【知识图谱】相关文章汇总
- 写在最前面
- 一、什么是知识图谱？
- 二、相关历史文章
- 代码实现：简单的知识图谱可视化
- 知识图谱前身：信息抽取
- 知识图谱应用1：社交网络分析
- 知识图谱应用2：威胁情报挖掘
- 知识图谱应用3：CodeKGC
- 三、知识图谱的基本概念
- 四、构建知识图谱的步骤
- 五、知识图谱的应用
- 六、进阶知识图谱技术
- 七、小结
写在最前面
交流时被问到：生成知识图谱的论文笔记
于是整理汇总，希望这篇博客能够帮助理解和应用知识图谱。
一、什么是知识图谱？
知识图谱（Knowledge Graph，简称KG）是一个旨在以结构化的形式表示知识的工具。它通过节点和边的方式将信息表示出来，节点代表实体（如人、地点、事件等），边则表示实体之间的关系。知识图谱的目的是将零散的信息组织起来，使其变得更加易于理解和利用。
二、相关历史文章
代码实现：简单的知识图谱可视化
安装win版本的neo4j（2023最新版本）
Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。由于知识图谱中存在大量的关系型信息（实体—关系—实体）, 使用结构化数据库进行存储将产生大量的冗余存储信息, 因此将图数据库作为知识图谱的存储容器成为流行的选择。当前较为常用的图数据库主要有 Neo4j 等。
简单的知识图谱可视化
实现一个简单的知识图谱的可视化功能。
使用了NetworkX库来构建知识图谱，并使用matplotlib库来绘制图形。
知识图谱前身：信息抽取
【笔记】探索生成范式：大型语言模型在信息提取中的作用
信息抽取（Information Extraction, IE）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的一个关键分支，主要目的是从非结构化的文本数据中提取出结构化的信息。IE通常被认为是构建高级NLP系统的基石，例如在知识图谱（Knowledge Graphs）构建、知识推理（Knowledge Reasoning）和问答系统（Question Answering）等领域。在IE任务中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）、关系抽取（Relation Extraction, RE）和事件抽取（Event Extraction, EE）是三个基本且广泛研究的子任务。
知识图谱应用1：社交网络分析
社交网络分析7：社交网络舆情分析 、 社交网络舆情演化传播建模 、 社交网络舆情用户研究 意见领袖识别 情感分析 、结构洞 、 生命周期 、 舆情分析 知识图谱 主题图谱 、 异质平均场
在介绍舆情分析相关技术时，介绍了知识图谱 (Knowledge Graph, KG)
知识图谱应用2：威胁情报挖掘
【威胁情报综述阅读2】综述：高级持续性威胁智能分析技术 Advanced Persistent Threat intelligent profiling technique: A survey
研究人员已经建立了串行安全知识图谱。例如，网络安全态势分析图（Cygraph）包含四个级别：网络基础设施、安全态势、网络威胁和任务准备[19]。它支持攻击面识别和攻击态势理解，以保护关键资产。恶意软件的知识图谱表示恶意软件的概念、属性、关系、系统进程、网络通信和源代码。它利用有效负载和攻击行为来帮助恶意软件分类。安全知识图谱有助于了解 APT 威胁中攻击和防御技术之间的关系。威胁分析模拟安全专家发现攻击活动和识别攻击技术的过程。知识图谱可以通过本体建模，有效地可视化安全知识，提高对威胁行为的解释能力。多源异构数据的关联和融合有助于弥补样本数据的不足。在安全语义信息的支持下，知识图谱为威胁画像的认知和决策提供领域知识。主要的挑战是在大规模安全知识图谱中应用有效的深度学习算法。
【开源威胁情报挖掘2】开源威胁情报融合评价
其中安全情报本体作为情报知识图谱构建的核心层次。本体构建是将信息抽取得到的实体及其关系转化为知识网络的过程，同时，本体中定义的约束与规则为后续的质量评估和知识推理提供基础[51]。
文献[74]：提出了基于知识表示算法TransE模型和RNN模型的可信评估模型，构建了一个情报知识图谱。
图挖掘技术：有向图或知识图谱等技术逐渐成为新兴的情报质量度量方法。文献[72-74]采用图挖掘方法，如文献[72-73]使用有向图和PageRank算法，而文献[74]应用知识图谱进行评估建模。
知识图谱应用3：CodeKGC
CodeKGC: Code Language Model for Generative Knowledge Graph Construction
三、知识图谱的基本概念
- 实体（Entity）：知识图谱中的节点，表示具体的事物，如人、地点、公司等。
- 关系（Relationship）：连接实体的边，表示实体之间的关联，如“出生于”、“工作于”等。
- 属性（Attribute）：实体的特征或描述性信息，如人的出生日期、地点的坐标等。
- 三元组（Triple）：知识图谱的基本单元，以“实体-关系-实体”或“实体-属性-值”的形式表示。
四、构建知识图谱的步骤
- 数据收集：从多种数据源中收集信息，包括文本、数据库、网页等。
- 信息抽取：从非结构化或半结构化的数据中提取实体、关系和属性。常用技术包括自然语言处理（NLP）和信息抽取（IE）。
- 数据清洗：对提取的信息进行清洗，去除噪音和错误，保证数据的准确性。
- 知识融合：将来自不同来源的知识整合起来，消除冗余和冲突。
- 图谱构建：将处理后的数据构建成知识图谱，包括节点和边的生成。
- 知识推理：通过逻辑推理或机器学习方法，从现有的知识中推导出新的知识。
五、知识图谱的应用
- 搜索引擎：如谷歌的知识图谱，可以提供更精确和丰富的搜索结果。
- 推荐系统：利用知识图谱，可以更好地理解用户需求，提供个性化推荐。
- 智能问答：知识图谱可以支持基于知识的问答系统，提供准确的答案。
- 数据整合：在企业中，知识图谱可以帮助整合不同系统和部门的数据，提高数据的利用效率。
- 医疗领域：帮助医生快速获取患者的完整病史，辅助诊断和治疗方案的制定。
六、进阶知识图谱技术
- 知识表示学习：通过向量化的方法，将实体和关系表示成低维向量，便于进行计算和分析。常用方法包括TransE、TransH、TransR等。
- 知识图谱嵌入（Embedding）：将知识图谱中的节点和边嵌入到连续向量空间中，便于进行机器学习任务。
- 图神经网络（GNN）：利用图结构数据进行深度学习的方法，如Graph Convolutional Networks（GCN）、Graph Attention Networks（GAT）等。
- 多模态知识图谱：结合文本、图像、视频等多种模态的信息，构建更为丰富的知识图谱。
- 知识推理：利用逻辑规则或机器学习方法，从知识图谱中推理出新的知识，如Markov Logic Networks（MLN）、Probabilistic Soft Logic（PSL）等。
七、小结
知识图谱作为一种新兴的数据表示和管理技术，正在越来越多的领域中发挥重要作用。从入门到进阶，我们需要掌握其基本概念、构建步骤和应用场景，同时不断学习和探索新的技术方法，以应对日益复杂的数据和知识管理需求。通过不断的实践和创新，知识图谱将为我们提供更智能、更高效的信息服务。
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