科学知识图谱方法与工具入门，知识图谱方法介绍图片

《科学知识图谱:方式与应用》是大连理工大学WISE实验室用科学计量学及其新的知识图谱与可视化方式，形象化展示科学知识的发展进程与结构关系的一部学术专著。 系统阐述了科学知识图谱的原理与方式及其在科学学与管理学前沿、工程技术前沿、科学技术合作等领域中的应用成果。该书图文并茂，分明而确定地表现了色彩缤纷的科学知识互联网世界，昭示科学知识图谱是跟踪科技前沿、选择科研方向、开展知识管理与辅助科技决策的一种有效工具。

知识图谱是新一代的语义网达到是具备推理能力的知识库应用，在构建中表现为一个技术栈的组合。知识图谱的目标是处理信息过载问题。

知识图谱是运用一套新的技术和方式论在知识结构化和分析洞察两个方面提高信息转化为知识并且被利用的效率。

大数据信息内容服务平台库和知识图谱的抽象工作都是有关“结构化”和“关联”，不过前者是数据结构化，后者是知识结构化，前者是数据级别的关联，而后者是知识级别的关联。

在应用落地的功能场景上，知识图谱和大数据信息内容服务平台库在处理类似的分析洞察问题，只是知识图谱在处理“关系”这件事儿上，更直观、更高效。

撇开对知识本身的组织、查询和展现不谈，在分析和洞察方面知识图谱技术可以默认为是一种新的分析手段，根据图数据库和图分析的知识图谱在风险防控和营销推荐的某些方面有很好的表现，特别在设计多层次、多关系事务的探查效率和模型扩展能力上，知识图谱被觉得是突破传统数据分析技术无法提升的尴尬境地的期望所在。

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图是显示知识发展进程与结构关系的一系列各自不同的不一样的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们当中的相互联系。通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方式与计量学引文分析、共现分析等方式结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域还有整体知识架构达到多学科融合目标的现代理论。为学科研究提供真真切切的、有价值的参考。

1、数字治理。从企业业务场景出发，开展“数据”与“知识”双驱动，即从生产、经营、管理等实质上业务场景出发，将业务、流程、指标中的知识构建成知识图谱。

2、搜索问题回答与推荐。

（1）根据知识图谱的智能搜索。

能对文本、图片、视频等复杂多元对象进行跨媒体搜索，也可以达到篇章级、段落级、语句级的多粒度搜索。

（2）根据知识图谱的智能问题回答。可以分为直接回答、统计回答和推理回答。根据知识图谱的智能问题回答能从实体和短句两个维度进行挖掘，能理解多样问法和有噪音问法，具有非常高的准确率、召回率。

（3）根据知识图谱的智能推荐。则通过取得用户和物品的精确画像，以此达到准确的匹配和有针对性的推荐，达到场景化、任务型的推荐。

知识图谱是从技术方面帮企业处理各种数据的处理问题，并对业务需求进行精准计算，知识图谱可以处理的问题主要有以下三点：

1、对非标准数据的处理存在非常高的技术难度：传统的产品和方案集中于对企业内部单一系统的数据进行一定程度的处理，但外部数据的处理缺少统一的标准，影响企业工作效率。当需处理的数据规模很大、较复杂时，还要利用人工智能技术和语义工程技术搭建企业知识图谱加以处理。

2、对非结构化数据的处理存在非常高的技术难度：传统的产品和方案一般用来处理结构化数据，其实就是常说的数据库内已存储的，计算好的数据。但现实中存在非常多的非结构化数据，如语音、PDF等。要先针对业务场景的需求将这些数据结构化，再进行一定程度的处理。这样的针对业务需求将非结构化文本结构化的工作，唯有企业知识图谱可以胜任。

3、传统的搜索技术没办法针对业务需求进行精准计算：在对非标准和非结构化数据进行一定程度的处理时，传统的产品和方案一般采用搜索的方法来进行一定程度的处理，将企业对非常多数据进行认真分析计算的需求，转化为使用若干[关键词]进行近似查找。但这样的方法没办法满足在生产环节中对结果的精度和召回率要求，知识图谱技术可以完美处理这一问题。