科学知识图谱研究综述

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科学知识图谱研究综述

梁秀娟

(湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105)

文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。

关键词引文分析可视化科学知识图谱

R evie w of M apping Know ledge Dom ains

L iang X i u j uan

(Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105)

Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress.

K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains

随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。

1科学知识图谱的起源

科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。

与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

工具。可视化作为一个正式的术语是1987年在美国国家科学基金会举办的可视化会议上提出的。它最早应用于科学计算领域,并形成了可视化研究的一个重要分支)))科学计算可视化,被广泛应用于各学科领域的数据和信息处理,产生了数据可视化、信息可视化、知识可视化和引文分析可视化等重要研究领域。

可视化技术的产生为引文分析提供了一个更好的表达和阐述内涵的途径。国外的学者对此已经进行了一系列的研究,如美国D rexe l大学的H ow ard分析了情报科学1972-1995年的作者共引情况,用图表揭示了对情报科学影响比较大的机构和单位,学科发展结构以及作者关系情况的变化等。1999年Chen利用三维虚拟技术开发一套把作者共引关系表示出来的图表,并分析了大型的引文网络结构。加拿大多伦多大学的Yuan A n提出了研究计算机文献的相互联系的结构方法,通过数字图书馆检索到有关文献的引用情况,然后应用图表可视化的算法来展示它们之间的关系,并研究其中的一些规律。英国Brune l大学的Chen Chao m e i利用可视化技术分析了有关文献的共引情况图,为揭示其有关的规律提供依据。Steven N oe l根据文献的引文耦合提出了有关的可视化方法[3]。

科学知识图谱的应用离不开引文分析和可视化技术,是两者的有机结合。近年来,随着计算机技术的迅猛发展及应用,引文分析和可视化领域都取得了长足的进步,许多新的技术被广泛应用于文献、专利、基因图和其他信息类型的可视化分析,产生了许多新的研究成果,为科学知识图谱的绘制提供了新的、可靠的理论、方法和技术支持。其中最引人注目的是数据可视化、信息可视化和引文分析可视化及其应用研究。将引文分析可视化和科学知识图谱的重要应用前景展现在人们眼前,倍受信息管理界、科学界和科研管理界的关注和青睐。

2科学知识图谱的概念解析

科学知识图谱是一种以科学知识为计量研究对象,将复杂的科学知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制的图形,以可视化的方式显示科学知识的发展进程与结构关系,揭示科学知识及其活动规律,展现知识结构关系与演进规律。具体来说,科学知识地图、引文分析可视化、信息可视化等概念与科学知识图谱十分相似,甚至在不同的研究阶段、不同的研究领域成为科学知识图谱的同义语,但它们在本质上仍存在一定的差异。

引文分析可视化是可视化技术和引文分析相结合而产生的,它可以视为信息可视化的一个重要分支,而科学知识图谱是建立在引文分析和信息可视化相结合的基础上。它的可视化不仅包括传统的散点图和链接节点图,还包括最新自组织图谱、前景图、时间序列图谱和3D显示图等。不同类型图谱的结合不仅推动了可视化技术的应用,而且给用户提供了更快地导航信息并获取所需信息的方式。对非专业人士而言,图谱为其提供了进入某一个领域的切入点,可以在宏观以及微观水平上获取更多的知识;而对于专业人士来说,图谱则提供了一个快速明确学科趋势和新发展的渠道。

科学知识图谱也不等同于科学知识地图。在辞海的解释中,/地图0是按一定比例运用符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会经济状况的图,而/图谱0则泛指按类编制的图集。可见,图谱描述的是一系列地图在一定时间、一定范围内的发展和变化,处在不断的更新和扩展的状态中。知识地图只能表现科学活动以及知识分布状况,它最大的贡献在于构建知识间的关系,使无序的知识信息以有序的面貌呈现在用户面前,提高了知识的利用率[4]。知识图谱是从一个真正动态发展的知识结构入手,不仅能展现学科内、学科间知识的现状、发展和完善,更能揭示知识之间的联系及知识的进化规律。

3科学知识图谱的绘制方法与软件介绍绘制科学知识图谱,是旨在将知识和信息中令人注目的最前沿领域或学科制高点,以可视化的图像直观地展现出来的一种研究手段,具体使用的方法包括引文分析、同被引分析、共词分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析、多维尺度分析等。目前常用的绘制软件有B i bexcel、SPSS、W ords m it h T oo l s、Pa-jek等。

3.1绘制科学知识图谱的方法

3.1.1引文分析

引文分析主要运用数学和逻辑学等方法对期刊、论文、专著、学科、作者等研究对象的引用和被引用现象和规律进行分析,以便揭示其数量特征和内在规律。一篇文献的被引频次可以在一定程度上反映该文献的影响度,而影响度的大小又在一定程度上反映了该文献质量和水平的高低。目前引文分析大致有3种基本类型:(1)从引文数量上进行研究,主要用于评价期刊、论文、机构、作者及地区的科研水平;(2)从引文间的网状关系或链状关系进行研

究,主要用于揭示学科的发展与联系,并展望未来前景等;(3)从引文反映出的主题相关性方面进行研究,主要用于揭示科学的结构和进行文献检索等[5]。

2001年加菲尔德和他的同事们推出了H istC ite 软件。该软件与SCI数据库结合使用,可以自动的对搜索出的某一学科的被引文献按照被引频次的高低进行排序,并且按照这种引用关系和年份顺序生成关于这一学科的引文编年图。H i st C ite还可以把所查到的文献按照期刊名称、著者、年份分别进行排序。加菲尔德等人应用这一软件已经先后对有关数字图书馆、情报科学、信息计量学、共焦显微镜、实验胚胎学、基因组测序等专题研究以及某一段时期有关某一专题研究的杂志的发文情况进行了引文分析,分别生成了引文编年图[6][7]。

3.1.2同被引分析

所谓文献同被引,就是指两篇(或多篇)论文同时被后来的一篇或多篇论文所引证,则称这两篇论文(被引证论文)具有/同被引0关系[8]。换言之,如果两篇文献具有/同被引0关系,则意味着这两篇文献有相似的学科背景。如果将同被引分析的对象延伸至与文献相关的各种特征对象,如文献、期刊、著者、学科,就形成相应的文献同被引分析、期刊同被引分析、著者同被引分析和学科同被引分析。

同被引分析的技术手段已经比较成熟,在国外同被引分析多用于作者同被引分析和期刊同被引分析。如美国D rexe l大学的H ow ard以SPSS为工具,采用聚类分析、多维定标(M ultidi m ens i ona l Scali ng)和因子分析(Fac t o r A na l y si s)描述了情报科学1972 -1995年的作者同被引情况,用图表揭示了对情报科学影响比较大的机构和单位,学科发展结构以及作者关系情况的变化等。1999年C.Chen把路径寻找网络尺度分析(P athfi nder N e t w ork Sca ling,PF-NET)技术引入著者同被引分析,并生成了超文本的同被引图[9]。

3.1.3共词分析

共词分析属于内容分析法的一种。它的原理主要是对一组词两两统计它们在同一篇文献中出现的次数,以此为基础对这些词进行聚类分析,生成共词文献簇,进而分析这些词所代表的学科和主题的结构变化[10]。利用共词分析法及其相关的可视化方法可以进行深入的主题分析,系统、全面、直观地了解学科结构和发展状况,并进行学科发展预测。

M onarch曾对共词分析进行过研究,他指出共词分析技术就是通过对相关文献的代表性术语之间的连接强度的分析,得到某一学科领域研究发展的方式和趋势。共词分析的一个主要途径是确定这些代表性术语之间的概念图谱或知识网络结构,通过一系列类似图谱就可以相当详细地描述某一学科领域的主题[11]。目前共词分析的主要可视化方法包括包容图(Inc l usion M ap)、临近图(P rox i m ity M ap)、战略坐标图(Strateg i c D iag ram)等[12]。

3.1.4聚类分析

聚类分析是通过一定的方法将没有分类信息的资料按相似程度归类的过程,它是知识发现和数据挖掘中的一个重要工具。在近几年的研究热点中,聚类分析作为一种数据挖掘的重要手段,在文本挖掘中起着重要的作用。通过把文本变换成词向量来聚类的方法是一种重要的聚类方法,它将词条标以不同的权重值,这样,一篇文献就由词条的权重值组成的特征向量来表示,然后在此基础上开展各种文本聚类的研究。文献聚类分析是聚类分析技术在引文分析领域的具体应用。文献聚类分析根据引文的不同特征,进行引文的分群聚类和分析研究。

聚类分析是最常用的降低维数技术的多元统计方法之一。它属于降低维数技术的范畴。聚类分析的结果通常是网络图或树状图,从图中可以分析求出需要预测判断的目标。

3.1.5词频分析

词频是指一个词在文章或者讲话中出现的次数。通过对主题词出现的频率进行分析,可以找到某一领域或学科的研究热点,并有可能发现研究热点的转移趋势。词频分析法是利用能够揭示或表达文献核心内容的关键词或主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的文献计量方法[13]。由于一篇文献的关键词或主题词是文章核心内容的浓缩和提炼,因此,如果某一关键词或主题词在其所在领域的文献中反复出现,则可反映出该关键词或主题词所表征的研究主题是该领域的研究热点。

例如,使用W o rds m ith Too ls软件,主要运用W o rdli st和Conco rdance两种功能。对于任意一个文本文件,W ord list工具会将其中出现过的所有单词列表。列表有两种形式,一种按字母顺序排列,另一种按单词在该文件中出现的频次由高到低排列。另一种工具Conco rdance功能强大,将某一文本文件中的某一单词输入该工具,该工具就能将这个文本文件中所有出现这个单词的地方,以及一定范围内与该单词毗邻的所有单词显示出来,提供该单词与其

它一些单词搭配所形成的具有完整意义的词组。根据上述两种工具所提供的单词或词组,从中发现和选取能够表达一定完整意义的词或词组,并参照这些相关词出现的频次,来确定学科的研究热点[14]。

3.1.6社会网络分析

社会网络分析源于20世纪50年代,它最初用于心理学研究,后被应用于社会学、人类学、经济学、生命科学、科学学等众多领域。社会网络分析是一种分析工具,它将被分析对象视为社会行动者和他们之间的关系的集合。也就是说,一个社会网络是由多个点(社会行动者)和各点之间的连线(行动者之间的关系)组成的集合。社会网络中,每个行动者都与其他行动者有或多或少的关系。社会网络分析正是基于这种关系,建立各种数学分析模型,然后利用计算机技术将行动者及其关系的结构以图形的方式展示出来[15]。将其应用于文献计量学研究,可以通过社会网络分析中的K核、中心性和中介性等概念,找寻出具有重要地位的作品作者或者是关键词。

3.1.7多维尺度分析

多维尺度分析通过低维空间(通常是二维空间)展示作者(文献)之间的联系,并利用平面距离来反映作者(文献)之间的相似程度。在科学知识图谱中,作者(文献)的位置显示了他们之间的相似性,有高度相似性的作者(文献)聚集在一起,形成科学共同体(学科前沿)。并且,处于中间位置的作者(文献)与其他作者的联系越多,在某学科里的位置也越核心,反之,越孤独则越处于外围。因此通过多维尺度分析,某研究领域、思想流派或其他学术共同体在学科里的位置就很容易判断。同因子分析相比,多维尺度分析的图形显示结果更加直观和形象,但在确定各个学术群体的边界和数目时,则无法与因子分析抗衡,因此通常都需要同时借助因子分析的结果,进行共被引知识图谱的绘制[16]。

3.2绘制科学知识图谱的常用软件

科学知识图谱最大的优点就是利用可视化技术将知识和信息中令人注目的最前沿领域或学科制高点,以多维图像直观地展现出来,以期使专业或非专业研究人员可以高屋建瓴地快速从宏观上把握学科进展及发展趋势、核心作者群以及学科研究热点等。因此,必须借助许多专门处理软件对大量数据进行分析并转化为直观形象的可视化图形。常用的数据分析及可视化软件如下表所示:

表科学知识图谱绘制软件介绍

软件名称软件简介功能描述

B i bexcel 瑞典科学计量学家Pers on开发的科学计量学研究

软件。

文献计量分析、引文分析、共引分析、引文耦合分

析、聚类分析、科学知识图谱的绘制等。

SPSS 美国SPSS公司20世纪80年代开发的大型统计

学软件包,一种多元统计分析软件。

数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等(其

内嵌的距离相关分析、因子分析、多维尺度分析、

聚类分析)。

W ords m it h Tools 牛津大学开发的商业性词频分析软件,主要功能

包括W ord list和Con cord tool两种功能[17]。

W ord list tool可以将一个文本中的所有单词按使

用频次进行排序;应用Con cord tool可以找到与任

意一个单词搭配的词组。

Pa j ek 基于W i ndow s的用于将大型网络可视化的社会网

络分析软件,它的设计是基于图论、网络分析以及

可视化软件等等发展而来的。

主要功能是将一个大型网络分解为一些小型的子

网络,并展示这些子网络的关系。

4科学知识图谱的主要应用

4.1科学知识图谱用作科学管理的工具

早在加菲尔德发明引文分析法之后不久,他就探索了将引文分析法作为科学管理的工具。如果科学文献反映了科学活动,那么一个综合性的、多学科的引文分析,就能够为观察这些活动提供一个有趣的视野,该视野能够有效地阐明科学的结构和科学发展的过程。因此,它可以被用来评价期刊、科学家、机构或社团在研究中的角色;确定期刊与期刊之间、期刊和研究领域之间的关系;测度当前研究的影响;向社会提供有关重要的、新的交叉学科关系的早期预警;认定进展突然加速的研究领域以及确定导致重大科学进步的进展次序。

4.2科学知识图谱在专利引文分析中的作用

之所以单独列出专利引文分析,是因为专利文献在经济学意义上所具有的特殊价值。世界上第一部专利文献的引文索引是1964年出版的SC I,它不仅列出了出现在期刊文献中的专利引文,而且还包括了专利中的引文。这种索引充分发挥了引文分析用于专利文献检索的全部功能[18]。

专利引文分析通过对专利文献的参考引文进行计量学统计分析,从而揭示技术发展的历史和现状,并据此进行技术评价及预测[19]。采用科学知识图

谱,通过对专利文献之间相互引证关系的分析和研究,能通过可视化的图像更好地评价和定位某一专利,同时也能洞察某一专业领域内的研发现状和技术水平。

4.3科学知识图谱用于各学科的计量学研究

科学知识图谱属于科学计量学研究的范畴,基于引文分析的科学知识图谱可用于以下几方面: (1)分析学科进展及发展趋势;(2)分析学科核心作者群;(3)分析学科核心期刊群体的结构;(4)分析时空分布特征、主要热点领域、研究前沿、动态和发展趋势;(5)分析了论文产出的主要领域、国家、机构、科学家和期刊。

此外,科学知识图谱还可用于制定科学决策的依据;确定研究的热点、方法、学科分布和应用领域;揭示相关文献所代表的特定领域内的研究主题、主题的层级及其关系以及由研究主题所映射的具体研究方向之间的关系;揭示研究主题接近所属领域热点问题的程度;考察特定领域内科学研究主题的变迁;预测特定领域的知识发展趋势等方面。

5科学知识图谱研究展望

科学知识图谱是基于引文分析理论和信息科学与技术发展起来的、国际上新兴的可视化研究方法,目的是将知识和信息中最前沿领域和学科制高点,以可视化的图像直观地展现出来。在发展过程中,科学知识图谱逐渐吸收了图书馆学与情报学领域中的信息可视化技术手段,成为以引文分析理论和方法为支撑的学科结构研究的主流方法。由于科学知识图谱所具有的诸多优点,使得它有着广阔的应用前景。例如侯海燕在文献[2]中,利用词频分析法发现,科学知识图谱研究最热衷的研究领域为借助作者共引分析,研究不同学科领域的结构特征,其重点研究的学科领域包括信息科学、社会科学、医学及经济学。

科学知识图谱研究的发展,使它成为一种重要的科学计量方法。但是,这种方法在实际应用中也存在一定的局限性。由于引文分析本身固有的一些不可靠因素,如作者引用文献的动机,不引用某些实际已经引用的文献,隐性知识的存在、学科内涵和外延的发展等,这些问题都使科学知识图谱绘制的准确性受到了限制。此外,科学知识图谱绘制系统开发及引文数据获取的不易性,对专业人员不仅要求具备丰富的学科背景,同时也要求使用者能熟练掌握绘制技术,这些都是科学知识图谱发展过程中亟待研究和解决的问题。

在过去的研究中,尽管利用科学知识图谱已经实现了对科学结构和科学发展历程的可视化研究,然而,面向社会角度的研究还不够活跃。因此,关于科学知识图谱在社会网络方面的应用应该引起更多学者的关注。可以预见,随着引文分析理论的不断完善和可视化技术的迅猛发展,科学知识图谱这一新兴的科学计量方法必将发挥越来越重要的作用。参考文献

1,5,8邱均平.信息计量学.武汉:武汉大学出版社, 2007:315-427

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6Garfiel d E.I nd ex of H i st C i te Anal yses.http://garfiel d.

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11刘则渊,尹丽春.国际科学学主题共词网络的可视化研究.情报学报,2006(5):634-640

12蒋颖.1995-2004年文献计量学研究的共词分析.情报学报,2006(4):504-512

13马费成,张勤.国内外知识管理研究热点)))基于词频的统计分析.情报学报,2006(2):163-171

14梁立明,李小明.SPRU科研选题的词频分析与计量研究.科研管理,2005(3):97-108

15种艳秋,张晗,冷荣新,王敏.利用社会网络分析法和聚类法研究心血管疾病知识结构的比较.中华医学图书情报杂志,2007(6):77-80

16刘林青.作品共被引分析与科学地图的绘制.科学学研究,2005(2):155-159

17梁立明,谢彩霞.词频分析法用于我国纳米科技研究动向分析.科学学研究,2003(2):138-142

18尤金#加菲尔德.引文索引法的理论及应用.北京:北京图书馆出版社,2004:27-30

19孙艳玲.专利引文在技术评价及预测中的作用.情报学报,1991(8):38-41

梁秀娟女湘潭大学公共管理学院硕士研究生。(收稿日期:2008-10-17编发:刘炜赵亮)

科学知识图谱在学科评价中的应用研究[开题报告]

（2011届） 本科毕业论文（设计） 开题报告 题目：科学知识图谱在学科评价中的应用研究学院：商学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 开题日期：

一、选题的背景、意义 1.该选题的历史背景及国内外现状 科学知识图谱，是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘和复杂网络、数学、统计学、计算机科学方法以及可视化技术等有机地整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法。从20世纪 50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。 (1)引文分析理论的发展促进了科学知识图谱的兴起。20世纪60年代，加菲尔德(Eugene Garfield)创办科学引文索引 (SCI)。1965年，普赖斯以SCI为数据来源，发表了一篇科学计量学的杰作《科学论文的网络》。在这篇论文中，普赖斯第一次提出并界定了“研究前沿”的概念。到了20世纪70、80年代，匈牙利的三位学者T.布劳温 (Tibur Braun)、W．格伦采尔 (Wolfgang Glanze1)和A．舒伯特 (Andres Schubert)以SCI数据库为基础，出版了《科学计量学指标》，这实际上是世界科学地图和科学知识图谱的雏形。 (2)复杂网络系统和社会网络分析的兴起丰富了引文分析理论与方法。美国社会心理学家斯坦利·米尔格兰姆(Stanley Milligram)于1967年通过社会网络人际关系的“六度分隔”试验发现了著名的“小世界”现象。90年代中期，比利时情报计量学专家埃格赫 (Leo Egghe)和鲁索 (Ronald Rousseau)合作出版了《情报计量学引论》，促进了科学知识图谱的产生。进入21世纪，社会网络分析的探索与应用向纵深发展，风靡全球。 (3)信息可视化为科学知识图谱提供了强大的技术支持。1999年陈超美出版了该领域的第一部学术专著《信息可视化与虚拟环境》，R．斯宾塞 (Robert Spence)2000年出版了《信息可视化》之后相关研究如雨后春笋般涌现。 总体来讲，无论是企业还是科研领域，我国对知识图谱的关注滞后于国外。相比国外知识图谱的研究状况，我国起步稍晚，但是也取得了一些成绩。国内在知识图谱的应用方面缺少理论上的实证分析，主要是将知识图谱作为一个工具，应用于各个领域，而且相对于国外，应用研究还比较薄弱。目前而言，国内知识图谱研究中存在主要困难和问题如下： (1)研究手段和方法的严重滞后 国内近几年有关知识图谱的研究也有一些，如大连理工大学的刘则渊教授带领的团队进行了科学计量学、管理学人机工程学学科以及国内所有工程领域研究前沿的知识图谱构建；武汉大学的马费成、刘青林、社科院的蒋颖等也对国内外知识管理、数字资源管理、战略管理、文献计量学等领域进行了共词图谱的绘制；南京大学的邓三鸿、浙江大学的潘有能等初步建立了图书情报学科的学科知识地图；金莹以CSSCI 数据粗略构建了我国社会科学的学

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科学知识大全(审精) 夜晚的天空为什么是黑的 夜晚的天空为什么是黑的？这是经典宇宙学中的一个著名的问题．自古以来，人们就不断地对宇宙进行种种猜测．古代的人们曾经认为星星是镶嵌在一个透明球面上的．中国最古老的宇宙结构学说盖天说的基本观点是天圆地方．托勒政的地心宇宙体系和哥白尼的日心地动宇宙体系中都包括恒星天球的内容．中世纪的思想家尼古拉认为宇宙是无限的．牛顿把空间和时间的无限性作为他的理论的基本原理．他还推断：星星的数目必定是无限的，而且相当均匀地分布在空间．观测上，英国著名的天文学家威廉·赫歇耳和约翰·赫歇耳父子宣布至少某些可观测星云是与银河系具有相同尺度和结构的由分立的恒星组成的系统．这些星系居于整个宇宙之中．19世纪天文学家普遍认为可观测宇宙必须是静态、无限的和均匀的．而对静态、无限、均匀的宇宙的一个著名反对意见即夜黑问题，也称奥伯斯佯谬．这个样谬是说，若恒星发出的光不变且都相同，而空间又是欧几里得的（平直的），则在此种宇宙中整个天空的亮度看起来是均匀的，且与太阳一般亮．因为无论从哪一个方向观看天空，视线都会碰到一个星星．这一点可以用一个简单的几何论证说明：现考虑进入人眼的一束细长的锥形光线．虽然恒星表面的视亮度与距离平方成反比，但锥体的截面积（或恒星的数目）随距离平方而增加，则集中在锥体内的光与它从什么地方发出没有关系，因而整个天空就要亮得像太阳一样，实际上夜空却是黑的．如何才能消除观测与理论之间的矛盾呢？ 奥伯斯的推导基于以下的宇宙学观点： 1．宇宙物质是均匀分布的． 2．宇宙是静态的． 3．宇宙是无限的． 4．宇宙存在的时间已经无限长．为了避免夜晚的天空像太阳那么亮的结论，我们必须重新考察上述观点．一个平均密度随观测距离的增大而减小，并以零为极限的等级式宇宙模型可以消除佯谬，但要付出失去均匀性的代价．但迄今为止的观测结果是：宇宙物质在大尺度空间内的分布是均匀和各向同性的．这个观点称为宇宙学原理，是现代宇宙学理论所必须依据的公理．上述第一点符合宇宙学原理，应予保留．这样等级式宇宙模型应该放弃．由于奥伯斯假定恒星发光不变，这一点今天看来最成问题．如果假定恒星并不是永远那么亮，而是在有限的过去才开始发光，由于远处恒星的光线尚未到达我们这儿，这也可以避免整个天空像太阳那么亮的结论．这使我们面临着是什么首次使恒星发光的问题．如此看来一个具有有限过去的宇宙可避免奥伯斯样谬．此时宇宙在时间上有个开端．另外一个有足够大膨胀速率的宇宙也能避免奥伯斯佯谬，即使它具有无限的过去．因为根据量子理论的观点，光子的能量正比于其频率．远距离高速追行光源的光线将产生非常大的红移，因而其能量将相应减小，使其总和保持有限，甚至可忽略不计．由于观测上尚无放弃宇宙学原理的理由，第一条观点应该 接受，而第二、第四条应该重新考虑． 20世纪初，爱因斯坦创立了广义相对论，这就为研究宇宙的整体结构提供了理论基础．宇宙的整体性质由引力场方程决定．荷兰物理学家德西特首先获得了引力场方程的一个宇宙解，但它是动态的而不可能是静态的：宇宙要么是膨胀的，要么是收缩的．观测上，哈勃发

科学百科知识大全(知识学习)

科学百科知识大全 知识的未来发展方向知识的现代发展态势和社会对知识的需求在很大程度上决定知识的未来发展方向。以下是由整理关于科学百科知识大全的内容，希望大家喜欢! 1) 一个人一天平均走两万步，一年要走七百万步。人活七十岁的话，加起来要走五亿步，即三十八万四千公里。这个数字，正好是地球到月球的距离。 2) 我们所穿的衣服每天把成千上万个表皮细胞揩掉。人们其实每27天就换上一层新的表皮。 3) 人眼的直径总是大致相等的;;24毫米，而且几乎不因人们的年龄而改变，所以，孩子们的眼睛看起来似乎大些。 4) 1977年6月25日，美国佛罗里达州的特德;圣马田，在一次篮球表演赛中，站在罚球线上投篮，连续命中2036次。 5) 指甲生长速度夏天比冬天快1/5，白天比晚间快一倍，中指指甲生长速度最快。 6) 通过显微镜，我们可以看出：蚊子有22只牙齿。 7) 鲸的心脏每小时只跳540次。 8) 海狮的胡子比耳朵还灵，能辨别几十海里外的声音。 9) 长颈鹿打架时，就只会把长颈摇来晃去，用它们瘦骨嶙峋的头部拍击对方。

10) 骆驼喝了含盐的水也能解渴。 11) 铁片薄到只有0.001毫米厚时，就会像玻璃一样透明。 12) 把一掬盐放入一杯水中，水平面不仅不会升高，反而会降低些。 13) 你身体的几乎一半热量是通过头顶失掉的。 14) 在16世纪时，英国的男人是允许在晚上10时前殴打太太的。 15) 在古希腊，象征婚姻幸福的标志是一个三角形。 16) 在英国，当现代接骨手术还未发现之前，接骨的工作是由铁匠负责的。 17) 在本世纪之前，所罗门群岛的土著都是用狗牙来作钱币的。 18) 早期的高尔夫球其实是一个塞满羽毛的皮袋。 19) 原来头痛是产生于脑子周围的肌肉及神经而不是脑子本身，因脑子是不能够感受痛楚的。 20) 从含盐的多少来看，与人血最接近的物质是海水。 21) 每一个人平均每年要消耗一吨的食物和饮料。 22) 在我们吸入的氧气之中，有1/5是被脑细胞消耗的。 23) 婴儿可以同时地呼吸和吞咽，但成人却不可以。 24) 飞蛾是不会吃东西的，因为它没有口和胃。 25) 由于猪身有厚脂肪层的保护,令它不受蛇类的毒液影响,因此它不但能将蛇踏死,还会把它吃下。

(完整)部编版小学六年级语文常识知识点归纳,推荐文档

语文常识 1、文章结构：总分总、总分、分总 2、写作顺序：时间顺序、空间顺序、事情发展顺序 3、过渡句的作用：承上启下、承上、启下 4、破折号的作用：（1）表示解释说明（2）表示声音的延长 （3）表示话题转变（4）表示语意递进 5、省略号的作用：（1）引文的省略（2）列举的省略 （3）表示说话的断断续续（4）表示话未说完或语意未尽 6、引号的作用：（1）表示引用（2）表示特定称谓（3）表示特殊含义 （4）表示讽刺和嘲笑（5）表示突出强调 7、转述句的改写方法：你改我，我改她，他（她）改名字，这改那，冒号变逗号，双引号去掉，提示语不变。 8、人物描写方法：语言、动作、神态、外貌、心理 9、修辞手法：比喻、拟人、排比、夸张 10、说明方法：列数字、打比方、举例子、作比较 11、文首和文末：首尾呼应、点明中心、深化主题 12、双重否定句：不得不、不会不、不能不、非不可 13、反问句：难道……吗？怎么……呢？ 14、文章体裁：小说、散文、诗歌 15、感情色彩：褒义词、贬义词、中性词 16、写作方法：顺序、倒叙、插叙 17、四大名著：《西游记》（吴承恩）、《红楼梦》（曹雪芹）、《三国演义》（罗贯中）、《水浒传》（施耐庵） 18、传统节日：春节（正月初一）元宵节（正月十五）清明节（四月四日—六日）端午节（五月初五）乞巧节（七月初七）中元节（七月十五） 中秋节（八月十五）重阳节（九月初九）除夕（最后一天） 19、小说三要素：人物、情节、环境 作文好开头好结尾 1、适用于“最难忘/快乐的一件事；第一次……那是一次……的尝试，或者是和朋友小伙伴发生的事情。 开头：打开我记忆的相册，许多往事就像那一张张泛黄的照片，随着岁月的流逝，渐渐地模糊不清。但那件事却像一张彩照，清晰地印在我的记忆中，那就是… 结尾：关上我记忆的相册，许多往事也被我合在了相册之中，而这件事也将永远以彩照的形式深深地存于我的脑海中。 2、适用于童年趣事，生活趣事。 开头：童年是五彩缤纷的，就像海边漂亮的贝壳；童年是纯真甜美的，就像山涧中的那清澈的泉水；童年是酸酸甜甜的，就像一杯加了糖的柠檬汁。童年趣事就像天空中密密麻麻的星星——不计其数！我愿把那最绚丽的一颗摘下，与你一起分享。 结尾：童年时代是天真的，是快乐的，随着时光的流逝，童年正渐渐离我而去，可童年时代的趣事将永远如天空中的星星照耀着我前行。 3、我最敬佩/尊敬的人 开头：在我们的生活中，有许多值得我们敬佩的人。他们就像夜空中那闪烁着耀眼光芒的星星，数也数不尽。他们有的是大名鼎鼎的“明星”，还有的是一个很不起眼的“小星星”，而我最敬佩的就是…… 结尾：这就是我最敬佩的人，他就是夜空中那最亮的星，给予我前进的动力，指导我努力的方向。

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)

常识科普知识大全

常识科普知识大全 常识科普知识 1、人的一生大约要喝多少吨水?(80吨)。 2、一个水龙头滴水，15分钟就滴水200毫升，每天有近20升水，一年就会浪费多少吨水?(7吨) 3、举例说出发电的几种方法?(火力发电、水力发电、风力发电) 4、环境保护法的原则是什么?(预防为主、防治结合原则;污染者负担原则;环境权利原则;协调发展原则;公众参与原则;可持续发展原则) 5、白头叶猴属于我国哪一级保护动物?(一级) 6、请说出造成1998年长江流域洪涝灾害的原因。(是“天灾”和“人祸”共同作用的结果。天灾直接原因是气候异常，雨量过大;人祸原因主要有三个方面：第一，破坏地表植被，水土流失严重。第二，江河湖泊的不断减少，进一步降低了蓄洪泄洪能力。第三，必要的防洪措施跟不上，城市防洪标准偏低) 7、1980至1995年间，全世界森林面积减少了多少?(1.8亿公顷) 8、水资源短缺成为我国城市发展面临的重大问题，据统计，目前我国已有300多个城市缺水，每年我国因缺水而造成的经济损失有多少?因水污染而造成的经济损失有多少?(100多亿元，400多亿元) 9、淡水资源占地球水资源的百分比是多少?(3%) 10、目前我国受污染的河流的比例达到多少?(90%) 11、随着人口的增加，水资源已经成为一个世界性的问题，当今世界人均供水量已经比25年前减少了1/3，请问，如今世界的缺水现象已经影响到多少个国家?(80个国家) 12、汞、镉、铬、铅、砷是一类污染物，对人体危害很大，被称为“五毒”。这些污染物随废水进入水体后，被浮游生物吸收，小鱼吃浮游生物，大鱼又吃小鱼，人又吃污染后的鱼类，污染物会逐渐的聚集到人体内，我们称这样的关系为什么?(食物链污染) 13、据科学家们观测，全球气候在逐渐变暖，造成气候变暖的主要原因是什 么?(人类生产活动所排放大量的二氧化碳) 14、如果缺少什么?地球上所有生物将会全部灭绝，人类也不例外?(空气和水)

人教版六年级语文下册知识点归纳

人教版六年级语文下册知识点归纳 1、《文言文两则》 《学弈》选自《孟子·告子》。故事说明了学习应专心致志，不可三心二意的道理。《两小儿辩日》选自《列子·汤问》。故事体现了两小儿善于观察、说话有理有据和孔子实事求是的态度。 课后第3题： ①为是其智弗若与？曰：非然也。答：难道是因为他的智力不如别人好吗？说：不是这样的。 ②我以日始出时去人近，而日中时远也。答：我认为太阳刚出来的时候离人近一些，而中午的时候离人远一些。 ③孰为汝多知乎？答：谁说你的知识渊博呢？ 2、《匆匆》 本文是现代著名作家朱自清写的一篇散文。本文围绕“匆匆”展开叙述，先写日子一去不复返的特点；再写自己八千多个日子来去匆匆和稍纵即逝，作者思绪万千，由景及人，叹息不已。最后，作者发出内心的感叹。表达了作者对时光流逝的无奈和惋惜。 课后第2题：“像针尖上一滴水滴在大海里，我的日子滴在时间的流里，没有声音，也没有影子。”答：作者把自己过去的八千多日子比喻成针尖

上的水滴，把时间的流比喻成大海。日记显得多么的渺小，消逝得那么快，无声无息，无影无踪。表现出作者十分无奈的愁绪。 3、《桃花心木》 这是我国台湾著名作家林清玄的一篇散文。作者借树苗的生长，来比喻人的成长，写一个种树人让“树木自己学会在土地里找水源”的育苗方法，说明了在艰苦环境中经受生活考验、克服依赖性对人成长的重要意义。 课后第2题： ①不只是树，人也是一样，在不确定中生活的人，能比较经得起生活的考验，会锻炼出一颗独立自主的心。 答：“不确定”是指生活中不可预料的一些坎坷、曲折、磨难。生活中的“不确定”，比如生病、父母下岗、遇到自然灾难等。 ②种树的人不再来了，桃花心木也不会枯萎了。 答：因为种树人不定期、不定量地给树浇水，就是让树木适应环境，把很少的养分转化成巨大的能量，学会自己在土地里找水源，深深扎根，茁壮成长。所以种树人不再来了，桃花心木也不会枯萎了。 6、《北京的春节》 本人作者——著名语言大师老舍先生，给我们描绘了一幅幅北京春节的民风民俗画卷，展示了中国节日习俗的温馨和美好，表达了自己对传统文化的认同和喜爱。文章以时间为经线，以人们的活动为纬线结构全文。作者先介绍北京的春节从腊月初旬开始了：人们熬腊八粥、泡腊八蒜、购买年

信息抽取层、知识融合层、知识加工层

《知识图谱构建技术综述》—— 笔记 刘峤李杨段宏刘瑶秦志光《计算机研究与发展》, 2016, 53 (3):582-600 一、摘要 说明知识图谱的定义和内涵 将知识图谱分成信息抽取层、知识融合层、知识加工层 分类说明三个层次涉及的关键技术的研究现状 面临的挑战和关键问题 二、知识图谱的定义与架构 2.1 定义 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，构成网状的知识结构。 知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。（从图的角度看，图中节点表示实体（概念），节点之间的边表示实体与实体之间的关系） 2.2 架构 知识图谱自身的逻辑结构 数据层：知识以事实（fact）为单位存储在图数据库。 模式层：模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。储存提炼过的知识，采用本体库进行管理模 式层。 知识图谱所采用的技术（体系）架构（本文的重点） 知识图谱的构建过程是从原始数据出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据中提取出知识要素（即事实），并将其存入知识库的数据层和模式层的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含３个阶段：信息抽取、知识融合以及知识加工。

2.3 构建方式 自顶向下：从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中。 自底向上：从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，加入到知识库中。 三、知识图谱的构建技术

3.1 信息抽取 信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取。 实体抽取（命名实体识别NER） 指从文本数据集中自动识别出命名实体。（最关键最基础） 关系抽取 1. 实体抽取得到的是离散的命名实体，还需从相关预料中提取出实体之间的关系。 2. 关系抽取就是解决如何从文本语料中抽取式体检关系这一问题。 属性抽取 1. 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。由于可以将实体的属性视为实体与 属性值之间的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视为关系抽取问题。 2. 属性抽取一般是从百科类网站上的半结构化数据中抽取，或者是采用数据挖掘的办法直接从文本 中挖掘实体属性与属性值之间的关系模式。据此发现对属性名和属性值在文本中的定位。

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

科学知识图谱研究综述

?新技术应用? 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院　湖南湘潭411105) 文　摘　随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词　引文分析　可视化　科学知识图谱 Rev i ew of M app i n g Knowledge D o ma i n s L i a ng X i ujuan (Public Manage ment School of Xiang Tan University,XiangTan HuNan,411105) Abstract:W ith the devel opment of visual technol ogy which co mbined with citati on analysis technol2 ogy,it can reveal the link bet w een subjects intuitively and vividly.I n this paper,combined with the latest research on citati on analysis and visualizati on,we make a detailed intr oducti on in the areas of mapp ing knowledge domains fr om the origin,concep ts,techniques,app licati ons and the latest p r o2 gress. Key words:Citati on analysis,V isualizati on,Mapp ing knowledge domains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(Mapp ing Knowledge Domains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1　科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金?加菲尔德(Eugene Garfield)创立引文数据库S C I(Science Citati on I ndex,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。S C I不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在《应用引文数据撰写科学历史》(The use of citati on data in writing the hist ory of science)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作———《巴比伦以来的科学》《小科学,大科学》《科学文献的网络》中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用“知识图谱”这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的“知识图谱”理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入S C I,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的

科技小知识大全

科技小知识大全 太阳光是由哪三部分组成：可见光、紫外线、红外线 八大行星中质量最大的是木星 中国最大的淡水湖是鄱阳湖 五岳之首是泰山 自转是绕着穿过南北极的地轴进行的，方向是自西向东，离两极越远的地方转速越大 世界上最大的哺乳动物是蓝鲸 哪个城市被称为世界雾都？伦敦 21世纪的主要能源是什么？太阳能 被称为风车发电王国的是丹麦 哪种污染被称为世界头好杀手？水污染 离太阳最近的行星是水星 格林泥治天文台在哪个国家？英国 中国北宋的毕升发明了：活板印刷 为什么说我国是一个陆地大国，又是海洋大国？ 我国陆地幅员辽阔，大陆国土面积为960万平方公里，是亚洲面积最大的国家，也是世界上面积最大的国家之一，仅次于俄罗斯、加拿大，位居世界第三。我国大陆海岸线北起鸭绿江口，南到北仑河口，长达18000多公里，加上岛屿岸线共计32000多公里；岛屿有6500多个；按照《联合国海洋法公约》的有关规定和我国的主张，划归我国管辖的海域约300多万平方公里。我国海域广阔，资源丰富，所以中国也是一个海洋大国。 太空垃圾为何危害巨大？ 它们成为人造卫星和轨道空间站的潜在杀手，使宇航员的安全受到严重威胁。要知道，太空垃圾是以宇宙速度运行的。一颗迎面而来的直径为0．5毫米的金属微粒，足以戳穿密封的飞行服；人们肉眼无法辨别的尘埃（如油漆细屑、涂料粉末）也能使宇航员殒命；一块仅有阿司匹林药片大的残骸可将人造卫星撞成“残废”，可将造价上亿美元的航天器送上绝路。极小的太空垃圾由于数量多，能严重改变航天器的表面性能；稍大的太空垃圾会损坏航天器表面材料，造成撞击坑，对表面器件造成损伤；高速撞击的太空垃圾会使自身及被撞击的航天器表面材料气化为等离子体云团，最终会形成航天器故障... 科技趣事 有一次，牛顿在实验室里聚精会神地做实验，连吃饭的时间也忘了。他的助手便拿了几个鸡蛋，送到实验 室去，对牛顿说：“这里有几个鸡蛋，你自己煮来吃吧。”牛顿说：“好，谢谢你，请你把鸡蛋放在那里吧。”说完，他又埋头做实验。过了很长的时间，牛顿的肚子饿了，才想起还没吃午餐。于是，他随手拿了一个小锅，把鸡蛋放在锅里，往炉子上一放，又开始做起实验来。过了半个小时，牛顿做完了实验。这时，他才想起锅里的鸡蛋。他打开锅盖一看，里面没有蛋，只有一个怀表。牛顿大吃一惊，抬头一看，鸡蛋还在桌子上，可是桌上的怀表却不见了。原来牛顿太过专心做实验，结果把怀表当成鸡蛋来煮。 1,谁知道大海是怎样结冰的？大家都认为海水有盐分，不会结冰。其实，在温度降低之后，水的溶解度也会降低，也就是说，盐分会析出。这样，水就结冰了。 2,谁知道牛郎星现在是否存在？我们现在看到的是它很久以前发出的“光”。至于现在是否存在，只有牛郎星系的人知道，我们目前从地球上观察的牛郎星的光还是一颗稳定恒星所发出的光。而且，一般恒星的寿命都在60亿年以上，所以，牛郎星现在还是应该存在的 太阳能手机电池问世该种电池是普通锂电池和他太阳能电池合二为一的产物，科技人员将一层薄薄的晶硅光电转换片贴在锂电池的背面，单晶硅接受光照产生的电流经过保护电路向锂电池充电。事实上，除去阳光只要有光线照射，太阳能手机电池都能自动充电，由于有保持电路暴光时间再长也不会充过量。拒介绍，这种电池在阳光晒上5分钟，产生的电能就可通话1分钟，而把它放在台灯下照一晚上，也能用上两三天。此外，这种电池仍然具备普通手机电池的功能，如果光线微弱，就可以用手机充电器进充电。 沙尘暴是一种风与沙相互作用的灾害性天气现象，它的形成与地球温室效应，厄尔尼诺现象，森林锐减，植被破坏，物种灭绝，气候异常等因素有着不可分割的关系。

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。

小学生科学知识汇总大全(含答案)

小学生科学知识汇总大全（含答案） 1、我国历史上“代父从军”这个故事的主人公是谁?(花木兰) 2、中国的四大发明是什么(火药、指南针、造纸术、活字印刷) 3、水是白色透明的液体吗(不是) 4、能增强土壤肥力的最好方法是什么?(种植绿肥) 5、月亮是光源吗?(不是) 6、磁铁中磁性最强的部分叫(磁极) 7、人体中有206块骨头，共同组成人体的支架，这个支架叫什么?(骨骼) 8、正常情况下，人呼吸次数的多少与什么有关系。(人年龄大小 9、科学就是什么?(提出问题并想办法寻求问题答案的过程) 10、1961年苏联宇航员尤里乘坐的宇宙飞船叫什么名字?(东方一号) 11、人体内含有最多的成分是骨头吗?(不是，是水) 12、嘴是呼吸器官吗?(不是) 13、人体的消化道包括哪六部分?(口腔、咽、食管、

胃、小肠、大肠)。 14、海洋中的鱼类被分为三种，是哪三种?(软骨鱼、硬骨鱼、软骨硬鳞鱼)。 15、昼夜的形成是由于太阳东升西落原因吗?(不是) 16、小磁针停止转动时N极指向是哪一边(是北边) 17、蚂蚁有几条腿?(六条) 18、气味和味道是一回事吗?(不是) 19、在圆盘上凃上七种颜色，快速旋转，看到的颜色是什么颜色?(白色) 20、火山喷发是在地壳的什么地方?(较薄并有裂缝的地方) 21、同一纸张纵向和横向的结实程度一样吗?(不一样) 22、美国人第一次登上月球是哪一年?(1969) 23、用于测量气温的工具是什么?(温度计) 24、拱桥、平桥、吊桥哪个桥梁的承受力较强?(拱桥) 25、最早发现太阳光是有七色构成的科学家是谁?(牛顿) 26、从太空看地球是什么颜色?(蔚蓝色) 27、苹果树用哪种方法繁殖最好(种子) 28、自行车采用的主要传动装置是(链条) 29、做眼镜和放大镜镜片的矿物是(白云母) 30、打出去的羽毛球在空中的运动属于(曲线运动)

最新人教版小学六年级语文下册知识要点归纳

小学1—6年级语文知识要点归纳（可下载打印） 小学语文知识点总结——概要 一、拼音 1、声母、韵母、整体认读、字母。 2、标调规则：看见a母别放过，没有a母找o、e、i、u并列标在后。 3、u上两点省略的规则。(遇到j q x，摘掉乌纱帽) 二、汉字 1、基本笔画、笔顺规则、偏旁部首、间架结构。 2、查字典：能够熟练地运用音序查字法和部首查字法。 3、同音字、多音字和形近字。(能够准确认识小学生阶段所要求掌握的生字词，以及多音字的各个注音和组词，以及形近字的辨别。) 三、词语 1、成语、歇后语。 2、量词和“的、地、得”的用法。能够准确填出数词与名词之间所适合的量词的、地、得用法： ①词前面的修饰成分，用“的”字衔接，作名词的定语； ②动词前面的修饰成分，用“地”字衔接，作动词的状语； ③动词或形容词后面的补充、说明成分，用“得”字连接，作动词或形容词的补语。

“地”后面跟动词，比如大声地唱；“的”后面跟名词，比如我的钢笔；“得”后面跟形容词，比如跑得快。 3、近义词、反义词的词语归类。能够熟练填出词语的近义词、反义词。 4、词语的仿写。仿照所给例子，能写出相同形式的词语。如：AABB式(高高兴兴)、ABB式(绿油油)、ABCC式(神采奕奕)、AABC式(津津有味)、ABAB式(商量商量) 5、常用的八种关联词。 四、句子 1、扩句、缩句、整理句子顺序。 2、句子中所运用的修辞手法。(常用修辞手法有：比喻、拟人、反问、设问、反复、排比、夸张、对比。能准确说出句子中所运用的修辞手法，并简要说出其作用。) 3、四种句式的互换：a陈述句、把字句、被字句;b肯定句与否定句;c陈述句与反问句;d直接叙述与间接叙述的互换。 4、八种病句的类型：a、成份残缺；b、词序颠倒；c、用词不当；d、前后矛盾；e、搭配不当；f、意思重复；g、分类不当；h、指代不明。 5、格言、经典诗句以及小升初必备古诗80首的背诵及默写。 五、标点 11种标点符号：句号、逗号、问号、叹号、冒号、引号、顿号、书名号、省略号、破折号、分号。(能正确填出句子中所缺少的标点符号，并能够说出省略号、破折号在句中的作用)

基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化应用

XXX公司科学技术项目可行性研究报告 项目名称：基于知识图谱和人工智能技术的数据关系智能辨识及可视化管理研究 申请单位： 起止时间：2020年1月1日-2020年12月31日项目负责人： 通信地址： 邮政编码： 联系电话：

传真： 申请日期：2019.09

一、目的和意义 XXX公司（以下简称“公司”）正在大力推进泛在电力物联网及坚强智能电网建设，对电网及电网企业的信息化水平提出了更高的要求，尤其是对于数据资产的深入挖掘利用、全业务流程的协同贯通，有着迫切的需求。因此，全面建设了全业务统一数据中心，实现了源端全业务融合、后端大数据分析。 随着全业务统一数据中心的全面建设，数据的价值发现及使用越来越受重视。为追求企业数据价值最大化，历史数据贯通以及基于业务规则的数据异常发现势在必行。目前虽然通过主数据管理，统一编码管理等方式进行了数据贯通和数据管理，但是对于历史数据的梳理和贯通却收效胜微。主要存在以下问题： （1）对于历史数据的贯通多采用人工的方式，质量难以得到保证。 （2）需要对原业务系统进行改造，返工工作量及配合成本巨大。 （3）缺乏有效的保障措施，难以确保数据贯通的持续有效。 （4）缺乏知识提取技术，尤其是对于半结构化和非结构化数据知识提取存在盲区，丢失了很多有价值数据，缺乏覆盖电网全业务的知识图谱。 （5）缺少统一的知识库，数据搜索需在多个数据库或应用中分别实现，缺乏关联性，搜索体验差，缺乏智能推荐等功能。 （6）数据资源缺乏全生命周期管控，数据处理各个环节不能有效监管。 因此，亟需在全业务统一数据中心的数据仓库与数据集市之间通过语义标准构建业务数据知识图谱，引入数据化决策模型和监控体系，建立公司信息全息画像，实现业务数据的跨业务贯通，并提供网格化的高速检索和深度挖掘功能，提升企业管理的规范化、标准化、精益化水平。

小学六年级科学知识点总汇资料

小学六年级科学知识点汇总资料 （六上）第一单元：工具和机械 一、重要知识点 1、能使我们【省力或方便】的装置叫【机械】。其中像剪刀、扳手等构造简单的 又叫【简单机械】，常见的简单机械有【杠杆、滑轮（定滑轮、动滑轮、滑轮组）、斜面、轮轴】。 2、不同的工具有【不同的用途】，不同的工具有【不同的科学原理】。 3、像撬棍这样的简单机械叫做【杠杆】，它有三个重要的位置，分别是【支点— 支撑并使杠杆围绕转到的位置；用力点—在杠杆上用力的点；阻力点——杠杆克服阻力的点。】 4、杠杆的分类：【省力杠杆——用力点到支点的距离大；】【费力杠杆—阻力点到 支点的距离大；】【不省力也不费力杠杆——用力点到支点的距离等于阻力点到支点的距离】使用杠杆不一定省力【例：省力杠杆——开瓶器、切纸刀、园林剪等；费力杠杠——手术剪、镊子、筷子等；不省力不费力杠杠——订书机、跷跷板、天平】 5、杠杆尺的钩码怎么挂才平衡？ （1）如果两边只挂一个点，只要两边挂的钩码数与它离支点的格数相乘的积相等就行。 （2）如果挂1个点以上，杠杆尺两边各个点上的钩码数和格数的乘积的和要相等。 左边【2×2=4】【右边1×4=4】左边【2×1+1×1=3】右边【1×3=3】6、【“称砣虽小，能压千斤”】是杠杆类工具运用的一个典型事例，生活中的实例 还有：羊角锤、尖嘴钳、各种剪刀、镊子、开瓶器等。【小杆秤三点：提绳——支点；秤盘——阻力点；秤砣——用力点】 7、轮子和轴固定在一起，且可以转动的装置叫【轮轴】，生活中常见轮轴有：【门 把手、汽车的方向盘，水龙头，扳手，螺丝刀等】。 轮轴的作用：【A、在轮上用力带动轴省力B、在轴上用力带动轮费力。】【当 名称：动滑轮定滑轮滑轮组 作用：能省力但不能改变力能改变用力的方向，但既能省力，又能的方向。不能省力。变力的方向。

最全面小学六年级语文知识点归纳(精华版)

小学六年级语文知识点归纳 标点符号的用法： 句号，分号，逗号，省略号，破折号 . 字词： 生字词 .多音字 .近义词 .反义词 . 词语搭配 :保持警惕，坚持真理，主持公道，操持家务 多义词：朦胧 .纵横 .丰厚 .慷慨 .澎湃 .寂寞 .企图 .应付 .沉淀 .威胁 .凄凉 .玲珑 .迷惑 区分词的感情色彩（贬义或褒义） ：骄傲 .狡黠 浏览 .阅览 .观赏 .欣赏 区别相近词词义：居然 带数字的成语：一来二去 .竟然 . .三年五载 .九牛一毛 .咬文嚼字 .旁敲侧击 .争先恐后 .翻来覆去 .扬长避短 带近义词的成语：奇花异草 带反义词的成语：幕天席地 不~不 ~式成语：不慌不忙 自~自 ~式成语：自作自受 无~无 ~式成语：无影无踪 .不伦不类 .自言自语 .无忧无虑 .不折不扣 .自暴自弃 .无时无刻 .不卑不亢 .自生自灭 .无缘无故 .不仁不义 .不屈不挠 .自吹自擂 .自怨自艾 .无声无息 — 日积月累 —累卵之危 —危言耸听 — 山高水长 —长生不死 —死里逃生 成语接龙：置之不理 — 理直气壮 无与伦比 — 比翼双飞 形容像真的一样的词语：栩栩如生 — 壮志凌云 — 云开见日 — 飞蛾扑火 — 火海刀山 .活灵活现 .惟妙惟肖 形容有才智的成语：雄才大略 形容高兴的成语：喜出望外 若字开头的成语：若无其事 .才华横溢 .足智多谋 .智勇双全 .喜上眉梢 .喜气洋洋 .若有所失 .若即若离 .若隐若现 .若出一辙 形容行为谨慎的成语：小心翼翼 形容意志坚强的成语：百折不挠 形容很多人知道的成语：家喻户晓 形容形势紧迫的成语：刻不容缓 .一丝不苟 .谨小慎微 .谨言慎行 .小心谨慎 .坚忍不拔 .坚定不移 .坚不可摧 .坚持不懈 .坚强不屈 .妇孺皆知 .众所周知 .尽人皆知 .闻名遐迩 .声名鹊起 .千钧一发 .十万火急 .迫在眉睫 .危如累卵 形容事物或事情消失的成语：烟消云散 .荡然无存 .灰飞烟灭 .无影无踪 .杳无踪迹 .娓娓道来 .喋喋不休 .夸夸其谈 .头头是道 与说有关的 AABC 式词语：连连夸奖 AABC 式成语：奄奄一息 ABCC 式成语：白发苍苍 AABB 式成语：郁郁葱葱 ABCC 式成语：忠心耿耿 .摇摇欲坠 .大腹便便 .风风雨雨 .小心翼翼 .岌岌可危 .大名鼎鼎 .浩浩荡荡 .忧心忡忡 .闪闪发光 .饥肠辘辘 .马马虎虎 .怒气冲冲 .芸芸众生 .威风凛凛 .吞吞吐吐 .文质彬彬 词语归类：地名 填写量词 乱此排序 .水果 .职业 .花名 句子： 反问句改陈述句： 1.将反问句中的肯定词改为否定词或将否定词改为肯定词 2.将反问句中的反问词 (难道 .怎么 .怎能等 )去掉 . . 3．将句末的语气词（呢 .吗等）去掉，问号改为句号 . 不劳动，连棵花也养不活，这难道不是真理吗？ 不劳动，连棵花也养不活，这是真理 . . 双重否定句改肯定句： 1.去掉否定词，变成肯定的意思

科学知识图谱研究综述

#新技术应用# 科学知识图谱研究综述 梁秀娟 (湘潭大学公共管理学院湖南湘潭411105) 文摘随着可视化技术的发展,将其与引文分析技术相结合,可以直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。本文结合国内外在引文分析和可视化方面的最新研究,从起源、概念、绘制方法、应用及研究展望等方面对科学知识图谱进行了较为详细的分析。 关键词引文分析可视化科学知识图谱 R evie w of M apping Know ledge Dom ains L iang X i u j uan (Pub lic M anage m en t School of X iang Tan Un iversity,X iangTan H uN an,411105) Abst ract:W it h the develop m ent o f v isual techno logy w hich co mb i n ed w ith citation analysi s techno-l ogy,it can reveal the link bet w een subjects int u iti v e l y and v ividly.I n t h is paper,co mb i n ed w it h the latest research on citation ana l y sis and v isua lizati o n,w e m ake a de tailed introducti o n i n t h e areas o f m apping kno w ledge do m a i n s fro m the or i g i n,concepts,techniques,applications and the latest pr o-gress. K ey w ords:C itati o n analysis,V isualization,M app i n g kno w ledge do m ains 随着信息技术、可视化技术和科学计量学、文献计量学理论的发展,以图形的方式来揭示学科间的联系已不再是一件难事。而近年来科学计量学、文献计量学研究领域兴起的热点之一,就是如何在准确、翔实地传达知识的基础上以可视化的图像直观、形象地向人们揭示学科以及学科之间的联系。科学知识图谱(M app i ng K now l edge Dom ains)正是在这一研究领域中出现的一个新的热点。 1科学知识图谱的起源 科学知识图谱是引文分析与数据、信息可视化相结合的产物。引文分析是指利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引证与被引证现象进行分析,以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[1]。正式的引文分析始于上个世纪50年代初,1964年美国的尤金#加菲尔德(Eugene G arfield)创立引文数据库SCI(Science C itati on Index,科学引文索引),为学者们利用引文分析法分析学科领域知识结构提供了强有力的工具。SCI不仅为引文分析奠定了数据平台,而且使得规范化、高质量的引文分析成为可能。60年代早期,加菲尔德等人开始了基于引文数据的开拓性研究,他们在5应用引文数据撰写科学历史6(T he use of c itati on data i n w riti ng the hist o ry o f sc i ence)中绘制了DNA研究领域的历史发展图谱;不久之后,普赖斯用相同的数据在其一系列经典著作)))5巴比伦以来的科学65小科学,大科学65科学文献的网络6中,进行了知识图谱绘制的开创性工作。尽管当时并没有使用/知识图谱0这一概念,但是,实际上以引文分析为基础的/知识图谱0理论与方法己经应运而生了[2]。国内自上个世纪80年代引入SCI,很快引起了广大学者的极大兴趣,被越来越多的科学研究者所认同和使用,主要用于揭示科学结构、研究科学史的发展规律、评价科研绩效、预测研究领域热点等方面。 与此同时,计算机技术的快速发展及其在科学计算领域的应用,为数据和信息处理提供了有力的