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文章从用户画像和知识图谱角度出发,构建了智慧图书馆的信息推荐体系结构,智慧图书馆的信息推荐体系包括系统板块和系统架构两大部分,系统板块包括系统管理、用户画像、知识图谱、信息推荐、结果展现、结果反馈等七大模块,系统架构包括数据层、分析计算层、结果层、反馈层等四个层级。 相似文献
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大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]探索构建中国历代存世典籍知识图谱,以为研究者挖掘海量古籍书目数据背后隐藏的知识提供一站式平台,拓展古籍知识服务内涵,同时,大规模的典籍知识图谱也是机器智能的重要基础。[方法/过程]通过知识图谱技术对中国历代存世典籍进行知识组织,从需求层、模型层、应用层3部分构建一个典籍知识图谱框架模型,通过人机协作进行典籍数据抽取及多源数据融合,完成数据的整理,并对典籍知识图谱实体类型及属性、典籍知识图谱实体关系及类型进行分析与定义。[结果/结论]所构建的典籍知识图谱包含649549种古籍实体、221783位典籍责任者、1498383个古籍版本、13960个地名节点,形成了一个立体、多维、多用途的古籍知识关联网络,对全球目前存世的主要中国历代典籍书目信息进行了较全面描述。 相似文献
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[目的/意义] 知识图谱已成为公共数字文化资源知识组织的新形态。利用知识图谱技术赋能红色历史人物知识问答服务,提升用户交互体验,对红色历史资源的开发利用具有重要意义。[方法/过程] 在梳理历史人物数字资源组织及知识问答系统相关研究的基础之上,构建了红色历史人物知识图谱Schema与KBQA架构,从数据获取、知识抽取、知识融合、图谱生成和知识问答五个环节搭建了红色历史人物问答模型,并以老上大历史人物数字资源进行实证研究。[结果/结论] 本文设计的知识问答服务架构在红色历史人物数字资源的图谱半自动构建、知识推理与智能交互方面具有优越性,提升了用户知识服务体验。 相似文献
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文章阐述知识图谱加持的智慧图书馆推荐技术体系构建基础,按推荐处理流程描述知识图谱加持的智慧图书馆推荐技术体系,据此初步构建基于图书资源知识图谱的智慧图书馆推荐系统,以验证所构建技术体系可行性。知识图谱加持的智慧图书馆推荐技术体系按推荐处理流程及其所用技术分为数据采集及预处理、基于Lambda架构的数据分析、馆藏知识图谱构建、特征建模、推荐生成、推荐结果展示6类。依托高性能大数据技术及并行化框架高效处理全域、实时交互数据,基于知识图谱聚合关联、挖掘发现语义知识以扩展组合推荐特征,可视化节点及关系以表征、解释推荐结果,最终提升推荐系统智能性、优化读者服务体验及赋能知识组织策略。 相似文献
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数字人文的兴起为红色文献的保护和传承提供了新的技术与方法。文章引入知识本体与知识图谱,对皖西红色文献进行细粒度关联,进而加快皖西红色文献数字化开发进程,为实现皖西红色文献资源的知识关联、聚合、发现提供新路径。以“书目框架模型”（BIBFRAME）为核心,构建知识本体的核心词表,从“文献”和“内容”两个层次设计实体的语义关联;依据知识本体的结构,抽取皖西红色文献中的实体及其关联,构建红色文献数据库,并自定义检索任务来模拟真实的检索需求;以“六霍起义”、革命英雄“舒传贤”和“红色事件地点分布”为主题,构建知识图谱并基于图谱进行知识发现。结果表明,知识本体可以有效提取皖西红色文献的实体数据并联结知识图谱以协助研究者进行文献检索与知识发现,佐证了以知识本体为代表的数字人文技术方法在红色文献研究中的使用价值与应用价值。 相似文献
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在资源越来越丰富而利用率却越来越低的背景下,如何有效利用高校图书馆资源开展知识推荐服务是现阶段的一个研究主题.文章基于用户画像在高校图书馆知识推荐服务方面的应用优势,梳理了当前高校图书馆知识推荐服务的不足,并借助用户画像的构建过程对高校图书馆开展知识推荐服务提出优化策略.即高校图书馆要不断完善自身理念,动态把握用户需求,开发特色馆藏资源,建立健全的用户隐私保障制度,及时处理用户反馈信息. 相似文献
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知识图谱（Knowledge Graph,简称KG）的表示学习方法旨在将知识图谱的实体和关系表示为稠密低维实值向量, 进而在低维向量空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联, 在知识图谱的构建、推理、融合、挖掘以及应用中具有重要作用。已有的知识图谱表示方法仅仅考虑了知识图谱中的直接事实,忽略了知识图谱中一些隐藏的语义信息,这些语义信息对于知识图谱关系和实体的嵌入表示有着重要的影响。本文提出了一种规则增强的知识图谱表示学习方法,该方法首先通过知识图谱规则挖掘的方法提取一组可代表知识图谱语义信息的Horn 逻辑规则,随后通过基于规则的物化推理方法将相应的隐藏语义信息注入到知识图谱表示学习模型中。实验结果表明,基于规则增强的方法可以显著提升已有知识图谱表示学习模型在链接预测和定理预测上的效果和性能。 相似文献
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本文为解决领域科技文献与专题价值的割裂问题提出深度融合科技文献、科研活动等科研对象与领域专题数据资源的图谱构建方法。通过主题词关联设计,构建包含期刊论文、期刊、科研机构、科研人员及专题实体类型的科研本体,选取机器学习专题构建科研知识图谱,并基于图数据库Neo4J进行图谱管理与查询验证。该专题科研知识图谱可以支持单实体/属性、多实体事实性问题的复杂图谱查询,有效揭示专题、科技文献的关联关系,具有较强的应用价值,可以为面向文献数据的智能知识服务提供新的思路和方向。 相似文献
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桥梁文化遗产档案作为桥梁设计建造、维护等社会活动的直接记录,具有丰富的人文内涵和知识价值。当前桥梁文化遗产档案组织利用侧重于实体编研或基于元数据标注建立数据库,档案资源之间的关联性较差,无法挖掘档案中蕴含的隐性知识。本文将本体、知识图谱技术引入到档案领域,以湖北省桥梁文化遗产档案资源为例,从本体模型设计和知识图谱构建两方面对其进行细粒度的语义化组织,并从人、时、地等多维度对图谱中的档案知识关联进行可视化呈现,能运用于语义检索、智能问答、个性化推荐等多元场景,为相关部门开发利用桥梁文化遗产档案资源提供一定参考。 相似文献
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［目的/意义］ 中医药是中华文化的传承,对现代医学发展具有重要作用,应受到高度重视。利用数字技术组织中医古籍,对其进行保护与重用具有重要意义。［方法/过程］ 以简帛医药文献为研究对象,分别构建简帛医药书目本体和内容本体,并通过书目本体和内容本体的连接形成简帛医药文献本体模型;利用命名实体识别模型抽取实体概念,利用依存句法分析和规则的方法抽取实体关系,最终将简帛医药文献数据存入图数据库,实现简帛医药文献知识图谱可视化与检索查询结果呈现。［结果/结论］ 利用本体和知识图谱,提出简帛医药知识组织方法,建立具有逻辑关系的简帛医药知识链,形成中医药领域知识的语义网络,在中医古籍的智能化方面做出有益的探索,有助于中药知识的普及与传承。 相似文献
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科技文献跨语言推荐模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取,如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象,但当前国内外相关研究都基于单一语种进行,多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型,并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术,分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征,以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型,在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。 相似文献
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图书馆学术资源推荐系统是一种为了解决信息过载、提高搜索效率而提出的基于信息过滤机制的知识服务系统。系统的改进,可以从用户Web日志、搜索习惯、浏览行为、图书馆学术关联数据等多角度进行数据挖掘和数据分析,以构建读者信息需求库及关联数据仓库,采用基于内容过滤推荐和规则过滤推荐相结合的混和推荐技术来实现推荐系统,以提高资源推荐的精度和覆盖率。 相似文献
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古代经典辞书是重要的馆藏文献文化遗产,对其进行知识组织可实现古汉语词汇的语义关联和知识发现。文章深入分析了古代辞书的体例和内容结构,依据词汇语义学、本体术语学与资源描述框架标准,设计辞书知识本体,提出以词汇符号—概念—释义的结构化知识表示为基础的辞书知识图谱构建框架,依此进行词汇概念、关系、释义、例证的抽取,并完成关联数据的转换、存储与发布。最后以经典辞书《尔雅》为例,阐述了古代辞书知识图谱的构建过程以及在语义搜索、智慧学习、数字人文等场景中的应用。辞书知识图谱构建可以促进典籍辞书的数字人文研究。 相似文献
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[目的/意义]在线医疗信息抽取是实现医疗信息检索、医疗信息推荐、个人医疗健康提醒及警示、疾病诊断、公众健康监控、药物不良反应挖掘等服务的基础环节，而医疗实体抽取则是在线医疗信息抽取的首要工作。本文拟解决传统医疗实体抽取严重依赖于人工特征提取且效率低的问题。[方法/过程]以网络文本为研究对象，首先对医疗实体类型和医疗实体抽取的目标进行描述。将在线医疗文本中的医疗实体抽取任务看作序列标注问题来解决，通过对CNN模型和BiLSTM模型基础理论的探讨，构建基于混合深度学习模型CNN-BiLSTM的医疗实体抽取框架。[结果/结论]通过三组对比实验，验证了本文所使用的CNN-BiLSTM模型在医疗实体抽取任务中的有效性。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱对于重构数字人文资源、促进资源共享重用和深度开发具有重要意义。通过协作智能充分结合人类智慧和机器智能,有助于实现高效、优质的知识图谱构建。[方法/过程]提出基于协作智能构建数字人文领域知识图谱的PDC工作模式,结合数字人文领域知识图谱构建中的核心任务,分析人与AI的分工与协作,并总结在这一过程中协作智能逐渐由人类主导转向AI主导的趋势。[结果/结论]进一步展示基于协作智能的家谱知识图谱构建的可行性和有效性,重点探索家谱知识抽取中的协作智能,并通过定性和定量的评价展示协作智能的优势。协作智能不仅是未来数字人文知识图谱构建的发展趋势,对于其他领域的数字资源组织和知识图谱构建的实践亦具有一定的参考价值。 相似文献
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基于知识组织体系的网络信息资源组织模式初探 总被引：5，自引：0，他引：5
通过分析现有网络信息资源组织模式,揭示其不可回避的缺陷。以知识组织体系理论为基础建立一种新的网络信息资源组织模式,即用XML/RDF来描述网络信息资源。通过建立知识本体进行知识的重组与表示,构建出基于知识组织体系的网络信息资源组织模式,为用户提供智能化的检索与服务。 相似文献