知識圖譜研究與領域實踐

馮鈞，日本名古屋大學信息工程博士，博士生導師，現就職於河海大學電腦與信息學院，長期從事數據管理、領域知識工程、水利大數據應用研究。主持或參與國家重點研發計劃項目、國家重大專項、國家科技支撐計劃、國家自然科學基金、水利部公益性行業專項重點項目、江蘇省科技支撐計劃以及重點工程科研項目等30餘項目。獲國家科技進步二等獎1項，省部級科技進步一等獎2項、二等獎1項，發表學術論文80餘篇。主持編制水利行業標準2部，出版英文學術專著1部，申請國家發明專利60餘件，獲授權國家發明專利30餘項，軟件著作權10餘項。江蘇省“青藍工程”優秀青年骨乾教師。

目 錄

 

第 1章 緒論 001

1.1 知識圖譜簡介 001

1.2 領域分層知識體系 003

參考文獻 004

第 2章 實體關系圖譜構建技術 005

2.1 知識抽取 005

2.1.1 引言 005

2.1.2 相關工作 006

2.1.3 基於維基百科的知識抽取 010

2.1.4 水利空間關系詞識別與提取 014

2.1.5 面向領域知識圖譜的關系抽取 020

2.1.6 基於強化學習的關系抽取 031

2.1.7 基於聯合學習的實體關系抽取 039

2.1.8 總結 043

2.2 知識融合 044

2.2.1 引言 044

2.2.2 相關工作 044

2.2.3 基於多特徵的實體消歧 051

2.2.4 基於詞典的屬性對齊 055

2.2.5 基於貝葉斯分析的屬性真值發現 056

2.2.6 實驗分析 060

2.2.7 總結 063

2.3 知識存儲 063

2.3.1 引言 063

2.3.2 相關工作 064

2.3.3 基於頻繁謂詞的擴展垂直劃分方法 065

2.3.4 基於頻繁謂詞樹的SPARQL查詢方法 069

2.3.5 基於混合存儲模式的分佈式SPARQL查詢優化 076

2.3.6 總結 084

參考文獻 084

第3章 事理圖譜構建 091

3.1 事件和場景抽取 091

3.1.1 引言 091

3.1.2 相關工作 093

3.1.3 基於預訓練模型的事件抽取 095

3.1.4 基於Bi-LG-LSTM神經網絡的一元時間序列分割 101

3.1.5 基於滑動窗口採樣和DTWCorr度量方式的多元時間序列分割 107

3.1.6 總結 113

3.2 事件模式庫構建 114

3.2.1 引言 114

3.2.2 相關工作 114

3.2.3 基於特徵提取與選擇的多元時間序列聚類 115

3.2.4 基於子序列全連接的時間序列模體挖掘 122

3.2.5 基於時間序列關系的多元時間序列關聯規則挖掘 129

3.2.6 總結 135

3.3 事理規則挖掘 136

3.3.1 引言 136

3.3.2 相關工作 136

3.3.3 基於事理圖譜的時空場景事件演化成因分析 137

3.3.4 總結 144

參考文獻 144

第4章 業務主題圖譜構建技術 149

4.1 層次主題挖掘技術 149

4.1.1 引言 149

4.1.2 相關工作 150

4.1.3 基於標簽信息的文本主題層次挖掘模型 151

4.1.4 總結 160

4.2 動態主題挖掘技術 161

4.2.1 引言 161

4.2.2 相關研究 161

4.2.3 基於主題關聯度的動態主題演化路徑挖掘 162

4.2.4 總結 166

4.3 對象屬性挖掘技術 166

4.3.1 引言 166

4.3.2 相關工作 166

4.3.3 基於LDA和同義詞識別的對象屬性挖掘 167

4.3.4 總結 174

4.4 主題 要素關聯挖掘技術 174

4.4.1 引言 174

4.4.2 相關工作 174

4.4.3 基於文檔網絡圖的主題關鍵要素挖掘 176

4.4.4 總結 182

參考文獻 182

第5章 領域知識應用 187

5.1 智能數據服務技術的應用案例 187

5.1.1 引言 187

5.1.2 基於知識圖譜的多關系問答 188

5.1.3 水利領域知識圖譜可視化 197

5.1.4 基於知識圖譜的個性化推薦 204

5.1.5 面向基礎水利對象的多模態數據關聯與應用 208

5.1.6 總結 214

5.2 智能決策支持的應用案例 214

5.2.1 引言 214

5.2.2 基於時空特徵模式庫的決策方案生成和優化 214

5.2.3 基於事理圖譜演化模式的反向成因分析 227

5.2.4 總結 230

5.3 智能預測模型的應用案例 231

5.3.1 引言 231

5.3.2 基於多特徵小樣本數據的洪水預報 231

5.3.3 基於可解釋的時空註意力網絡方法的洪水預報 241

5.3.4 基於特徵融合的洪水預測 252

5.3.5 基於可解釋的洪水多步預測方法 258

5.3.6 總結 263

5.4 基於耦合網絡的業務協同預演 264

5.4.1 引言 264

5.4.2 耦合網絡定義與表示 265

5.4.3 面向業務的協同預演系統架構 266

5.4.4 總結 268

參考文獻 268