大數(shù)據(jù)與知識圖譜構(gòu)建重點基礎(chǔ)知識點

大數(shù)據(jù)與知識圖譜構(gòu)建重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)定義a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)具有4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。c.大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，是現(xiàn)代社會的重要資源。2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域a.互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：搜索引擎、推薦系統(tǒng)、廣告投放等。b.金融行業(yè)：風(fēng)險評估、信用評級、反欺詐等。c.醫(yī)療行業(yè)：疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、健康管理等。d.交通行業(yè)：交通流量預(yù)測、智能交通管理等。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)a.數(shù)據(jù)采集：網(wǎng)絡(luò)爬蟲、傳感器、API接口等。b.數(shù)據(jù)存儲：分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。c.數(shù)據(jù)處理：Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架。d.數(shù)據(jù)分析：機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析等。二、知識圖譜概述1.知識圖譜定義a.知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化、語義化的知識表示方法。b.知識圖譜由實體、關(guān)系和屬性組成，能夠表達實體之間的復(fù)雜關(guān)系。2.知識圖譜應(yīng)用領(lǐng)域a.智能問答：通過知識圖譜檢索答案，提高問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。b.智能推薦：根據(jù)用戶興趣和知識圖譜推薦相關(guān)內(nèi)容。c.智能搜索：通過知識圖譜優(yōu)化搜索結(jié)果，提高搜索效率。d.智能決策：利用知識圖譜進行數(shù)據(jù)分析和決策支持。3.知識圖譜構(gòu)建方法a.手動構(gòu)建：專家根據(jù)領(lǐng)域知識構(gòu)建知識圖譜。b.半自動構(gòu)建：利用半自動化工具從文本中提取知識。c.自動構(gòu)建：利用機器學(xué)習(xí)算法從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動構(gòu)建知識圖譜。三、大數(shù)據(jù)與知識圖譜構(gòu)建重點基礎(chǔ)知識點1.數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲、缺失值、異常值等。b.數(shù)據(jù)整合：將不同來源、格式的數(shù)據(jù)進行整合。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合知識圖譜構(gòu)建的格式。d.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理。2.實體識別與抽取a.實體識別：從文本中識別出實體。b.實體抽?。簭奈谋局谐槿嶓w的屬性。c.實體：將識別出的實體與知識圖譜中的實體進行關(guān)聯(lián)。d.實體消歧：解決實體指代不明確的問題。3.關(guān)系抽取與建模a.關(guān)系抽取：從文本中抽取實體之間的關(guān)系。b.關(guān)系建模：將實體關(guān)系表示為知識圖譜中的邊。c.關(guān)系推理：根據(jù)實體關(guān)系進行推理，發(fā)現(xiàn)新的知識。d.關(guān)系評估：評估關(guān)系抽取和建模的準(zhǔn)確性。四、1.郭宇，張宇，李曉東.大數(shù)據(jù)與知識圖譜：技術(shù)、應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展，2018，55（2）：229251.2.陳國良，李國杰，張宇.知識