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领域知识图谱研究进展及其在水利领域的应用

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首先总结现有领域知识图谱的研究现状.其次,介绍领域知识图谱的发展趋势.然后,梳理水利领域知识图谱的构建难点,提出包含知识表示、抽取、融合、推理和存储等关键模块的水利领域知识图谱研究框架,并简要概括上述各模块的研究内容.最后,指出领域知识图谱构建存在的表示形式单一、抽取样本稀少、多源知识冲突、规则表示困难和数据管理低效等问题,认为合理化表示、准确全面抽取、实时性融合、可解释推理和高性能存储是下一步水利知识图谱的研究方向.
Research status of domain knowledge graph and its application in water conservancy

冯钧、杭婷婷、陈菊、王云峰、王秉发、张涛

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河海大学计算机与信息学院,江苏南京 211100

无人机开发及数据应用安徽高校联合重点实验室,安徽马鞍山 243031

领域知识图谱 水利领域 大数据 知识表示 知识抽取 知识融合 知识推理 知识存储

2018YFC0407901KJ2019A1277

2021

10.3876/j.issn.1000-1980.2021.01.005

河海大学学报(自然科学版)
河海大学

河海大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.803
ISSN：1000-1980
年,卷(期)：2021.49(1)
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