知识图谱常用地图数据库_知识图谱有什么用处

❶ 基于GIS数字地质图数据库的组成

1.数字地质图

传统的纸质模拟地图是根据地图模型（map model），按照一定的数学法则、符号、制图综合原理和比例，将地球空间实体和现象的形状、大小、相互位置、基本属性等表示在二维平面上。“数字地图”，简单地说，就是存储在计算机中数字化了的地图。一般来讲，数字地图是以地图数据库为基础，以数字形式存贮于计算机外存储器上，并能在电子屏幕上实时显示的可视地图，又称“屏幕地图”或“瞬时地图”。

（1）地质图

“地质图”乃是一切地质工作中的基本图件，用规定的符号、不同的颜色、描绘一地区的地质现象，反映沉积岩、岩浆岩、变质岩、各类矿产、各种型式的地质构造线等，反映它们形成的时代、分布和相互关系，以三维空间的立体形状表示在二维空间的平面上。金泽兰等在《地质图编汇法》中，提出地质图是一种将出露在地表的地质构造现象按比例投影到平面图（通常带有地形等高线，即地形图）上，并用规定的符号、色谱、花纹予以表示的图件。它是为特定目的服务的、有选择性地表示地质对象的时间和空间分布的符号化表现形式。在地质图上表示的地质对象即可以根据地质属性分类集合进行选择，也可以按照地理范围进行表示，一般情况下是两者结合进行的。总的来说，地质图是现实世界中地质客体在人脑中抽象的、具体的表达，是现实地质对象在图纸上的映射。如图7-11所示。

图7-15 以对象为中心的面向对象数据模型实现图形和属性统一存储

这种数据模型彻底解决了长期以来空间对象与其属性数据，在物理上分离带来的诸多难题，进而实现基于关系数据库的GIS空间数据一与其他非空间关系数据一体化管理，给GIS系统开发、应用带来了极大的便捷性。如利用空间引擎对空间与非空间数据进行操作，同时可以利用大型关系数据库海量数据管理、事务处理（transaction）、记录锁定、并发控制、数据仓库等功能。

4.GIS与数字地质图数据库的结合

GIS是分析和处理海量地理数据的通用技术，借助GIS，基于大量综合信息，可进行空间采样，对构造演化、火成活动、沉积相、矿产形成、模拟区域地质演化等复杂问题进行时空和多元统计分析，对成矿预测和矿产勘查提供有力分析工具。在数据量充裕前提下，GIS分析具有定量、定时、定位的特点，可给出动态（不同时间、不同位置）结果。借助深部与时间数据，GIS分析实际上可拓展到四维空间。

P.Gardenfors提出在客观世界和符号表达之间存在着概念层，他将知识表达分为三个层次，即：亚概念层、概念层、符号层，通过亚概念层感知客观世界，然后通过概念层将感知的内容抽象成为概念进行分类，将概念（分类）通过符号层表达出来。地理信息在概念层形成，在符号层表达，所以地理信息库的建立就是通过概念层对地理空间（客观世界）的抽象而形成地理信息概念空间，将该概念空间形式化后就成为本体化的地理信息空间，即可在计算环境下通过符号层（图形）表达出来。

地质信息系统研究的关键问题之一，就是构造图7-16中的地质模型，目的是通过有限的、不完全的并且含有各种噪声的观测数据来推断地下空间的物质、能量的分布和流动情况。

图7-16 地质认知过程的简化示意图

大部分矿产都不是暴露在表面，而是埋在地表深部。利用GIS的方法通过了解地表上层物质的空间分布，就可以判断矿藏存在的可能性。在一个找矿预测区域往往已知部分矿区和矿点，这些矿区和矿点具有很多的空间属性和地理属性，要想很直观的用以往普通的数据库管理系统去把它表达出来，可谓耗时费力。而GIS的出现为矿产资源评价和管理提供了前所未有的评价工具与手段。GIS是采集、管理、处理、分析、显示、输出多种来源的与地理空间位置相关信息的计算机系统。随着GIS与RS（遥感）、GPS（全球卫星定位系统）相结合的“3 S”集成以及计算机互联网的迅速发展，GIS在地质找矿中将发挥更加重要的作用。

目前，GIS与地质空间数据库的结合主要体现在以下几点：

（1）建立地质矿产资源数据库

描述矿产地属性的数据内容繁杂，类别众多，可分为属性数据和空间数据，矿产地各类属性信息认识、分析和评价该矿区也很重要。因此，地理空间信息在矿产资源管理中占有非常重要的地位。地质矿产数据库在GIS的支持下，结合矿产资源数据类型可建立多种地理空间数据库和属性数据库，利用GIS先进的数据库和图库管理对于各种地质图件和数据的长期保存及修改变得容易。

（2）图形显示的直观性和形象性

专题图不仅是一种重要的研究手段，同时也能有效而直观的反映研究成果。在地质数据库基础上，GIS可将各种数据或分析成果以专题图的形式直观而有效的显示，并可进行人机交互式地设计、编辑、修改。在成果输出方面，GIS能够提供高质量的预测成果图件，直观清晰，一目了然。GIS的这些功能，能将各种矿产资源的文字描述与空间地理位置有效的结合与表达，大大提高了矿产资源数据的直观性和形象性。

（3）空间分析功能

GIS的空间分析功能是GIS区别于其他计算机系统的主要标志。地质数据库系统涉及GIS多种空间分析功能，结合地质“专家知识”，为大范围大区域内实现快速、准确的成矿预测创造了有利条件。GIS吸取专家的经验及知识较容易，并且进行成矿预测具有空间直观性，避免了预测中的人为因素；能够弥补一些人工方法的缺陷（如对于断裂控矿影响宽度带的确定）。与传统的方法相比，GIS空间分析功能可以更加迅速地对大量数据进行对比和分析，大大节约了时间，缩短了研究周期，

（4）多源信息的集成

地质数据库的数据是多源数据。有不同精度、不同比例尺、不同数据源、不同格式的数据，借助GIS能将这些多源的数据有机地集成在一起，能提供集成管理多源地学数据（包括以文字、数字为主的属性信息和以图形图像为主的空间信息），具有方便建立模型及进行空间模拟分析的能力，使数据的分析更有效和定量化。进而，可以以多尺度、多方位反映某个地区的地质成矿信息。

由此可见，海量的地质数据与GIS强大的空间信息处理和分析功能的有机结合，是地质领域对多源地学信息综合分析进行成矿预测划时代的理想工具。

通过以上三个章节的分析论述，GIS在理论和技术上的日臻完善和强大，使得基于GIS地质图数据库的应用更加深入人心。在理论上，地理空间和地理信息空间的点本质认识以及地理信息元组概念的提出对地理信息应用特别是在地质领域的应用理论体系的建立提供了一条理论依据和入口；在技术上，以ArcGIS为代表的新一代地理信息系统的日益完善：在地理信息表达上，以本体为核心的地理信息表达方式为地质信息的表达及应用提供了强有力的工具，使得原有地理信息所不能完成的知识发现、复杂环境建模等复杂应用在新地理信息系统下成为现实；在地理信息分析技术上，ArcGIS从地理信息库（知识库）、基于知识库的智能可视化，以及地理信息处理三个角度为地理信息的各种应用提供了强有力的工具支持，特别是9.0版本开发以后，对探索式空间数据分析方法整合使从海量日益复杂的地理信息中进行数据挖掘和知识发现可以在空间、时间、属性一体化方式下进行。

❷ 什么是知识图谱

知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

❸ 知识图谱有什么用处

知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头网络和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？

目录
1. 什么是知识图谱？
2. 知识图谱的表示
3. 知识图谱的存储
4. 应用
5. 挑战
6. 结语

1. 什么是知识图谱？

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识推理

推理能力是人类智能的重要特征，使得我们可以从已有的知识中发现隐含的知识，一般的推理往往需要一些规则的支持【3】。例如“朋友”的“朋友”，可以推理出“朋友”关系，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的关系。再比如张三的朋友很多也是李四的朋友，那我们可以推测张三和李四也很有可能是朋友关系。当然，这里会涉及到概率的问题。当信息量特别多的时候，怎么把这些信息（side information）有效地与推理算法结合在一起才是最关键的。常用的推理算法包括基于逻辑（Logic）的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。如果有兴趣可以参考一下这方面目前的工作进展【4,5,6,7】。

大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键

虽然现在能获取的数据量非常庞大，我们仍然面临着小样本问题，也就是样本数量少。假设我们需要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，我们首先需要一些欺诈样本。但实际上，我们能拿到的欺诈样本数量不多，即便有几百万个贷款申请，最后被我们标记为欺诈的样本很可能也就几万个而已。这对机器学习的建模提出了更高的挑战。每一个欺诈样本我们都是以很高昂的“代价”得到的。随着时间的推移，我们必然会收集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。

在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的重要。所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。为了搭建这种自学习系统，我们不仅要完善已有的数据流系统，而且要深入到各个业务线，并对相应的流程进行优化。这也是整个反欺诈环节必要的过程，我们要知道整个过程都充满着博弈。所以我们需要不断地通过反馈信号来调整我们的策略。

6. 结语

知识图谱在学术界和工业界受到越来越多的关注。除了本文中所提到的应用，知识图谱还可以应用在权限管理，人力资源管理等不同的领域。在后续的文章中会详细地讲到这方面的应用。

参考文献

【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】刘知远知识图谱——机器大脑中的知识库第二章知识图谱——机器大脑中的知识库

【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 知识图谱一般存储在什么数据库中

专家推荐用图数据库。

❺ 知识图谱在公安领域的应用有哪些呢

从上述表格中我们发现，“换汤不换药”，我国公安知识图谱目前正以平台或者解决方案的形式出现，而单一的工具类型已成为平台建设的某一关键环节。随着技术的创新和发展，公安知识图谱平台将更好的赋能智慧公安乃至社会公共安全建设。

公安知识图谱技术的出现，很好的打破了公安行业的数据孤岛难题，并在将数据进行连接之后，挖掘出数据背后更多有价值的信息，科技挖掘公安数据背后的故事。当下，基于知识图谱技术为基础的各类公安平台已经出现，并逐步进入了落地应用阶段。

多维数据融合、数据中台已经成为各行业的发展趋势之一，公安行业也不例外。而不管是多维数据融合还是数据中台，对数据对极高的要，公安知识图谱作为多维数据融合和数据中台最核心的技术，通过“图”的方式，可整理多源异构数据之间的关系，并且加快中台数据的响应速度。

目前公安部门将 “知识图谱技术” 纳入公安机关发展规划，已开始尝试引入 “知识图谱” 解决业务系统预测预警的问题。

❻ 知识图谱在地理信息领域的应用有哪些

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
主要应用在理论与方法与计量学引文分析

❼ 知识图谱的简介

知识图谱(Mapping Knowledge Domain）也被称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍属研究的起步阶段。

❽ 知识图谱是什么有哪些应用价值