基于知识图谱构建,知识图谱建构的知识图教学

基于知识图谱构建,知识图谱建构的知识图教学

模式层：在数据层之上，是知识图谱的核心，存储经过提炼的知识，通常通过本体库来管理。数据层：存储实例知识数据。二、知识图谱的技术架构图1 基于本体的知识图谱技术架构通用的基知识图谱构建主要分为自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。自顶向下构建方式需要先定义好本体（Ontology或称为Schema），再基于输入数据完成信息抽取到图谱构建

1.开放域知识图谱的本体构建通常用自底向上的方法，自动地从知识图谱中抽取概念、概念层次和概念之间的关系。2.领域知识图谱多采用自顶向下的方法来构建本体。一方面，相对于开放域构建知识图谱的第一步是从各种来源中提取出结构化的知识。这可以通过自动化的知识抽取方法实现，例如信息抽取、实体识别和关系抽取等技术。通过这些方法，可以从文本、数据库和互联网等资源

二、知识图谱构建目前的知识图谱分为两类。一类是开放域的知识图谱，另一类是垂直领域的知识图谱。比如谷歌为搜索引擎所建立的知识图谱就属于开放域的。垂直领域的知识图谱，比如一般在数据获取之前会先做个知识建模，建立知识图谱的数据模式，可以采用两种方法：一种是自顶向下的方法，专家手工编辑形成数据模式；另一种是自底向上的方法，基于行业现有的标

知识图谱构建的学习技术知识图谱构建首先需要确定可用数据源，如结构化数据、机器可读的开放本体或辞典、开放链接数据和开放知识库、行业知识库和行业垂直网站、在线百科(维基、互动、百度)和文本知识图谱构建流程核心步骤1.碎片化、异构知识数据采集，转化为关系图谱数据2.使用NLP、OCR智能辅助数据汇聚与清洗，完成知识识别、合规风险识别3.知识有序化、分析抽象建立本体

针对需要构建知识图谱的企业客户，面向不同行业及领域，提供面向行业的知识图谱全流程解决方案，适合金融、公安、医疗、法律等多个需要构建知识图谱的行业.本文面向教育领域，首先提出了一种基于知识图谱的从课程知识体系建立、学习者画像生成到自适应学习推荐的完整技术框架，并以计算机网络等课程为例对知识图谱的构造技术进行了示例；其次，在自适应学习