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基于多源数据的科研管理领域知识图谱构建

基于多源数据的科研管理领域知识图谱构建

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作者：周少坤华中科技大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

关键词：知识图谱构建知识建模科研管理领域 Neo4j

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