《运动生理参数知识图谱构建指南》.docx

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FORMTEXT运动生理参数知识图谱构建指南

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运动生理参数知识图谱构建指南

范围

本文件给出了构建运动生理参数知识图谱的基本概念,提供了构建知识图谱的步骤、知识抽取加工、知识存储、图分析与图挖掘等方面的建议。

本文件适用于运动生理参数知识图谱的构建。

规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

知识图谱knowledgegraph

一种以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系的方式。

注:知识图谱将互联网的海量信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。

实体entity

具有独立逻辑含义的一类概念、人、事物。

关系relationship

实体与实体之间特定时间、特定行为下产生的联系。

属性attribute

实体或关系所具有的特性。

知识推理knowledgereasoning

在计算机中进行机器思维、求解问题的过程。

心电图Electrocardiogram

心脏活动所产生的电活动变化的记录。计量单位:mV。

心率heartrate

心脏每分钟跳动的次数。计量单位:次/分。

呼吸率respiratoryrate

每分钟呼吸的次数。计量单位:次/分。

血氧饱和度oxygensaturation

动脉血氧与血红蛋白结合的程度,是单位血红蛋白含氧百分数。计量单位:百分比,符号:%。

知识图谱构建

构建步骤

采用自顶向下的方式构建运动生理参数知识图谱,具体步骤如图1所示。

图1知识图谱构建步骤

知识抽取加工的目标是将结构化、半结构化和非结构化数据转化形成满足知识图谱存储要求的标准形式,主要包括数据甄别、数据清洗、数据转换和数据融合等步骤。

知识存储的目标是有效管理知识图谱依赖的图数据、属性数据。

图分析与图挖掘是在知识推理技术之上构建分析模型和算法挖掘模型,对知识图谱进行深入挖掘,生成分析挖掘结果,支撑表1中所列运动健康应用场景的构建。

表1运动健康应用场景

应用场景

输入项

计算逻辑

输出结果

运动适应能力评估

生理参数,包括但不限于心率、心电图、呼吸频率、血压、血氧饱和度等

根据运动过程中的生理参数变化趋势,通过图谱分析和挖掘,计算适应能力指数或适应能力等级

输出运动适应能力评估,评估用户对运动的适应程度

运动疲劳预警

根据运动过程中的生理参数变化趋势,通过图谱分析和挖掘,计算疲劳指数或疲劳等级

输出运动疲劳预警,提示用户可能已接近或达到疲劳状态

运动风险评估

根据运动过程中的生理参数变化趋势,通过图谱分析和挖掘,计算风险指数或风险等级

输出运动风险评估,提示用户可能存在的健康风险

知识抽取加工

知识抽取

知识抽取主要包括以下4个步骤。

——数据甄别:明确建立知识图谱的数据来源。包含但不限于心率、心电图、呼吸频率、血压、血氧饱和度等运动生理参数的数据源。

——数据清洗:对数据中的干扰项,特别是来自互联网的错误信息、虚假信息进行清洗,对表示不规范的数据进行统一与规范。

——数据转换:将不同形式、不同格式的数据转换成统一的表达形式。

——数据融合:针对不同来源的数据在字段、元组等层次的融合,不涉及实体、属性、关系的融合。

知识加工

知识加工以知识抽取阶段形成的高质量基础数据作为输入,输出高质量的知识图谱构建所依赖的实体、关系数据并形成运动生理参数知识库。

知识加工主要包括如下步骤:

——本体设计;

——实例获取;

——知识融合。

本体设计的内容主要包括以下4个方面。

——概念层定义:明确定义知识图谱构建需要的实体类型与关系类型,涉

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