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  • 数据融合 知识图谱
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    2022-01-09 12:16:18

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    数据,帮助金融合作伙伴存储其商业客户大数据,梳理客户关系以高效挖掘潜在商业价值;在对私业务方面,知识
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    库在物联网数据接入、管理、分析等方面,为客户提供从引擎级产品到行业知识落地的全套解决方案,原生的图计
    算框架能帮助客户从这些数据中挖掘出其隐含的巨大价值。
    多样的图计算功能
    知识图谱数据库的图计算部分涵盖了多种图关联算法,包括:图聚类、社区发现、PageRank 等批量迭代式处理算
    法。
    海量可扩展图处理
    知识图谱数据库通过对腾讯社交网络图的计算分析和技术积累沉淀,支持万亿关联关系的图计算和知识发现,在展
    现层、图分析和展现模块,支持对接开源展示组件。
    灵活的数据输入格式
    对于不同业务形态的多样化数据源,知识图谱数据库支持结构化,非结构化的多种原始数据输入。
    完备的图查询语言
    在查询语言上,知识图谱数据库支持调用 JDBC 函数式提供服务,同时也支持类 SQL 结构化查询语言。
    高级图查询低延时
    知识图谱数据库使用更紧凑的数据存储和索引查找技术,对图查询操作及高级图查询可做到低延时响应,同时支持
    动态图数据库秒级更新操作和动态图数据库分钟级批量更新。
    丰富的图查询功能
    知识图谱数据库除了提供基本的按用户给定条件查点、查边、深/广图遍历和严格子图匹配,还能基于高效的图索引
    技术提供准实时响应的可达性查询、最短路径查询、按相关性排序的模糊子图匹配。知识图谱数据库的查询引擎提
    供了较为优化的图查询处理,与未优化的查询处理相比快3个数量级的效果。
    腾讯知识图谱数据库(Tencent Knowledge Graph Database,即 TKGD),是集图数据库和图计算引擎为一体化
    的平台。在社交网络、金融业和物联网等领域中,不同实体通过各种不同的关系相关联,组成复杂的关系图数据,
    这些数据原生性的支持以图的形式表现,形成大量的图数据。知识图谱数据库平台支持对万亿关联关系图数据的快
    速检索、查找和浏览,并深度挖掘隐藏在关联关系中的知识。
    知识图谱数据库提供一站式全域行业数据融合,高效治理异构异质数据,对图谱关联查询及视图进行归一化处理。
    知识图谱数据库支持与用户的业务模型对接,通过图挖掘算法、机器学习模型和规则集引擎对具体领域知识快速建
    模。知识图谱数据库基于腾讯海量社交场景下的黑产识别能力,在泛安全领域中提供关联解决方案,增强企业业
    务,催新商业模式。知识图谱数据库研发过程中产生的国内国际专利达20余项、国际领先学术论文达数10篇,主要
    覆盖在:
    准实时响应可达性查询、最短路径查询和距离查询。
    利用查询优化技术高速处理大图中子图匹配。
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    知识图谱的实体往往面临数据融合的问题,因为知识图谱的数据源可能有多个,在不同数据源有对同一实体的不同表达,即使在同一个数据源里也可能存在这种情况,需要通过一定手段将其合并。

    知识图谱的数据融合过程通常如下:

    知识融合流程图

    1,数据预处理:输入的原始数据源往往存在脏数据和格式不一致数据,需要进行人工进行规整,这一步过程是实际工程中比较费时但是作用很大的工作,没有好的数据处理后续的算法效果往往也不会好。

    2,数据分组:我们的目标是找出所有相同的实体,如果不进行数据分组,我们的计算量会是两两比较,对于海量数据的时候计算量过于庞大,所以要事先进行分组。分组的效果既要保证能够比较均衡地分而治之,又要尽量保证不要漏分。

    常见的方法包括通过数据本身的类目信息进行分组,比如在融合商品数据的时候可以根据商品的类目信息进行分组;或者根据数据的关键信息,比如在融合人物数据的时候可以根据其出生日期进行分组。

    3,属性相似度:经过上一步的分组,每个分组下的实体是有可能是相同的实体的集合,接下来需要对实体的属性进行计算相似度,有了实体各个属性的相似度才容易进行下一步的实体相似度计算。

    常见的方法包括:

    3.1)纯字符串的:计算编辑距离,levenshtein distance,计算字符串A通过插入/删除/替换操作变换到字符串B的距离;

    3.2)集合类型:计算Jaccard相似度,计算集合交集个数/集合并集个数;

    3.3)文档类型:通过tf-idf找出每篇文档的关键词,再通过余弦相似度计算关键词集合的相似度。

    4,实体相似度:

    有了实体各个属性的相似度,可以来计算实体相似度了。常见的方法分为两种:

    4.1)回归:通过实体各个属性的相似度,直接判断实体的相似度。可以直接对各个属性相似度拍权重,也可以通过逻辑回归的方式计算出各个属性相似度的权重。

    4.2)聚类:直接通过聚类操作,计算出相似实体。可以进行层次聚类,相关性聚类,Canopy+K-means聚类等。

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    转载自南京大学胡伟老师 知识图谱以结构化的方式描述客观世界中...本报告首先简要介绍了语义网、知识图谱知识图谱融合问题,然后介绍了面向知识图谱模式层的本体匹配方法,接下来介绍了面向知识图谱实例层的实体对齐

    转载自南京大学胡伟老师
    在这里插入图片描述
    知识图谱以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其间的关系,将万维网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解万维网上海量信息的能力。知识图谱可以由任何机构和个人自由构建,其背后的数据来源广泛、质量参差不齐,导致它们之间存在多样性和异构性。例如,对于相似领域,通常会存在多个不同的概念或实体指称真实世界中的相同事物。本报告首先简要介绍了语义网、知识图谱及知识图谱融合问题,然后介绍了面向知识图谱模式层的本体匹配方法,接下来介绍了面向知识图谱实例层的实体对齐方法,特别涉及近期基于表示学习的实体对齐方法,还介绍了知识融合过程中的真值推断方法,最后做了总结和展望。
    http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/nju-websoft/KnowledgeGraphFusion

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    目录

    1 知识体系构建

    1.1 知识体系

    1.2 构建知识体系

    2 典型知识体系

    2.1 SUMO

    2.2 GeoNames

    2.3 统一的知识体系标准:schema.org

    3 知识融合


    1 知识体系构建

    1.1 知识体系

    1. 知识体系(Knowledge Schema)对于知识数据的描述和定义,是描述知识数据的“元数据”(metadata)

    2. 知识图谱:三元组为基本单元,以有向标签图为数据结构,从知识本体和知识实例两个层次,对世界万物进行体系化、规范化描述,并支持高效知识推理和语义计算的大规模知识系统。

    3. 知识体系主要包含三个方面:

            词汇、类别/概念的定义和描述

             概念之间的相互关系:分类(Taxonomic relation)非分类(non-Taxonomic relation)

            公理(Axioms):反向、传递、对称等规则,值的约束等

    4. 知识体系:共享概念化的框架规范;

    知识库:服务于知识体系规定的知识单元的载体;Knowledge Base

    5. 知识体系中最重要的就是概念及其属性与关系的定义,有助于实现语义理解

    6. 概念是人类将万物准确归类的前提; 概念的发展使得人类以最经济有效的方式认识世界(比如你从未见过的汽车,你也能认得他是汽车); 概念是联想的重要隐含因素(看到狗,联想到猫); 概念是归纳与推理基础;

    7. 常用的知识组织形式:

            Ontology(本体): 是信息组织的一种形式,表达、共享、重用知识的一种方法,通过对概念、术语及其相互关系的规范化描述,勾画出某一领域的基本知识体系和描述语言;使用合适的逻辑来形式化; 对某一事实结构的非正式约束规则,可以理解和表达为一组概念及其定义和相互关系; 显示化,规范化,公理化;

     例子:

     应用: 管理知识(定义、存储、分类);减少歧义;推理;实体搜索(给定一个概念作为查询,检索该概念的典型实体);样本增强; 文本分类; 主题分析; 用户画像;基于概念的解释; 概念归纳; 语义表示; 实体推荐; 规则挖掘;

            树状结构,上下位节点是严格的IsA的关系;无法表示概念的二义性;

            Taxonomy(分类体系)

            领域相关,树状结构,上下位节点非严格的IsA的关系

            Folksonomy/ Metadata(开放标签)

                    概念类别冗余: 可以存在多个表征同一概念的类别语义标签,类别标签由用户提供;

                    类别标签开放;能够涵盖更多的概念

    1.2 构建知识体系

    1. 约束:属性的定义域、值域

    2. 构建过程:

            确定领域及任务(限定领域内知识可以穷举;通用知识库难以实用)

            体系复用;

            定义术语、概念/类别

            确定分类体系

            确定关系、属性

            定义约束

    3. 本体建模工具 Protégé

            用于构建域模型与基于知识的本体化应用程序;

            提供了大量的知识模型框架与动作,用于创建、可视化、操纵各种表现形式的本体;

            可以通过用户定制实现域友好(领域相关)的支持,用于创建知识模型并填充数据;

            可以通过两种方式进行扩展:插件和基于java的API;

            常见功能:类建模、实例编辑、模型处理和模型交换;

    4. 基于半结构化数据的知识体系构建

            通过网络挖掘获取概念、关系;

            基本假设: 同一网站中页面有相似性,所设定模版可复用;

            关键核心: 模版学习与挖掘:如何通过自动学习挖掘模版,和构建抽取器;

            基本步骤: 半结构化信息块识别/定位; 抽取模版学习;属性名、属性值抽取;

            模版置信度估计: 要对所抽取模版进行评估,构建一个Graph,利用Randomwork进行排序;

            问题: 仅仅依靠已有属性名进行块定位,召回率低

            改进框架:

                    利用结构化信息识别结构化快;

                    在识别的块中学习属性模版,并抽取属性名;

                    对模版和属性进行排序,获得高质量的模版和属性名;

                    利用高质量的模版和属性名进行定位和抽取;

                    计算属性名与所在页面之间的互信息确定类别与属性名的关联;

    5. 非结构化数据的知识体系构建

            术语、概念抽取

                    术语质量评估: N-gram出现频率越高,越被视为高质量短语;

                    信息量,高质量短语传达一定信息,表达一定主题或概念;完整性;

                    Step 1: 生成术语候选(N-grams, 基于模版抽取)

                    Step 2: 候选排序,过滤噪声(基于频率统计/基于主题模型/基于图排序);

                           基于频率统计

                            TF-IDF, C/NC-value, PMI, Search engine, Domain Relevance, Domain Consensus

                            C-value:

                                    对于短语(multiword expression),利用C/NC构成该短语的置信度;

                                    C-value 衡量语料中出现的高频的最长短语,考虑了词汇长度和父子短语的影响;

                            Cvalue(a) = \left\{\begin{matrix} log_2|a|f(a), if |a| = g\\ log_2|a|(f(a) - \frac{1}{|C(a)|}\sum_{k = 1}^{C(a)}f(k)), otherwise \end{matrix}\right.

                            上述表达式中,a表示候选词长度,f(a)表示候选在语料中出现的频率, g表示预设候选最长长度,没有父短语;

                            C(a),包含a的候选集合,所有的父短语,表征了a的独立性,若包含一个词串的集合个数越多,表明a在多个词中都出现过,则认为a有较强的独立性,更可能是一个术语;

                            词串越长,是术语的可能性越大;

                            一个词串a,若嵌套其的词串出现的频数较高,则a是术语的可能性就越小;

                            f(k)出现的频数越高,表明f(k)是一个术语的可能性就越大,则a本身是一个术语的可能性就越小;

                    NC-value:

                            相对于C-value,除了考虑候选出现的频率之外,还考虑上下文信息;

                            NCvalue(a) = aCvalue(a) + (1 - a)(\sum_{t \epsilon C_a}^{}f_a(t)\frac{f(t)}{n})

                            Ca表示候选a中上下文词的集合, f_a(t)表示t在候选a上下文中出现的频率;

                            f(t)表示t在语料中出现的频率,n表示语料中所有词的个数;

                            上下文在候选排序中也有重要作用。

                    PMI(point mutual Information, 点互信息), 是在抽取领域短语时常用的指标,刻画了短语组成部分之间的一致性程度。

                    PMI(x,y) = log\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}

                    p(x,y)表示候选X和Y联合出现的概率;

                    p(x),p(y)表示x与y单独出现的概率;

                    比如:的电影”与“电影院”都有较高的频次,但是通过PMI可以识别出“电影院”相对于“的电影”是质量更高的短语。

                    Search Engine:

                    利用搜索引擎验证当前候选词,按照短语进行搜索:加双引号;

                    Domain Relevance:抽取领域相关的候选

                            DR_{(t,k)} = \frac{p(t|D_k)}{\sum_{i = 1}^{m}p(t|D_k)}

                    p(t|D_k):候选t在领域D_k出现的概率,m表示领域个数

                    非术语: 在不同领域中分布类似; 术语: 在目标领域内的分布具有显著性。

                    Domain Consensus: (信息熵)

                    术语选择: 非术语: 不同领域中出现概率类似,没有区分性; 术语: 不同领域中概率不同,没有明显的语义特性。

                    DR(t,k) = \sum_{d\epsilon D_k}^{} p(t|d)log\frac{1}{p(t|d)}

                    p(t|d) 表示候选t 在文档d中出现的概率。

                    基于主题模型方法

                    篇章是由主题组成,篇章中的词,是以一定概率从主题中选取生成的,不同的主题,词语出现的概率分布是不同的;术语发现: 提取不同主题中出现概率较大的词语。

                    LDA

                    PageRank:如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要;如果一个网页被一个权值很高的网页链接到,则其重要性也会相应增加

                    TextRank:判断两个词间是否存在相关关系,则根据词语的共现关系。实际处理时,取一定长度的窗口,在窗口内的共现关系则视为有效;

                    术语选择: 随机游走后,得到每个词语的重要度,按照重要度选择术语。

                    Step 3: 实体扩展(自动挖掘与之相关,相似的同类型实体, 同类型实体具有相似的上下文)

            同义词挖掘:具有相同/相近语义的术语聚合在一起,形成概念

                    基于网络挖掘;基于词典挖掘(WorsNet; Hownet; 大词林; FrameNet);基于聚类挖掘(将每个待聚类样本看作一类,计算两两样本之间的最小距离;将距离最小的两个类合并成一个新类;更新类间距离)

            关系挖掘:上下为关系、属性抽取

    2 典型知识体系

    2.1 SUMO

    1. SUMO(Suggeated Upper Merges Ontology)

            目前最大的公共本体;

            与Wordnet进行映射;

            80000个原子;

            25000个词汇;

            可以作为构建新知识体系的基础。

            The Suggested Upper Merged Ontology (SUMO) - Ontology Portalhttps://www.ontologyportal.org/

    2.2 GeoNames

            

    GeoNames是一个免费的全球地理数据库。

    GeoNames的目标是把各种来源的免费数据进行集成并制作成一个数据库或一系列的Web服务

    GeoNames地名辞典包含了1100万个地点将近200种语言的1100万个地名和200万种别名。地理信息还详细到坐标、行政区划、邮政编码、人口、海拔和时区。GeoNames的数据收集自(美国)国家测绘机构、国家统计署、国家邮政局,还有美国陆军。

    GeoNameshttps://www.geonames.org/

    2.3 统一的知识体系标准:schema.org

            cnSchema.org是一个基于社群的数据标准,结合中文特定应用场景的应用需求,我们连接了schema.org,WikiData等开放数据接口标准,为中文领域的知识图谱,聊天机器人,网页开发等在线服务提供数据接口标准。

    cnSchemahttp://cnschema.org/

    3 知识融合

    1. 单一的知识图谱难以覆盖整个领域,需要整合不同领域,不同语言,不同结构,不同模态的知识资源;

    2. 不同来源的知识体系具有差异性: 属性定义不统一;分类体系不统一;来源于不同知识源的共指。

    3. 知识融合:

    将不同知识图谱融合为一个统一、一致、简洁的形式,为使用不同知识图谱的应用程序之间的交互建立互操作性

     4. 知识融合评测:

            Ontology Alignment Evaluation Initiative(OAEI),每年举办一次,结果公布在官网上

    http://oaei.ontologymatching.org/http://oaei.ontologymatching.org/

            本体匹配:侧重发现(模式层)等价或相似的类、属性或关系;

            实例匹配:侧重发现指称真实世界相同对象的不同实例(实体消解、实例匹配)

            语义匹配:不同字符,不同语言,不同表达(文本相似性,结构相似性)

    5. 基于文本相似度的映射方法

            基于字符串匹配的方法

                    汉明距离(Hamming Distance):存在字符串𝑥,𝑡, 则它们之间的距离𝛿 (𝑥,𝑡) 定义为:

                     𝛿 (𝑝𝑒𝑜𝑝𝑙𝑒,𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛) =4/6

            Substring Similarity:存在字符串𝑥,𝑦, 𝑡是𝑥和𝑦的最长公共子串,则它们之间的相似度σ 𝑥,𝑡 定义为:

            \sigma (x,y) = \frac{2|t|}{|x|+|y|}

            𝜎 (𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒,𝑎𝑟𝑖𝑐𝑙𝑒) =(2∗4)/13 =8/13

            N-gram Similarity: 𝑛𝑔𝑟𝑎𝑚 s,𝑛 为字符串 s中长度为 𝑛的子串集合,则对于字符串s,𝑡, 它们之间的相似度σ (s,𝑡) 定义为:

             𝑛𝑔𝑟𝑎𝑚 (𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒,2 )={𝑎𝑟,𝑟𝑡,𝑡𝑖,𝑖𝑐,𝑐𝑙,𝑙𝑒}

            𝑛𝑔𝑟𝑎𝑚 (𝑎𝑟𝑖𝑐𝑙𝑒,2) ={𝑎𝑟,𝑟𝑖,𝑖𝑐,𝑐𝑙,𝑙𝑒}

            σ (𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒,𝑎𝑟𝑖𝑐𝑙𝑒 )= 4/(6−2+1)=4/5

            基于语言处理的映射方法

                    语言规范化

                            词切分;词形还原(Kits → Kit);短语中停用词去除(Stop words list: a,  the, by, type of, their,  from)

                    获取/学习两个图谱中元素(概念、关系、实体等)的语义向量表示,然后利用距离度量函数(例如:欧式距离)计算他们之间的相似度

                     利用外部资源WordNet, HowNet;

                    基于搜索引擎的语义相似度计算(利用搜索引擎的返回文档数,估计两个概念的相关度/相似度): 𝑁𝐺𝐷 中国,中华人民共和国 =0.799
                     

            基于语义匹配(词向量表示的)的映射方法

            利用上下文信息学习词的词表示向量

                   基本原则:具有相同(类似)上下文信息的词应该具有相同(类似)的词表示

            传统词向量表示学习:基于共现信息进行统计

                    ➢主题模型
                    • Latent Semantic Analysis (LSA)
                    • Probabilistic Semantic Analysis (PLSA)
                    • LDA
                    ➢ 聚类模型
                    • Brown Clustering
                    • Hyperspace Analogue to Language
                    • GloVe

            神经语言模型:利用上下文预测目标词

                    ➢ NNLM
                    ➢ COBW
                    ➢ Word2Vec
                    ➢ BERT
                    ➢ GPT-3

                    ➢ XLNet

     相似度 🆚 相关度

                            同义关系 vs. 搭配关系

                            

    6. 基于结构相似度的映射方法

            基于内部结构的映射方法

                    面对实体内部结构信息:属性的domain和range;常用于对齐前的预处理,去掉明显不能对齐的实体。

            基于外部结构的映射方法

                    基于图的拓扑结构计算两个节点的相似度:如果两个不同节点的邻居节点(父类、子类、属性等)是类似的,则这两个节点也是类似的

                    基于层级结构的相似度计算方法:

                    基于拓扑结构的相似度(Structural topological dissimilarity),给定一个本体𝑜, 𝑒,𝑒′和𝑐是该本体上的结点,则𝑒和𝑒′之间的相似度𝛿( 𝑒,𝑒′ )

                     基于共享父类的相似度( Upward co-topic similarity ):给定一个本体𝐻, 𝑐′和𝑐是该本体上的结点,则𝑐′和𝑐之间的相似度

                    

            基于网络表示学习的映射方法

                    将知识图谱中的实体和关系都映射为低维空间向量,直接用数学表达式计算各个实体之间相似度,这类方法不依赖任何文本信息

            

                     联合知识表示学习:将两个 KG 的三元组融合在一起共同训练,并已链接实体对视为具有 SameAs 关系的三元组,从而对两个 KG 的空间进行约束

     7. 已有的知识图谱融合系统:

            RiMOM:动态多策略对齐框架

            XLORE:建立中英文百科知识

            Yago:将来自于Wikipedia的知识与WordNet相对应

            Zhishi.me: 融合百度百科、互动百科、中文维基百科

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    参考: 国科大-知识图谱课件

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  • 知识图谱融合

    千次阅读 2021-03-11 21:47:47
    1.知识图谱融合的概念 知识融合,即合并两个知识图谱(本体),基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。
  • 融合知识图谱与深度学习的疾病诊断方法研究.pdf
  • 1.4亿知识图谱数据免费下载,知识图谱,通用知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿级别的实体属性关系。
  • 融合循环知识图谱和协同过滤电影推荐算法.pdf
  • 知识融合对这些数据进行清理和整合,确保知识质量。包括:实体链接和知识合并。 实体链接 指对于从文本中抽取得到的实体对象,将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作: 实体链接的一般流程 从文本中通过实体...
  • 融合知识数据的临床决策支持 基于知识图谱的临床风险评估 基于知识图谱的金融舆情风险分析及自动学习技术 资管知识中台-资管领域知识图谱的构建和应用 知识智能技术在电力领域中的落地实践 工业场景知识图谱...
  • 数据不一 致和数据质量等问题大大阻碍了数据融合的效率和效果。知识图谱作为作为一种灵活的数据模型,通过一张图来集成所有相关的数据,同时利用对齐等技术来解决数据中存在的问题。本报告将从健康医疗大数据融合的...
  • 在灾害场景下,信息来源广泛、体量...本文探讨了本体构建和知识图谱构建的关键技术,提出了基于知识图谱的灾害场景信息融合方法,并给出了应用案例。本研究有助于提升灾害场景的态势感知能力,实现灾害应急的智能化水平。
  • 内容包括原PPT、实体对齐部分的论文、知识融合部分的论文。 整理论文也不容易~~~ # 知识图谱融合方法 CCF 学科前沿讲习班第 108 期...知识图谱可以由任何机构和个人自由构建,其背后的数据来源广泛、质量参差不齐,导
  • 一套完整的知识图谱入门级的完整实战项目,23节课详细讲解,附带有源码,链接永久有效。... 01.完整项目案例运行演示 ...21.知识图谱与推荐系统融合的模式 22.基于KGE的开源推荐系统框架 23.RippleNet开源框架源码剖析
  • 项目的数据处理部分

空空如也

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数据融合 知识图谱