知識圖譜作為符號主義發(fā)展的產物,是人工智能技術和系統(tǒng)中的重要組成部分,其在百科知識、生物信息、社交網絡以及網絡安全等領域被廣泛運用。知識圖譜可視化查詢是理解和分析知識圖譜的重要技術,能夠幫助普通用戶有效地查詢知識圖譜。分類介紹知識圖譜的數(shù)據(jù)模型和可視化技術,從數(shù)據(jù)規(guī)模的角度描述大規(guī)模知識圖譜可視化的一般步驟。分析基于RDF圖和屬性圖的可視化查詢語言、基于關鍵字、過濾和模板的可視化查詢系統(tǒng),以及本體可視化查詢方法,從可讀性、可學習性、用戶友好度等方面對現(xiàn)有知識圖譜可視化查詢技術進行對比總結,闡述可視化查詢在領域知識圖譜中的應用現(xiàn)狀,并對知識圖譜可視化查詢的未來發(fā)展方向加以展望。 

【文章來源】：計算機工程. 2020,46(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

節(jié)點-鏈接圖可視化示例

鄰接矩陣是圖論中經常用來表示圖的一種方法。當使用節(jié)點-鏈接可視技術表示含有復雜關系的知識圖譜時,邊的交叉問題以及節(jié)點的重疊問題是無法避免的。鄰接矩陣可以有效地規(guī)避此類問題,使數(shù)據(jù)更具可讀性。節(jié)點在鄰接矩陣圖中通常用行向量和列向量表示,行列向量的交叉元素可反映節(jié)點間的關系,通常用來表示有無關系以及關系的權重等量化信息。圖2(a)和圖2(b)是同一個圖的不同節(jié)點排序可視化形式,可以看出,鄰接矩陣的可視化效果很大程度上受節(jié)點排序影響。目前有大量的研究關注于基于鄰接矩陣的圖結構挖掘。盡管通過鄰接矩陣能夠有效避免節(jié)點-鏈接圖中的邊交叉問題,但是無法直觀了解圖的拓撲結構,以及圖中存在的隱含關系,不適用于路徑匹配類的查詢任務。對此,文獻[21]提出混合布局的鄰接矩陣可視化技術,文獻[22]在鄰接矩陣的基礎上結合�；鶊D、柱狀圖等提出一個可交互的多視圖可視化系統(tǒng)StratomeX,文獻[23]結合樹與鄰接矩陣的方法實現(xiàn)了多變量圖的可視分析系統(tǒng)Juniper,用于分析由論文、引文度量和學者組成的網絡。

2007年5月關聯(lián)開放數(shù)據(jù)項目的提出,將獨立的知識圖譜通過RDF鏈接連接在了一起,形成了一個超大規(guī)模的知識圖譜,目前包含1 239個數(shù)據(jù)集通過16 147個RDF鏈接進行連接。面向關聯(lián)開放數(shù)據(jù)的大規(guī)�？梢暬夹g得到了學者廣泛關注。文獻[13]通過在不同數(shù)據(jù)集間定義抽象層實現(xiàn)關聯(lián)數(shù)據(jù)集間的動態(tài)可視化,并提出了關聯(lián)數(shù)據(jù)可視化模型LDVM。文獻[24]基于LDVM模型提出了大規(guī)模知識圖譜可視化的系統(tǒng)架構,如圖3所示,其中主要分為5個部分,分別為數(shù)據(jù)檢索、圖初始化、模型計算、節(jié)點布局和圖形渲染。首先通過數(shù)據(jù)檢索操作從知識圖譜中獲取數(shù)據(jù),例如RDF三元組,然后通過不同的可視化技術,例如節(jié)點-鏈接圖,得到二元組形式的圖G=(V,E),接著運用不同的模型根據(jù)數(shù)據(jù)中蘊含的信息計算節(jié)點的大小、顏色等信息,得到G=(V′,E′),并通過不同的布局模型,如FR模型,得到G=(V″,E″),最后經過圖形渲染將結果顯示到用戶的界面上。數(shù)據(jù)檢索的主要方式是查詢操作,將在本文的第2節(jié)進行介紹,圖形渲染主要是圖形圖像學的工作,本文不做過多闡述,詳情可以參考文獻[25]。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]知識圖譜在電力領域的應用與研究[J]. 劉津,杜寧,徐菁,劉雪瑩,宋鈺龍,邱麗萍,趙楊奧,孫夢園.  電力信息與通信技術. 2020(01)
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[3]知識圖譜可視化綜述[J]. 王勇超,羅勝文,楊英寶,張宏鑫.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2019(10)
[4]知識圖譜數(shù)據(jù)管理研究綜述[J]. 王鑫,鄒磊,王朝坤,彭鵬,馮志勇.  軟件學報. 2019(07)
[5]一種融合標簽語義的微博熱點話題挖掘方法[J]. 周福星,陳秀真,馬進,李生紅.  計算機工程. 2019(10)
[6]AceMap學術地圖與AceKG學術知識圖譜——學術數(shù)據(jù)可視化[J]. 張曄,賈雨葶,傅洛伊,王新兵.  上海交通大學學報. 2018(10)



本文編號：3282217