知识图谱设计

一般流程为：首先确定知识表示模型，然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识，接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升，最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现方法，如语义搜索、问答交互、图谱可视化分析等。

如果知识融合完成了话,大规模构建其实就是一个导数据的过程,由于图谱数据结构的关系,一般存2张表(点、边)或者使用RDFs存储,在entity数量上千万以后,图谱的查询压力会比较大,单机查询可能会直接跪掉,开发一般会采用graphX的分布式的存储,不过由于点和边的切割方式的问题,会有一定的副作用。

  因设计而领先，因技术而卓越，服务于智能物流、数据驱动、工业制造、新能源运用等各个行业，用完整的产品展示服务和一体化、可视化的解决方案，砥砺深耕，已成为策划创新、视觉设计、制作精工的专业化技术性公司。 集策划设计、作品展示、研发中心功能于一体，涵盖策划设计、多媒体程序开发、模型开发制作、可视化展示内容开发等近100名技术人员。 同时拥有近6000平米大型场地，应用于整体展项开发制作、精密设备加工、系统组装测试的工作。

知识图谱是一种基于语义网技术的知识表示方法,它将实体、属性和关系等元素进行抽象和建模,形成一个具有语义表达能力的图结构。 在工业领域,知识图谱可以将工业领域的知识进行建模,形成一个具有语义表达能力的图结构,从而实现对工业领域知识的存储、管理、推理和应用。