1.構建搜索引擎系統(tǒng)
下圖中描述的體系結構包括三個部分：結合本體庫的網(wǎng)絡爬蟲，索引及檢索模塊以及知識圖譜模塊。其中爬蟲及索引模塊主要負責從網(wǎng)絡中爬取原始數(shù)據(jù)并通過解析得到實體相關信息以及建立索引；搜索模塊結合本體庫Query解析檢索語句得到搜索關鍵詞，通過檢索器得到結果并返回用戶；知識圖譜模塊首先根據(jù)爬蟲獲取的實體，通過實體知識融合以及實體對齊獲取所有實體，并利用實體之間的語義關系構成知識圖譜，知識圖譜完成檢索器的信息請求并通過對檢索結果進行分析，推薦相關信息并給出最終的排序結果。
2.構建智能問答系統(tǒng)
在搭建系統(tǒng)之前，第一步的任務是準備數(shù)據(jù)。
準備好數(shù)據(jù)之后，將數(shù)據(jù)整理成RDF文檔的格式。比如采用手工的方式在protégé中構建本體以及知識圖譜。本體作為模式層，聲明n個類；聲明了n種關系，也叫objectProperty；聲明了n種數(shù)據(jù)屬性，也叫DataProperty。將上述準備好的數(shù)據(jù)以individual和dataProperty的形式寫進知識圖譜。至此，就準備好了我們的RDF/OWL文件了。
接著，為了使用RDF查詢語言SPARQL做后續(xù)的查詢操作，使用Apache Jena的TDB和Fuseki組件。TDB是Jena用于存儲RDF的組件，是屬于存儲層面的技術。Fuseki是Jena提供的SPARQL服務器，也就是SPARQL endpoint。這一步中，首先利用Jena將RDF文件轉(zhuǎn)換為tdb數(shù)據(jù)。接著對fuseki進行配置并打開SPARQL服務器，就可以通過查詢語句完成對知識圖譜的查詢。
最后，將自然語言問題轉(zhuǎn)換成SPARQL查詢語句。首先使用結巴分詞將自然語言問題進行分詞以及詞性標注。對于不同類型的問題，我們將問題匹配給不同的查詢語句生成函數(shù)從而得到正確的查詢語句。將查詢語句作為請求參數(shù)和Fuseki服務器通信就能得到相應的問題結果。上述工作流程圖如圖所示。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-520666.html
3.構建智能推薦系統(tǒng)
基于知識圖譜的推薦系統(tǒng)主要是利用知識圖譜對多源異構數(shù)據(jù)的整合性，可以對大數(shù)據(jù)環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)進行知識抽取，得到更加細粒度的用戶和項目的特征信息，從而更精準的計算用戶與用戶、用戶與項目以及項目與項目之間的相關性，最后為用戶做出推薦。
該推薦有3個組成要素：用戶知識圖譜、項目知識圖譜、推薦方法。在此基礎上，給出基于知識圖譜的一個推薦系統(tǒng)模型，如圖所示。該模型分為客戶端和服務器端，客戶端收集用戶的原始數(shù)據(jù)(包括瀏覽數(shù)據(jù)、上下文數(shù)據(jù)如時間、用戶狀態(tài)等)上傳至服務器端進行處理。服務器端一方面從各個垂直網(wǎng)站及百科網(wǎng)站中進行相關數(shù)據(jù)搜集，構建項目知識圖譜；另一方面，對用戶偏好進行獲取，建立用戶知識圖譜；此外，通過分析推理的方法獲取上下文信息，利用GPS定位來獲取當前用戶地理位置信息等。最后，綜合上述信息，通過推薦產(chǎn)生器向目標用戶推送其感興趣的項目，并基于用戶反饋對推薦性能進行評估，進一步調(diào)整推薦產(chǎn)生器，以適應用戶偏好。
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-520666.html
到了這里，關于如何基于知識圖譜技術構建現(xiàn)代搜索引擎系統(tǒng)、智能問答系統(tǒng)、智能推薦系統(tǒng)？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
