知识图谱与大数据:挑战、应用与智能服务
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更新于2024-08-07
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"知识图谱的规模化带给知识表示的挑战-计算机体系结构—量化研究方法(第5版)英文原版"
本文档探讨了知识图谱在当今大数据环境下的重要性和面临的挑战。知识图谱是一种结构化的知识表示形式,它描述了现实世界中的概念、实体及其相互关系,以更贴近人类认知的方式来组织和管理互联网上的海量信息。这种技术在提升语义搜索、智能问答以及大数据分析等领域发挥了关键作用,成为了推动互联网和人工智能发展的重要驱动力。
在传统时代,知识库如Cyc是由专家手工构建,规模相对较小。但随着知识图谱的规模化,这一情况发生了变化。现在,知识图谱包含数百万甚至更多的事实描述,其构建和维护不再可能仅依赖人工。因此,如何有效地表示、存储和处理如此庞大的知识数据成为了亟待解决的问题。
知识图谱技术结合了认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理、语义Web、数据挖掘和机器学习等多个领域的研究,旨在自动化知识获取和构建大规模知识资源。在大数据时代,知识工程的角色更加关键,它不仅要从数据中提取知识,还要为数据赋予语义,使其转化为智能服务。
知识图谱的应用广泛,例如:
1. 知识融合:通过语义标注和链接,知识图谱可以整合分布异构的数据资源,提供以知识为中心的集成服务。
2. 语义搜索和推荐:它能将用户的搜索请求转化为对知识图谱的查询,返回结构化的精确信息,而非简单的网页链接。
3. 问答和对话系统:将知识图谱作为知识库,通过理解用户问题来直接提供答案。
4. 大数据分析与决策:知识图谱通过语义链接帮助解析大数据,提供决策支持和洞察。
知识图谱的发展历程与知识工程紧密相连,从最初的专家系统到现在的知识图谱,这个领域一直在适应和应对不断增长的数据规模和复杂性。随着技术的进步,知识图谱将继续在知识表示和智能应用中发挥核心作用。
2019-10-28 上传
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