, 主要内容为在科技服务领域,科技资源往往包含了论文、专利、科技成果、专家、机构等多个领域。现有的科技资源服务平台通常只包含部分领域或领域内的部分数据。并且不同的平台之间数据的组织格式和内容往往存在很大差异,使得用户在跨平台获取知识的时候往往会遇到很大的困难,因此在科技服务资源领域需要一个全面的科技资源的整合系统对相关的科技资源进行整理,以方便用户相关知识的获取。。近年来,知识图谱已成为现在计算机科学研究的热点,其通过图谱的展示方式,表达和展示出了在真实世界中存在的各种实体和概念,以及它们之间的关系。随着大数据技术的发展,知识图谱已经在智能问答、语义搜索、推荐系统等多个领域实现了应用。在专业性较强的科技资源领域构建知识图谱,既可以将不同平台之间的数据实现整合,也可以很好地展示平台中的科技资源数据。本论文研究了现有的知识图谱的构建方案和科技资源平台的知识组织和展示方式,并分析其不足,随后提出了基于知识图谱的科技资源整合系统的设计方案,从科技资源的获取、组织和存储、知识图谱的构建方案、科技资源的整合方案等四个方面来实现基于知识图谱的科技资源整合系统。本论文的具体研究工作如下:1)设计并实现一个科技资源池。具体包括了多平台的数据获取方式,对不同平台中获取到的科技资源数据的组织形式进行了统一整合,根据数据的结构的不同,分别存储在不同的数据库中进行了存储和管理。并通过一种基于查询深度的关键词迭代查询结合实体的远程监督的知识获取方法来更全面和广泛的获取新的知识。这为跨平台的科技资源的整合提供了数据资源,并通过资源池的构建,探究了多数据源大数据情况下科技资源池构建的必要性和手段。2)设计并实现了一个科技资源领域知识图谱。具体工作包括通过对现有的知识图谱构建方案的研究,设计并实现了一种基于科技资源的全流程的科技资源知识图谱的构建方案,对知识图谱构建的各个方面进行了实现,以研究在知识图谱的构建过程中需要的相关大数据技术,如实体分类、实体抽取、实体融合等,通过探究构建基于科技资源领域知识图谱的相关技术手段,为知识图谱的构建全流程提供一定的参考价值。3)基于科技资源领域知识图谱对科技资源进行了整合:通过实体融合的技术,对跨平台的组织不同的实体进行了融合和扩充,构建了一个完整的科技资源领域知识图谱。以对跨平台、多组织的科技资源系统的构建方案提供一定的参考。
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