知识图谱及其行业应用.pptx

;;;;1.1通用知识图谱VS行业知识图谱;;1.3知识图谱产业概览;;;1、什么是领域知识图谱？;NoKG(NotonlyKG):从“小”知识到“大”知识;2、DKG与GKG的关系？-区别;DKG与GKG的关系-联系;领域行业应用对于知识需求难以闭合;DKG与GKG的关系-联系;3、为何需要符号化表示的知识图谱？;4、为什么需要领域知识图谱DKG;;;5、领域知识图谱系统的生命周期？;三元组SPO表示;7.行业知识图谱生命周期;常用方法

自顶向下的方法：专家手工编辑形成数据模式

自底向上的方法：

基于行业现有的标准进行转换

从现有的高质量行业数据源（如业务系统数据库表）中进行映射

需要考虑

行业全数据分析，制定统一的知识分类体系

能够支撑事件、时序等复杂知识表达

多人在线协同编辑，并且实时更新

能够导入集成使用现有的（结构化）知识

支持大数据量可以与自动算法进行结合，避免全人工操作;7.1知识建模：本体知识库结构设计;;;7.2知识抽取：病历结构化;;7.3知识融合——疾病库知识的融合;;知识图谱数据存储需要完成的基本数据存储：

三元组知识的存储

事件信息的存储

时态信息的存储

使用知识图谱组织的数据的存储

知识图谱上层应用需要支持：

知识推理

知识快速查询

图实时计算;7.4事件及时序知识存储方案;;7.5知识计算;;;8、DKG如何评价？;9、DKG如何存储？;10、DKG如何查询？;11、DKG如何应用？;领域;12、DKG落地有哪些最佳实践？;13、DKG还存在哪些挑战？;;国外医疗知识图谱案例：IBMWaston;;;;;共现关系表;;;医疗知识图谱应用：有哪些信誉好的足球投注网站范式迁移（2）;;医疗知识图谱应用：轻问诊（1）;;医疗知识图谱应用：轻问诊（3）;;医疗知识图谱应用：知识服务平台;医疗知识图谱应用：药物发现（1）;医疗知识图谱应用：药物发现（2）;医疗知识图谱应用：药物发现（3）;;医疗知识图谱应用：辅助诊断（2）;备选诊断生成;;医疗知识图谱应用：医疗行情分析（2）;;;;基于代码知识图谱的有哪些信誉好的足球投注网站与推荐管理;运营商业务分析智能化解决方案;商业情报分析智能化解决方案;;一带一路地缘环境知识图谱;基于政务大数据的市民服务云应用;基于知识图谱的网站多媒体推荐;;14复旦知识工场平台：知识图谱数据与认知服务平台;知识图谱的其他技术和应用：;; 深度问答的不同产品形态

机器翻译应用–多语言翻译;;知识图谱的其他技术和应用：;3轮;;;Q：北京大学分数线;;智能交互：去哪儿订票;;知识图谱的其他技术和应用：;;知识图谱的其他技术和应用：;;;