大数据时代知识图谱关键技术与应用综述（2017）

《漆桂林、高桓、吴天星：知识图谱研究进展 - 2017》这篇论文深入探讨了大数据时代背景下知识工程的重要性，特别是知识图谱在数据挖掘和分析中的核心作用。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，旨在从海量文本和图像中提取有价值的信息，它的兴起为大数据处理提供了强大的工具。 文章首先回顾了知识图谱的历史，强调了自其诞生以来，尤其是在语义网络、本体论和链接数据的基础上，知识图谱是如何逐渐发展成为连接和整合各种领域知识的桥梁。早期的研究主要关注知识的表示、存储和查询，而现代知识图谱更侧重于实体之间的复杂关系和推理能力。 在关键技术方面，论文详细介绍了以下几个关键环节： 1. 实体关系识别（Instance Relation Detection）：这是知识图谱构建的基础，通过自然语言处理技术，识别文本中的实体及其相互之间的关系，如人名、地名、事件等。 2. 知识融合（Knowledge Fusion）：涉及不同来源和格式的知识整合，确保知识的一致性和完整性，减少冗余，提高整体知识质量。 3. 实体链接（Instance Mapping）：将现实世界中的实体映射到知识图谱中的统一标识，这对于跨源查询和知识的全局理解至关重要。 4. 知识推理（Knowledge Reasoning）：利用逻辑推理、规则引擎或机器学习方法，基于已有的知识进行推断，预测未知关系或补全缺失的信息。 接下来，作者列举了一些当时存在的开放知识图谱数据集，这些数据集对于研究者和开发者来说，既是测试和改进算法的平台，也是推动知识图谱应用发展的基石。 最后，论文通过一个情报分析的案例，展示了知识图谱的实际应用潜力。在情报分析中，知识图谱能够帮助分析人员快速理解和关联复杂的事件、人物和组织关系，提升决策支持的效率和准确性。 《漆桂林、高桓、吴天星：知识图谱研究进展 - 2017》这篇论文为读者提供了一个全面的视角，揭示了知识图谱研究的前沿进展和其在大数据时代所扮演的核心角色，同时也为后续的研究和实践提供了重要的参考。