基于大数据的知识图谱研究,基于知识图谱的

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同时表明基于大数据的数据素养、大学英语、数据采集等关键词作为社会网络图谱的边缘节点将会成为未来教育大数据领域研究的新趋势。三)聚类分析关键词的聚类分析意在将存有紧密关【摘要】大数据技术的发展，催生了Google以语义网和领域本体为其关键技术的大规模语义网络知识库——知识图谱(Knowledge Graph)的诞生和发展，不但在计算机科学领域发挥重大作用，且日

特别是在谷歌公司2012年公布了知识图谱(knowledge graph)项目用于增强其搜索引擎的性能之后，基于大数据的知识图谱迅速得到了学术界、工业界甚至是政府部门的高此外，合合信息还基于知识图谱技术打造了“金融机构客户尽职调查”解决方案，提供金融行业业务全生命周期的大数据采集、存储、处理、分析和服务，用AI赋能金融行业业务处理能力和效率，帮助银

ˋ﹏ˊ 学知识图谱(下简称知识图谱)是以科学文献知识为对象，以文献计量学、信息计量学、网络计量学、知识计量学和科学计量学的理论方法为基础，显示学科或领域发展进程与结构关系的一种图形，2010-2015 年间的1371 条文献，采用文献计量分析法、知识图谱法，借助于可视化工具CitespaceⅢ对文献进行分析，探讨了大数据研究领域核心作者群、文献来源、机构分布、学科

3 微软亚洲研究院，北京100080 摘要：随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长，构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生过去几年，以深度学习为代表的连接主义取得了丰硕的成果，如今提到人工智能，都默认是基于深度学习和机器学习方法，而其它研究方向似乎被众人遗忘。随着大数据红利消耗殆尽，深度学习模

∩０∩ 【摘要】以WebofScience、CNKI 和CSSCI 数据库中收录的大数据研究文献为数据来源，综合运用文献计量和内容分析方法，借助Citespace 和Ucinet 可视化软件绘制知识图谱，从摘要：随着互联网和信息的高速发展，知识图谱得到了广泛的关注.本文介绍了知识图谱的发展现状和实际应用情况，并综述了知识图谱的关键技术模块：知识表示、知识抽取、知识融合和