知識圖譜廣泛應用于人工智能領域,基于此融合多源地理空間數(shù)據(jù)并表示地理事物的語義和時空信息,實現(xiàn)"數(shù)據(jù)—知識"的轉(zhuǎn)換成為人們關注的熱點。但現(xiàn)有通用知識圖譜的空間知識覆蓋度低且存在錯誤,同時基于維基百科構建的地理知識圖譜存在空間關系、中文屬性和坐標信息等屬性缺失問題。因此本文以地理空間數(shù)據(jù)和百度百科數(shù)據(jù)的特征分析為基礎,提出了以地理空間數(shù)據(jù)提取地理實體為主,百度百科補充屬性信息為輔的知識圖譜構建方式。①基于GeoSparql設計模式層的地理實體、要素、幾何形狀和空間關系的邏輯關系;②通過地理實體提取、實體鏈接和屬性信息填充,在數(shù)據(jù)層實現(xiàn)空間知識融合;③結(jié)合關系型數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫,設計空間知識存儲方式;④在實體和關系2個方面定量分析知識圖譜的構建規(guī)模。結(jié)果表明,本文構建的知識圖譜中地理實體覆蓋度和鏈接百科成功率相對較高,擴充了地理實體的概念描述信息,并將地理坐標的覆蓋率提高到100%,對地理數(shù)據(jù)到地理知識的拓展具有重要意義。 

【文章來源】：地球信息科學學報. 2020,22(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

地理空間數(shù)據(jù)空間認知結(jié)構實例

模式層基于空間對象（Spatial Object）擴充了地理實體概念（GeoEntity）和相關屬性關系（圖3）。其中地理實體概念（GeoEntity）側(cè)重表示自然或人工地物，為了詳細表示數(shù)據(jù)來源，需派生空間數(shù)據(jù)地理實體（GeoDatasetEntity）和百度百科地理實體（GeoBaikeEntity）。地理空間數(shù)據(jù)中的實體被人為拆分成地理要素，通過Feature進行表達，并與GeoDatasetEntity建立hasFeature關系。Geometry抽象表達地物的幾何形狀，派生點、線、面等基本幾何體，通過hasGeometry關聯(lián)地理空間要素，并通過文本標記語言（Well-Known Text,WKT）和EPSG字符串表示幾何體的坐標信息和空間參考（圖3）。圖3 知識圖譜模式層的本體框架

圖2 知識圖譜構建流程知識圖譜中的關系可以反映地理實體間的相互作用。模式層通過SpatialRelation構建空間關系（圖3），并派生拓撲、方位、距離3個子類空間關系（圖4）。拓撲關系包括相交、相離、包含、在之內(nèi)、被覆蓋、覆蓋、穿過、重疊、相等、鄰接[19-20]，表示地理實體點、線、面間的鄰近和關聯(lián)程度。方位關系包括東、東南、南、西南、西、西北、北、東北，表達地理實體在空間維度上的相對方位。距離關系包括城內(nèi)與城際間的定性描述（非常近、近、中等、遠和非常遠）和定量表達，表示地理實體的遠近、親疏程度。此外，模式層還構建了對象屬性和數(shù)據(jù)屬性2類關系（圖4），前者表達語義關系，后者描述地理實體的物理屬性。對象屬性描述“概念-概念”、“概念-實例”、“實例-實例”關系，包括父子關系（如交通運輸倉儲與高速服務區(qū)）、相似關系（如國道與一級公路[21]）、等同關系（如豫與河南�。┮约案拍钆c實例關系，數(shù)據(jù)屬性為“實例-值”關系[22]。


本文編號：2959531