針對國網(wǎng)公司的業(yè)務數(shù)據(jù)無法跨專業(yè)貫通,數(shù)據(jù)資源無法被智能分析與管理等問題,提出基于全業(yè)務統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的知識圖譜構(gòu)建方法。在全業(yè)務統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心使用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,使用語義標注方法對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行知識抽取獲得知識實體、屬性和關(guān)系,通過知識融合技術(shù)構(gòu)建知識圖譜,根據(jù)用戶搜索內(nèi)容智能推薦結(jié)果和相關(guān)信息。實驗表明該方法提高了查準率和召回率,具有更好的智能搜索和分析能力。 

【文章來源】：計算機工程與應用. 2019,55(15)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

知識圖譜智能搜索視圖

用，2016，25（4）：91-96.[14]阮冬茹，潘洪巖，高凱.基于POS-CBOW語言模型的相似詞分析[J].河北科技大學學報，2015，36（5）：532-538.[15]BordesA，UsunierN，Garcia-DuranA，etal.Translatingembeddingsformodelingmulti-relationaldata[C]//27thAnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，2013：2787-2795.[16]ShiB，WeningerT.ProjE：embeddingprojectionforknowledgegraphcompletion[J].arXiv：1611.05425vl，2016.10080604020012345678搜索條件召回率/%知識圖譜關(guān)鍵詞圖7召回率結(jié)果圖王淵，等：知識圖譜在電網(wǎng)全業(yè)務統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的應用109

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于知識圖譜技術(shù)的電力設備缺陷記錄檢索方法[J]. 劉梓權(quán),王慧芳.  電力系統(tǒng)自動化. 2018(14)
[2]基于知識圖譜的標準文獻分析[J]. 張慧,侯霞.  計算機工程與設計. 2017(04)
[3]電力領(lǐng)域語義搜索系統(tǒng)的構(gòu)建方法[J]. 姬源,謝冬,周思明,王向東.  計算機系統(tǒng)應用. 2016(04)
[4]基于知識庫的客戶網(wǎng)購意向預測系統(tǒng)[J]. 馬月坤,劉鵬飛.  計算機工程與應用. 2016(13)
[5]知識圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J]. 劉嶠,李楊,段宏,劉瑤,秦志光.  計算機研究與發(fā)展. 2016(03)
[6]基于POS-CBOW語言模型的相似詞分析[J]. 阮冬茹,潘洪巖,高凱.  河北科技大學學報. 2015(05)



本文編號：3539878