知识图谱及其应用

课程编码：180087120501M3001Z 英文名称：Knowledge Graph and Application 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：钱力等

随着科技数据海量剧增、开放科学的深入发展以及新一代人工智能技术的赋能应用，科技创新逐渐成为一种数据+AI驱动的知识发现活动。与传统的知识技术相比，知识图谱（Knowledge Graph，KG）作为一种新型知识组织技术，一方面可以高效率地实现多来源、多类型、多模态科技数据的多层次、细粒度、富语义知识组织与互联，有效放大数据价值；另一方面，KG原生支持知识推理、路径发现、链路预测、图挖掘等高级知识挖掘技术。本课程从理论和实践应用两个角度系统介绍知识图谱基础理论以及知识图谱构建、表示、存储、知识挖掘等过程涉及的工具和方法，并结合项目经验介绍领域科技知识图谱具体应用场景，为无基础同时对该领域科研学习感兴趣的研究生开展相关科学研究奠定基础。教学目的：通过讲授知识图谱原理、技术及其实践应用，帮助同学有序整合各个研究领域中体量庞大、来源众多的信息数据，并能快速发现学科领域中的新知识。为科学研究发展提供一种实用工具，以此提升学生的知识管理技能和科研创新能力。

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第一章 知识图谱概述 4学时 钱力
第1节 认识知识图谱（概念、发展及其价值）
第2节 知识图谱构建技术（知识抽取、知识表示、知识融合、知识储存、知识更新与推理等）
第3节 知识图谱典型应用（国内外典型应用案例）
第4节 知识图谱与人工智能（当前重点与趋势）
第二章 知识图谱构建方法与技术 9学时 钱力
第1节 科技知识图谱设计原则
第2节 科技知识图谱知识表示与知识抽取
第3节 科技知识图谱知识融合与知识更新
第4节 科技知识图谱知识存储与知识可视化
第三章 知识图谱构建工具 9学时 胡正银
第1节 科技知识图谱资源
第2节 科技知识图谱知识建模工具
第3节 科技知识图谱知识抽取工具
第4节 科技知识图谱管理系统（图数据库neo4j, tigergraph, virtuoso等）
第5节 科技知识图谱可视化工具
第6节 科技知识图谱构建实战（以干细胞知识图谱为例）
第四章 知识图谱在文献情报领域应用 10学时 胡正银
第1节 知识图谱与学科知识发现（包含图挖掘等常用知识图谱分析技术）
第2节 基于知识图谱的科研数据集成
第3节 基于知识图谱的技术创新路径挖掘
第4节 基于知识图谱的事件脉络挖掘
第5节 基于知识图谱的学科智能知识问答
第6节 基于知识图谱的科技大数据知识发现平台
第五章 知识图谱项目展示 8学时 胡正银
第1节 科技知识图谱应用案例展示（小组）
第2节 答疑

钱力，中国科学院文献情报中心，研究馆员
胡正银，中国科学院成都文献情报中心，研究员