国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:王昊奋, 丁军, 胡芳槐, 王鑫
单位:1. 同济大学 设计创意学院, 上海 200092;2. 海乂知信息科技(南京)有限公司, 南京 210008;3. 天津大学 智能与计算学部, 天津 300354
关键词:知识图谱,表示学习,知识抽取,知识存储,知识推理,企业级知识图谱平台,知识图谱中台
基金:国家自然科学基金(61972275)。
近年来,知识图谱及其相关技术得到快速发展,并被广泛应用于工业界各种认知智能场景中。在简述知识图谱相关研究的基础上,介绍知识图谱在工程应用中的关键技术,研究工业级知识图谱的典型应用场景与案例、具有代表性的工业级知识图谱平台以及知识图谱生命周期过程中的相关可用工具,分析企业级知识图谱平台的构建需求和面临的问题,阐述企业级知识图谱平台的构建方法及过程。针对平台化建设中遇到的问题给出相应的知识图谱中台解决方案,并对知识图谱未来的发展与挑战进行展望。
来源:2020年第7期
《计算机工程》期刊编辑部