知識圖譜常用地圖資料庫_知識圖譜有什麼用處

❶ 基於GIS數字地質圖資料庫的組成

1.數字地質圖

傳統的紙質模擬地圖是根據地圖模型（map model），按照一定的數學法則、符號、制圖綜合原理和比例，將地球空間實體和現象的形狀、大小、相互位置、基本屬性等表示在二維平面上。「數字地圖」，簡單地說，就是存儲在計算機中數字化了的地圖。一般來講，數字地圖是以地圖資料庫為基礎，以數字形式存貯於計算機外存儲器上，並能在電子屏幕上實時顯示的可視地圖，又稱「屏幕地圖」或「瞬時地圖」。

（1）地質圖

「地質圖」乃是一切地質工作中的基本圖件，用規定的符號、不同的顏色、描繪一地區的地質現象，反映沉積岩、岩漿岩、變質岩、各類礦產、各種型式的地質構造線等，反映它們形成的時代、分布和相互關系，以三維空間的立體形狀表示在二維空間的平面上。金澤蘭等在《地質圖編匯法》中，提出地質圖是一種將出露在地表的地質構造現象按比例投影到平面圖（通常帶有地形等高線，即地形圖）上，並用規定的符號、色譜、花紋予以表示的圖件。它是為特定目的服務的、有選擇性地表示地質對象的時間和空間分布的符號化表現形式。在地質圖上表示的地質對象即可以根據地質屬性分類集合進行選擇，也可以按照地理范圍進行表示，一般情況下是兩者結合進行的。總的來說，地質圖是現實世界中地質客體在人腦中抽象的、具體的表達，是現實地質對象在圖紙上的映射。如圖7-11所示。

圖7-15 以對象為中心的面向對象數據模型實現圖形和屬性統一存儲

這種數據模型徹底解決了長期以來空間對象與其屬性數據，在物理上分離帶來的諸多難題，進而實現基於關系資料庫的GIS空間數據一與其他非空間關系數據一體化管理，給GIS系統開發、應用帶來了極大的便捷性。如利用空間引擎對空間與非空間數據進行操作，同時可以利用大型關系資料庫海量數據管理、事務處理（transaction）、記錄鎖定、並發控制、數據倉庫等功能。

4.GIS與數字地質圖資料庫的結合

GIS是分析和處理海量地理數據的通用技術，藉助GIS，基於大量綜合信息，可進行空間采樣，對構造演化、火成活動、沉積相、礦產形成、模擬區域地質演化等復雜問題進行時空和多元統計分析，對成礦預測和礦產勘查提供有力分析工具。在數據量充裕前提下，GIS分析具有定量、定時、定位的特點，可給出動態（不同時間、不同位置）結果。藉助深部與時間數據，GIS分析實際上可拓展到四維空間。

P.Gardenfors提出在客觀世界和符號表達之間存在著概念層，他將知識表達分為三個層次，即：亞概念層、概念層、符號層，通過亞概念層感知客觀世界，然後通過概念層將感知的內容抽象成為概念進行分類，將概念（分類）通過符號層表達出來。地理信息在概念層形成，在符號層表達，所以地理信息庫的建立就是通過概念層對地理空間（客觀世界）的抽象而形成地理信息概念空間，將該概念空間形式化後就成為本體化的地理信息空間，即可在計算環境下通過符號層（圖形）表達出來。

地質信息系統研究的關鍵問題之一，就是構造圖7-16中的地質模型，目的是通過有限的、不完全的並且含有各種雜訊的觀測數據來推斷地下空間的物質、能量的分布和流動情況。

圖7-16 地質認知過程的簡化示意圖

大部分礦產都不是暴露在表面，而是埋在地表深部。利用GIS的方法通過了解地表上層物質的空間分布，就可以判斷礦藏存在的可能性。在一個找礦預測區域往往已知部分礦區和礦點，這些礦區和礦點具有很多的空間屬性和地理屬性，要想很直觀的用以往普通的資料庫管理系統去把它表達出來，可謂耗時費力。而GIS的出現為礦產資源評價和管理提供了前所未有的評價工具與手段。GIS是採集、管理、處理、分析、顯示、輸出多種來源的與地理空間位置相關信息的計算機系統。隨著GIS與RS（遙感）、GPS（全球衛星定位系統）相結合的「3 S」集成以及計算機互聯網的迅速發展，GIS在地質找礦中將發揮更加重要的作用。

目前，GIS與地質空間資料庫的結合主要體現在以下幾點：

（1）建立地質礦產資源資料庫

描述礦產地屬性的數據內容繁雜，類別眾多，可分為屬性數據和空間數據，礦產地各類屬性信息認識、分析和評價該礦區也很重要。因此，地理空間信息在礦產資源管理中佔有非常重要的地位。地質礦產資料庫在GIS的支持下，結合礦產資源數據類型可建立多種地理空間資料庫和屬性資料庫，利用GIS先進的資料庫和圖庫管理對於各種地質圖件和數據的長期保存及修改變得容易。

（2）圖形顯示的直觀性和形象性

專題圖不僅是一種重要的研究手段，同時也能有效而直觀的反映研究成果。在地質資料庫基礎上，GIS可將各種數據或分析成果以專題圖的形式直觀而有效的顯示，並可進行人機互動式地設計、編輯、修改。在成果輸出方面，GIS能夠提供高質量的預測成果圖件，直觀清晰，一目瞭然。GIS的這些功能，能將各種礦產資源的文字描述與空間地理位置有效的結合與表達，大大提高了礦產資源數據的直觀性和形象性。

（3）空間分析功能

GIS的空間分析功能是GIS區別於其他計算機系統的主要標志。地質資料庫系統涉及GIS多種空間分析功能，結合地質「專家知識」，為大范圍大區域內實現快速、准確的成礦預測創造了有利條件。GIS吸取專家的經驗及知識較容易，並且進行成礦預測具有空間直觀性，避免了預測中的人為因素；能夠彌補一些人工方法的缺陷（如對於斷裂控礦影響寬度帶的確定）。與傳統的方法相比，GIS空間分析功能可以更加迅速地對大量數據進行對比和分析，大大節約了時間，縮短了研究周期，

（4）多源信息的集成

地質資料庫的數據是多源數據。有不同精度、不同比例尺、不同數據源、不同格式的數據，藉助GIS能將這些多源的數據有機地集成在一起，能提供集成管理多源地學數據（包括以文字、數字為主的屬性信息和以圖形圖像為主的空間信息），具有方便建立模型及進行空間模擬分析的能力，使數據的分析更有效和定量化。進而，可以以多尺度、多方位反映某個地區的地質成礦信息。

由此可見，海量的地質數據與GIS強大的空間信息處理和分析功能的有機結合，是地質領域對多源地學信息綜合分析進行成礦預測劃時代的理想工具。

通過以上三個章節的分析論述，GIS在理論和技術上的日臻完善和強大，使得基於GIS地質圖資料庫的應用更加深入人心。在理論上，地理空間和地理信息空間的點本質認識以及地理信息元組概念的提出對地理信息應用特別是在地質領域的應用理論體系的建立提供了一條理論依據和入口；在技術上，以ArcGIS為代表的新一代地理信息系統的日益完善：在地理信息表達上，以本體為核心的地理信息表達方式為地質信息的表達及應用提供了強有力的工具，使得原有地理信息所不能完成的知識發現、復雜環境建模等復雜應用在新地理信息系統下成為現實；在地理信息分析技術上，ArcGIS從地理信息庫（知識庫）、基於知識庫的智能可視化，以及地理信息處理三個角度為地理信息的各種應用提供了強有力的工具支持，特別是9.0版本開發以後，對探索式空間數據分析方法整合使從海量日益復雜的地理信息中進行數據挖掘和知識發現可以在空間、時間、屬性一體化方式下進行。

❷ 什麼是知識圖譜

知識圖譜，是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，並利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。

❸ 知識圖譜有什麼用處

知識圖譜 (Knowledge Graph) 是當前的研究熱點。自從2012年Google推出自己第一版知識圖譜以來，它在學術界和工業界掀起了一股熱潮。各大互聯網企業在之後的短短一年內紛紛推出了自己的知識圖譜產品以作為回應。比如在國內，互聯網巨頭網路和搜狗分別推出」知心「和」知立方」來改進其搜索質量。那麼與這些傳統的互聯網公司相比，對處於當今風口浪尖上的行業 - 互聯網金融，知識圖譜可以有哪方面的應用呢？

目錄
1. 什麼是知識圖譜？
2. 知識圖譜的表示
3. 知識圖譜的存儲
4. 應用
5. 挑戰
6. 結語

1. 什麼是知識圖譜？

知識圖譜本質上是語義網路，是一種基於圖的數據結構，由節點(Point)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里，每個節點表示現實世界中存在的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。知識圖譜是關系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個關系網路。知識圖譜提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

知識推理

推理能力是人類智能的重要特徵，使得我們可以從已有的知識中發現隱含的知識，一般的推理往往需要一些規則的支持【3】。例如「朋友」的「朋友」，可以推理出「朋友」關系，「父親」的「父親」可以推理出「祖父」的關系。再比如張三的朋友很多也是李四的朋友，那我們可以推測張三和李四也很有可能是朋友關系。當然，這里會涉及到概率的問題。當信息量特別多的時候，怎麼把這些信息（side information）有效地與推理演算法結合在一起才是最關鍵的。常用的推理演算法包括基於邏輯（Logic）的推理和基於分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。隨著深度學習在人工智慧領域的地位變得越來越重要，基於分布式表示方法的推理也成為目前研究的熱點。如果有興趣可以參考一下這方面目前的工作進展【4,5,6,7】。

大數據、小樣本、構建有效的生態閉環是關鍵

雖然現在能獲取的數據量非常龐大，我們仍然面臨著小樣本問題，也就是樣本數量少。假設我們需要搭建一個基於機器學習的反欺詐評分系統，我們首先需要一些欺詐樣本。但實際上，我們能拿到的欺詐樣本數量不多，即便有幾百萬個貸款申請，最後被我們標記為欺詐的樣本很可能也就幾萬個而已。這對機器學習的建模提出了更高的挑戰。每一個欺詐樣本我們都是以很高昂的「代價」得到的。隨著時間的推移，我們必然會收集到更多的樣本，但樣本的增長空間還是有局限的。這有區別於傳統的機器學習系統，比如圖像識別，不難拿到好幾十萬甚至幾百萬的樣本。

在這種小樣本條件下，構建有效的生態閉環尤其的重要。所謂的生態閉環，指的是構建有效的自反饋系統使其能夠實時地反饋給我們的模型，並使得模型不斷地自優化從而提升准確率。為了搭建這種自學習系統，我們不僅要完善已有的數據流系統，而且要深入到各個業務線，並對相應的流程進行優化。這也是整個反欺詐環節必要的過程，我們要知道整個過程都充滿著博弈。所以我們需要不斷地通過反饋信號來調整我們的策略。

6. 結語

知識圖譜在學術界和工業界受到越來越多的關注。除了本文中所提到的應用，知識圖譜還可以應用在許可權管理，人力資源管理等不同的領域。在後續的文章中會詳細地講到這方面的應用。

參考文獻

【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.

【2】User Behavior Tutorial

【3】劉知遠知識圖譜——機器大腦中的知識庫第二章知識圖譜——機器大腦中的知識庫

【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.

【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).

【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).

【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).

❹ 知識圖譜一般存儲在什麼資料庫中

專家推薦用圖資料庫。

❺ 知識圖譜在公安領域的應用有哪些呢

從上述表格中我們發現，「換湯不換葯」，我國公安知識圖譜目前正以平台或者解決方案的形式出現，而單一的工具類型已成為平台建設的某一關鍵環節。隨著技術的創新和發展，公安知識圖譜平台將更好的賦能智慧公安乃至社會公共安全建設。

公安知識圖譜技術的出現，很好的打破了公安行業的數據孤島難題，並在將數據進行連接之後，挖掘出數據背後更多有價值的信息，科技挖掘公安數據背後的故事。當下，基於知識圖譜技術為基礎的各類公安平台已經出現，並逐步進入了落地應用階段。

多維數據融合、數據中台已經成為各行業的發展趨勢之一，公安行業也不例外。而不管是多維數據融合還是數據中台，對數據對極高的要，公安知識圖譜作為多維數據融合和數據中台最核心的技術，通過「圖」的方式，可整理多源異構數據之間的關系，並且加快中台數據的響應速度。

目前公安部門將「知識圖譜技術」納入公安機關發展規劃，已開始嘗試引入「知識圖譜」解決業務系統預測預警的問題。

❻ 知識圖譜在地理信息領域的應用有哪些

知識圖譜（Knowledge Graph/Vault）又稱為科學知識圖譜，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。
主要應用在理論與方法與計量學引文分析

❼ 知識圖譜的簡介

知識圖譜(Mapping Knowledge Domain）也被稱為科學知識圖譜，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。
具體來說，知識圖譜是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，並利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。它把復雜的知識領域通過數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領域的動態發展規律，為學科研究提供切實的、有價值的參考。迄今為止，其實際應用在發達國家已經逐步拓展並取得了較好的效果，但它在我國仍屬研究的起步階段。

❽ 知識圖譜是什麼有哪些應用價值