教育测评知识图谱的构建及其表示学习

基于知识图谱的教育政策研究的可视化分析

基于知识图谱的教育政策研究的可视化分析 熊华军赵典凯 （1.西北师范大学高等教育研究所，兰州，730000；2.西北师范大学教育学院，兰州，730000） 摘要：本文以教育政策研究的学术论文为研究对象，运用科学知识图谱分析法，对中文社会科学引文索引数据库1999-2014间收录的教育政策研究论文进行了统计分析，并绘制了关键词图谱，以期揭示15年来我国教育政策研究现状、热点、前沿与发展趋势，为今后教育政策研究提供参考。 关键词：教育政策；知识图谱；可视化分析 教育政策是公共政策的一种，其本质上是政党、政府和有关组织解决教育问题的一种政治行为，是有关教育的权利和利益的分配规定。《公共政策词典》对教育政策的定义是“教育政策是与人们获取知识和职业技能的过程有关的政府法规和程序。它是一个国家和民族智力发展和科学进步的基础[1]。”教育政策研究是探究教育体系内在逻辑的重要方面。上世纪90年代中后期以来，随着教育改革发展的不断深入，我国教育政策研究明显地呈现出蓬勃发展之势。本研究借助科学知识图谱可视化分析技术，对1999-2014年国内教育政策研究领域的文献从研究机构、作者、研究主题、研究热点等方面进行梳理与分析，以期清晰展示我国教育政策研究的现状、热点、前沿与发展趋势。 一、数据来源与研究方法 1.知识图谱 知识图谱（Mapping Knowledge Domains）是指通过数据挖掘、信息分析、科学计量和图形绘制等一系列处理，可视化地展示某一

学科领域知识的方法，具有知识导航的作用，[2]属于科学计量学（Scientometrics）的范畴。[3]本文的知识图谱分析采用由美国德雷塞尔大学陈超美(Chaomei Chen)博士开发的一款主要用于计量和分析科学文献数据的信息可视化软件，即CitespaceⅢ软件系统。[4]该软件的特点是能够绘制共被引图谱、关键词图谱和时区视图，动态识别共引聚类、关键节点和研究热点。 2.数据来源 学术期刊是知识的重要载体，与专著、研究报告、论文集等相比，时效性更强，研究主题更广，研究方法更多样。而核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物，载文质量较高，具有一定的权威性、前瞻性，是研究知识结构的重点来源。本文以1999-2014年作为研究时间段，以浙江大学CSSCI数据库作为数据来源，选择一级学科“教育政策”为检索条件，共获得712篇文献（2014.7.21）。 二、教育政策研究的机构分布 表1 我国教育政策研究的主要机构分布

6个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于

人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边

知识图谱构建方法研究

知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱；金贵阳等利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等

知识图谱概述与应用

导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

知识图谱概述及应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

股权和股权激励基础知识图谱-刘国镔官网整理

股权和股权激励基础知识图谱-刘国镔官网整理 股权架构的5大模块： 1：发起人股东必须控股51%； 2：创始人股东不超过7个（以单数为主），每个不超过5%；3：战略股东：最多不超过5%； 4：资源股东：不超过5%； 5：团队股东—你的高管最多 股权融资六大步骤： 1.我有什么？ 2.我缺什么？ 3.谁哪里有我想要的？ 4.他凭什么给你？（你给别人想要的） 5.我们在一起能做什么？ 6.1+1=111 投资人常问的四个问题： 1、你靠什么赚钱？ 2、你的上、下游是谁？ 3、你的股权架构怎么样？ 4、如果我投你，亏了怎么办？ 股东的四种类型： 1、资金型； 2、资源型； 3、管理型； 4、顾问型。 股权激励的作用 1、规范员工行为、提高企业凝聚力 2、解放老板、业绩倍增 3、平衡股东关系、功臣退出机制 4、人才战略梯队、吸引同行人才 企业有5条生命线条线： 1、67%老板有完全控制权 2、51%老板有相对控制权 3、34%老板有一票否决权 4、20%界定同业竞争权利 5、10%可以申请解散公司 企业家不懂股权筹划，将面临8大痛苦问题！ 1、哥们变仇人 2、同床异梦，同室操戈 3、养大儿子叫别人爹小肥羊管肯德基叫爹 4、竞争对手挖墙脚

5、团队工作效率低下 6、错过合作机会.失去融资功能 7、影响上市大计 8、再好的项目都做不大 企业如何进行股权融资 1、有人投资你企业、，股权怎么划分，选择股东有哪些标准？ 2、如何通过股权去打市场，通过股权去做连锁？ 3、股权八条线：5%、10%、33%、34%、50%、51%、66%、67%，这八条线分别意味着什么？ 4、股权融资最重要三要素是什么？融资、融人、融市场？ 5、如何进行天使轮、A轮、B轮和C轮的融资？ 刘国镔老师简介 【基本情况】 刘国镔，号易股，实战型股权问题专家。 股学家网首席专家 中国政法大学民商法硕士研究生；曾担任清华大学职业经理训练中心专职培训师，其间师从“A 管理模式”创始人、企业管理大师刘光起先生深度学习和研究企业管理；有二十多年企业管理、执业律师工作经历。“清盘式”股权优化系统、“增幅同步”企业股权激励系统、“五位一体”企业法律风险管理系统创始人。 现为中华全国律师协会会员，美国科尔曼研究集团专家顾问团成员，中国EDP教育联盟、北大、清华、吉大等高校MBA、EMBA、总裁班特聘讲师，多个大、中型民营企业组织发展战略顾问。 个人使命：传播股权文化，分享股权智慧，帮助企业快速发展，为中华民族之伟大复兴贡献力量！ 【主讲课程】 《股权智慧——企业快速发展的根本策略》 《公司治理与股权激励》 《股权激励：老板成王之道，企业成功之秘》 【主要服务】 股权与公司治理优化；股权激励方案设计。 【核心优势】 精通股权文化及相关法律制度，同时谙熟企业经营管理，兼顾合理与合法，效率与安全。

第13章++知识图谱与知识推理

第13章知识图谱与知识推理 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

?13.1概述 ?13.2知识图谱构建 ?13.3 知识图谱中的知识推理–13.3.1 表示学习技术 –13.3.2 张量分解技术 –13.3.3 路经排序算法?13.4 本章小结

实体和关系 ?实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念–客观对象：人物、地点、机构 –抽象事件：电影、奖项、赛事 ?关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联 –BornInCity, IsParentOf, AthletePlaysForTeam

?知识图谱 (knowledge graph)：实体和关系所构成的异质、有向图，是表征实体间语义关联的语义网络 ?节点代表实体 ?边代表不同类型的关系 (异质) ?两个节点之间有边相连表明它们之间存在相应关系 ?边是有向的表明关系是非对称的

?三元组 (triple/triplet)：也称事实 (fact)，是最基本的知识存储方式，表现为(主语, 谓词, 宾语)形式 (Tom, BornInCity, Paris) (Tom, LivedInCity, Lyon) (Tom, Nationality, France) (Tom, ClassMates, Bob) (Paris, CityLocatedInCountry, France) (Lyon, CityLocatedInCountry, France) (Bob, BornInCity, Paris)

2019年人工智能基础教育行业研究报告

２０１９年人工智能基础教育行业研究报告

目 录 C ontents 一、人工智能基础教育行业综述 ?人工智能产业及人工智能教育行业发展现状 ?定义 ?行业痛点分析 ?行业发展驱动力 ?市场规模及预测 ?投融资情况及投资风向 二、人工智能基础教育模式分析 ?总述 ?模式分析 ? AI学科教育 ? AI辅助工具 ? AI智慧校园 三、人工智能基础教育未来发展趋势 ?行业总结 ?发展趋势预测 ? 建设多层培养体系 ? 构建体系化教学平台

CHAPTER 1 人工智能基础教育行业综述 ?人工智能产业及人工智能教育行业发展现状 ?定义 ?行业痛点分析 ?行业发展驱动力 ?市场规模及预测 ?投融资情况及投资风向

依靠核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能在21世纪的头一个二十年终于迎来了质的飞跃，成为世界各国争相关注和研发的焦点。就目前中国的现状而言，对抗人口老龄化的压力、应对可持续发展挑战以及促进经济形势转型升级都需要人工智能科技的支持。从2015年开始，中国政府陆续颁布了相关的政策法规来支持人工智能的发展。 人工智能技术是人工智能基础教育行业的发展基石 人工智能产业及人工智能基础教育行业发展现状 时间 文件 内容 2015年5月《中国制造2025》 首次提及智能制造，提出加速推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为量化深度合作的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推动生产 过程智能化。2016年1月《“十三五”国家科技创新规划》将智能制造和机器人列为“科技创新2030项目”重大 工程之一。2016年9月 《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网+”领域创新能力建设 专项的通知》 提到了人工智能的发展应用问题，为构建“互联网+”领域创新网络，促进人工智能技术发展，应将人工智 能技术纳入专项建设内容。2017年7月 《新一代人工智能发展规划》 明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用整体达到世界先进水平，成为世界主要人工智能创新中心。2017年12月 《促进新一代人工智能产业发展三年 行动计划（2018-2020）》 作为对《新一代人工智能发展规划》 的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致地量化。 国家推行人工智能技术系列重要文件 到2030年我国人工智能核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。36氪研究院认为，随着《新一代人工智能发展规划》的出台，市场将对人工智能在我国经济中的定位和重要性进行重新审视，人工智能将成为我国未来经济发展的中流砥柱之一。 数据来源：36氪研究院根据公开数据整理

《基础教育领域互联网学习发展人工智能教育》

16/2019年中国互联网学习白皮书 育大数据建设与管理,推进教育数据汇聚与共享应用,加速教育大数据机制体制创新三推动集约化建设二大资源深度融合,做好已有信息系统的创新改造和数据融合,建立大数据管理秩序和模式,以大数据平台为主体构建多层级二多主体域的数据汇聚二应用和推广的新格局,提供基于教育e平台的一站 式服务,从而真正推动教育大数据平台与体系的发展三通过分析学生原始数据,量化学习过程,表征学习状态,抓取教育动态数据,建构情境关联的分析模型或算法,提供教育数据分析服务,实现对数据的智能化分析与即时反馈,提升对教育教学的诊断预测功能三教师可利用数据分析结果进行精准教学与有效辅导,学生可利用数据开展个性化互联网学习,管理者二研究者可利用数据全面把握教育发展三教育数据的价值将被不断地发掘和创造三 (4) 网络学习空间人人通 推进学习空间深度应用,互联网企业学生端教学应用发展迅速,互联网学习开始从普及性向内涵性发展三 网络学习空间人人通 的推进与深入应用正成为国家发挥教育信息化环境与资源综合效能的重要抓手,依托国家教育资源公共服务平台,集成各类交互应用,支持各类角色交流互动,提升智力共享质量,让 人人通 走向 人人用 , 网络学习空间人人通 推进了互联网学习的发展三此外,伴随互联网教育生态的发展,企业努力通过产品人性化设计提升用户的应用体验二提高应用普及面,一些家长在手机端安装了孩子的学习A P P,经常在朋友圈晒照打卡,企业产品不断地推广着学生端的教学应用,加速互联网学习融入教学过程三在这一进程中,机器阅卷二虚拟现实二增强现实二知识图谱二学生画像二情绪识别二自适应学习等技术均已运用到实践中,人工智能技术发展迅速,教与学互动的创新空间正被不断构建,翻转课堂二慕课二微课二混合学习二S T E M二创客等各种模式从试点走向常态,教育教学的创新步伐不断加快,传统学习方式面临前所未有的挑战,在保障规模化教学的前提下,差异化教学二精准化教学已成为可能,在线学习二移动学习二智能导学等方式助力个性化发展,正式学习和非正式学习的界限日益模糊,学习呈现出个性化二泛在化二合作化的特点,结合学段特征二学科需求,深入探究网络学习空间特性,带动空间应用由简单技能掌握向素养提升方向转化,构建深刻二智慧二内涵发展的互联网学习形态三 (二)人工智能教育 1.人工智能教育在基础教育阶段的发展成果 2019年,中国基础教育阶段的人工智能教育有了进一步的推进,相关政策二会议对人工智能教育的教学内容二开展方式提出了更加明确的要求,人工智能企业提供的平台和产品丰富了整体人工智能教育的生态环境三 (1)主要相关政策三2019年,教育部印发了‘加快推进教育现代化实施方案(2018 2022年)“‘教育部教师工作司2019年工作要点“‘2019年教育信息化和网络安全工作要点“‘教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见“‘教育部等十一部门关于促进在线教育健康发展的指导意见“‘教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见“三联合国教科文组织正式发布国际人工智能与教育大会成果文件‘北京共识 人工智能与教育“三这些政策明确地指向了加快人工智能教育二利用人工智能助力教师专业发展二推进智能教学助手应用二创新智能化教育教学新模式,进而推

领域应用--知识图谱的技术与应用新选.

领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论

随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。

个方面分析知识图谱的价值和应用

6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可

以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程

智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试[完整答案]

智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试 [完整答案] 智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试答案 绪论单元测试 1、1956年达特茅斯会议上，学者们首次提出“artificial intelligence(人工智能)”这个概念时，所确定的人工智能研究方向不包括： A:研究如何用计算机表示人类知识 B:研究智能学习的机制 C:研究人类大脑结构和智能起源 D:研究如何用计算机来模拟人类智能 答案: 【研究人类大脑结构和智能起源】 2、在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标： A:研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能 B:研究如何用计算机延伸和扩展人类智能 C:研究机器智能与人类智能的本质差别 D:研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说 答案: 【研究机器智能与人类智能的本质差别】 3、下面哪个不是人工智能的主要研究流派? A:符号主义

B:经验主义 C:连接主义 D:模拟主义 答案: 【模拟主义】 4、从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于： A:经验主义，行为主义 B:符号主义，连接主义 C:连接主义，经验主义 D:理性主义，符号主义 答案: 【理性主义，符号主义】 5、从人工智能研究流派来看，明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接，实现自主识别、判断，应当属于： A:理性主义，符号主义 B:符号主义，连接主义 C:经验主义，行为主义 D:连接主义，经验主义 答案: 【连接主义，经验主义】 6、“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质 A:错

企业知识图谱构建

日常生活中，我们经常遇到以下两种信息展现方式： 二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。 和人一样，机器也更加擅长利用右图所示的数据。但矛盾之处在于，互联网等数据平台存储的大多是左图所示的数据。要把左图转换成右图，机器需要经历一个「阅读理解」的过程。 这个过程如何完成？这就要提到我们今天的主题——知识图谱。 知识图谱可以做什么？ 知识图谱的概念于2012 年由Google 提出，当时主要被用来提高其搜索引擎质量，改善用户搜索体验。随着大数据时代的到来和人工智能技术的进步，知识图谱的应用边界被逐渐拓宽，越来越多的企业开始将知识图谱技术融入其已经成型的数据分析业务，有的甚至使用知识图谱作为其数据的基础组织与存储形式，成为其数据中台的核心基建。

与谷歌类似，微软将知识图谱技术用于旗下必应（Bing）搜索引擎，优化搜索结果质量和交互式搜索体验；LinkedIn 与Facebook 利用知识图谱挖掘其平台上人、事、资讯等之间的相互关系，使得用户更容易发现感兴趣的内容、找到志同道合的朋友；eBay、亚马逊等电商平台使用知识图谱为用户和产品建立联系，执行更精准的产品推荐；IBM 则专注于企业服务，其IBM Watson Discovery 产品能够帮助用户根据自身的特殊需求快速构建自己的知识图谱框架。 虽然知识图谱的概念2012 年才被提出，但其背后的思想本质上是上个世纪的语义网络（Semantic Network）知识表达形式，即一个由节点（Point）和边（Edge）组成的有向图结构知识库。其中，图的节点代表现实世界中存在的“实体”，图的边则代表实体之间的“关系”。 图1：传统知识库与知识图谱示意图[1] 与传统的数据存储和计算方式相比，知识图谱技术更加侧重于对非结构化异构数据的收集和处理，更擅长对于关系的表达和计算，可以处理复杂多样的关联分析、挖掘到更多隐藏

基于知识图谱的我国智慧教育研究热点与趋势分析

基于知识图谱的我国智慧教育研究热点与趋势分析随着物联网、大数据、云计算、无线通信等新型网络技术的出现与飞速发展，教育信息化时代已全面到来，依托这些网络新技术的智慧教育应运而生。作为当代教育信息化发展的新境界和教育现代化追求的重要目标，智慧教育是紧随IBM首席执行官彭明盛在2008年所提出的智慧地球的战略所提出来的，它正在引领全国教育信息化的发展方向，成为技术变革教育时代发展的主旋律［1］。越来越多的国内外研究者开始关注到智慧教育，赋予其新的内涵，也从理论与实践层面对其开展了比较丰富的研究，这为本研究的开展提供了丰富的理论依据。 本研究将采用文献计量学方法，运用关键词共现分析技术，结合定性与定量分析，对我国智慧教育研究领域的相关热点进行梳理，并结合知识图谱，进一步归纳和分析我国智慧教育的未来发展趋势与研究热点，以便为后续研究提供有力依据与支持。 一、研究方法与数据处理 1.研究工具与研究方法 本研究所采用的研究工具为Bicomb书目共现分析软件和SPSS 19.0数据统计分析软件，采用的主要研究方法为词频分析法、文献共词分析法与多维尺度分析法。其中，词频分析法是指，利用表达文献核心内容的关键词或主题词在某一领域文献中出现频次的高低，来确定该领域的研究热点和发展动向的一种文献计量学方法［2］；共词分析法是一种定性与定量相结合的研究方法，通过分析文献关键词两两在同一篇文章中出现的次数进行统计，并在此基础上进行分层汇聚，以分析、揭示该研究主题的现有研究结构［3］。多维尺度分析实质是根据关键词之间的“距离”即关系的紧密程度对研究问题进行聚类，以全面反应研究领域的主要研究角度和热点［气 2.数据采集 本研究以中国知网（CNKI）数据库为文献来源，采用高级检索，以主题=“智慧教育”或关键词=“智慧教育”为限制条件进行检索，截止到2017年5月18日，共检索出1273篇文献，剔除会议通知、会刊征稿通知、重复文献与学术性不强文章，得到有效文献483篇。 3.数据处理

知识图谱概述及应用

导读:知识图谱(Knowledge Graph) 就是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界与工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度与搜狗分别推出”知心“与”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录: 1、什么就是知识图谱？ 2、知识图谱的表示 3、知识图谱的存储 4、应用 5、挑战 6、结语 1、什么就是知识图谱？ 知识图谱本质上就是语义网络,就是一种基于图的数据结构,由节点(Point)与边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱就是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出,主要就是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。 另外,对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“,Google 能准确返回她的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

领域知识图谱的技术与应用

本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我

们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。 在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关系（Relation）”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。人和公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。类似的，一个风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示

爱提分应用题第05讲正反比例的基本认识

应用题第05讲_正反比例的基本认识 知识图谱 应用题第05讲_正反比例的基本认识-一、正反比例的基本认识认识正反比及简单计算正反比解简单应用题分数应用题中的正反比 一：正反比例的基本认识 知识精讲 1．两种相关联的量，一种量变化，另一种量也随之变化，如果两种量相对应的两个数的比值（也就是商）一定，这两种量就叫做成正比例的量，它们的关系叫做成正比例关系，或者简写为成正比． 2．两种相关联的量，一种量变化，另一种量也随之变化，如果两种量相对应的两个数的乘积一定，这两种量就叫做成反比例的量，它们的关系叫做成反比例关系，或者简写成反比． 3．在实际应用过程中，我们常常用到这样的一些结论．如果两个量成正比，例如：总价＝单价×数量，当单价一定的时候，总价比等于数量比，即 ．如果两个量成反比，例如：路程＝速度×时间，当路程一定的时候，速度比等于时间比反过来，即． 三点剖析 题模精讲 题模一认识正反比及简单计算 判断下列各数量之间，哪些成正比例关系，哪些成反比例关系，哪些不成比例 （1）《小学生作文》的单价一定，总价和订阅的数量．（）（2）小高跳高的高度和他的身高．（） （3）全班的人数一定，每组的人数和组数．（） （4）小麦每公顷产量一定，小麦的公顷数和总产量．（）（5）书的总页数一定，已经看的页数和未看的页数．（）（6）圆的半径和周长．（） （7）学校食堂新进一批煤，每天的用煤量与使用天 数．（） （8）长方体体积一定，长方体的底面积和高．（）

（9）一块菜地的总面积一定，种的黄瓜和西红柿的面 积．（） （10）书的总册数一定，每包的册数和包数．（）（11）正方形的边长和面积．（） 成正比例，不成比例，成反比例，成正比例，不成比例，成正比例，成反比例，成反比例，不成比例，成反比例，不成比例 如果两个相关量的乘积一定，则这两个量成反比例有关系；如果两个相关量的商一定，则这两个量成正比例有关系．由此判断成正比例关系的是（1）、（4）、（6），成反比例关系的是（3）、（7）、（8）、（10），不成比例关系的是（2）、（5）、（9）、（11）． 阿呆和阿瓜，一起去超市买可乐，可乐的价钱相同．若阿呆买了12瓶，阿瓜买了15瓶，那阿呆与阿瓜所花的钱数比为____________． 4:5 单价一定，总价与数量成正比例关系，所以总钱数之比为12:15=4:5． 飞扬与文雯去商店采购糖果，飞扬买的都是奶糖，文雯买的都是水果糖，并且两人花的钱数一样多．假如奶糖与水果糖的单价比为4:3，那飞扬与文雯买的数量之比是_________． 3:4 总价固定，数量与单价成反比，所以正确答案是3:4．