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知识图谱的时空特性技术规范

1.范围

本标准《知识图谱的时空特性技术规范》分为3个部分

第1部分：设计并规范时空图谱的知识表示、组织、实践

第2部分：设计并规范时空图谱的知识抽取、融合、计算

第3部分：设计并规范多源跨主题时空图谱融合工程实施方法

本标准规定了知识图谱的时空特性技术的通用技术要求和试验方法。

本标准适用于公共安全、物品流通、国防军工、数字经济、资源优化、科学研究、政府管理、装备制造、金融科技等领域。

2.规范性引用文件

下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本标准。凡是不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本标准。

2022年《信息技术人工智能知识图谱技术框架》（计划代码：T-469）

3.术语和定义

下列术语和定义适用于本标准：

知识图谱的时空特性（SpatiotemporalCharacteristicsofKnowledgeGraphs）：以结构化形式描述并附加时空特征的知识元素及其联系的集合。

知识图谱（KnowledgeGraph）：以结构化形式描述的知识元素及其联系的集合。

[来源：《信息技术人工智能知识图谱技术框架》]

地理信息系统（GIS，GeographicInformationSystem）：对地球表面空间信息进行采集、处理、存储、查询、分析和显示的计算机系统，是以计算机图形图像处理、数据库技术、测绘遥感技术及现代数学研究方法为基础，集空间数据和属性数据于一体的综合空间信息系统。

本体（Ontology）：是共享概念模型的明确的形式化规范说明，体现了四层含义：概念模型、明确、形式化、共享。本体是实体存在形式的描述，往往表述为一组概念定义和概念之间的层级关系，本体框架形成树状结构，通常被用来为知识图谱定义Schema。

实体（Entity）：现实世界中独立存在的对象。

属性（attribute）:一类对象中所有成员公共的特征。

实体类型（entitytype）：一组具有共有属性的实体集合的抽象。

事件（entity）：在某个时刻或时间段内发生或预计发生的事。

关系（relation）：实体或实体类型间的联系。注：关系可描述实体类型和实体类型、实体类型和实体、实体和实体之间的关联方式。

知识表示（knowledgerepresentation）：利用机器能够识别和处理的符号和方法描述人类在发现或理解客观世界时获得的知识的活动。

知识获取（knowledgeacquisition）：从不同来源和结构的输入数据中提取结构化知识的活动。

知识融合（knowledgefusion）：从不同来源和结构的输入数据中提取结构化知识的活

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动。知识获取的数据源通常按数据组织结构的维度可分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据（如纯文本、音频和视频数据等）。

知识存储（knowledgestorage）：设计存储构架，并利用软硬件等基础设施对知识进行存储、查询、维护和管理活动。注：常见的知识存储方式分为：基于关系数据库的存储方式、基于图数据库的存储方式、基于RDF数据库的存储方式等。

Schema：相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性，一般主要由类型（type）和属性（property）来表达。

4.省略语

下列缩略语适用于本文件。

API：应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface）

RDF：资源描述框架（ResourceDescriptionFramework）

SDK：软件开发工具包（SoftwareDevelopmentKit）

5.概述

5.1.具备时空特性的知识图谱概念模型

具备时空特性的知识图谱在其生命周期中逐步形成了一系列的特征，概括来可以划分为四大特征：本质特征、形态特征、来源特征、其他特征。其中，本质特征包括要素特征、时间特征、空间特征，本质特征是知识图谱本质内涵的属性，不同数据资源的本质特征不同。

空间特征是指通过一系列空间坐标来对空间实体进行定位，空间特征还包括空间实体的形状、大小、空间发展规律等自身的几何特性以及用来描述空间实体之间联系的空间关系。

（1）形态特征

时空大数据的形态特征表现为数据的外在形式和附加特征，描述时空大数据的结构、格式、存储、基准等内容。

（2）来源特征

对数据来源的记录，是一系列数据的出处及数据从产生到最终进入形成数据库（本系统中最终形成具备时空特性的知识图谱）所经历的过程。

（3）其他特征

其他特征主要包括数据