[關(guān)鍵詞]知識(shí)圖譜；信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)；本體語(yǔ)義模型；Neo4j；pagerank算法

引言

過(guò)去，我國(guó)所使用的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)框架、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和核心產(chǎn)品等多由國(guó)外廠(chǎng)商制定，這使我國(guó)在行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和信息系統(tǒng)關(guān)鍵核心產(chǎn)品方面缺乏自主主動(dòng)權(quán)。信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)即為我國(guó)信息技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展和國(guó)家數(shù)據(jù)安全不被泄露，使我國(guó)信息技術(shù)領(lǐng)域達(dá)到可掌控、可研究、可發(fā)展的終極目標(biāo)。因此，發(fā)展信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)對(duì)于解決我國(guó)在信息與網(wǎng)絡(luò)安全乃至國(guó)家安全方面所面臨的諸多問(wèn)題至關(guān)重要。

信創(chuàng)領(lǐng)域作為知識(shí)密集型領(lǐng)域，其知識(shí)構(gòu)成具有大規(guī)模、更新快、多維度、多源頭的特點(diǎn)，因此傳統(tǒng)的知識(shí)管理方式不利于信創(chuàng)領(lǐng)域的資源整合和科普推廣。構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)對(duì)信創(chuàng)領(lǐng)域知識(shí)的有效管理與廣泛推廣具有重要的研究意義與應(yīng)用價(jià)值。

一、知識(shí)圖譜發(fā)展現(xiàn)狀

（一）信創(chuàng)知識(shí)管理現(xiàn)狀

現(xiàn)有的知識(shí)管理系統(tǒng)：

SharePoint： Microsoft的SharePoint是一個(gè)企業(yè)級(jí)協(xié)作平臺(tái)，用于創(chuàng)建、管理和共享文檔和信息。它與Microsoft365集成，支持團(tuán)隊(duì)協(xié)作、版本控制和工作流程48。

MediaWiki： MediaWiki是維基百科背后的平臺(tái)，也是一個(gè)開(kāi)源的知識(shí)管理系統(tǒng)。它提供了一個(gè)靈活的平臺(tái)，可以創(chuàng)建和維護(hù)文檔，適用于協(xié)作性的知識(shí)管理。

Evernote： Evernote是一個(gè)數(shù)字筆記應(yīng)用，可用于組織和存儲(chǔ)文檔、圖片、筆記和聲音記錄。它支持跨設(shè)備同步，適用于個(gè)人和團(tuán)隊(duì)。

目前現(xiàn)有的知識(shí)管理系統(tǒng)通常通過(guò)提高系統(tǒng)內(nèi)部的信息流動(dòng)來(lái)促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，加速問(wèn)題解決。這顯然無(wú)法匹配信創(chuàng)領(lǐng)域知識(shí)資源多維度、多源頭、更新快的特性。

（二）知識(shí)圖譜在不同領(lǐng)域的應(yīng)用

1．知識(shí)圖譜的概念與特點(diǎn)

知識(shí)圖譜是一種圖形化的知識(shí)管理結(jié)構(gòu)，它將實(shí)體間的關(guān)系以圖的形式建模，圖上的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示關(guān)系。知識(shí)圖譜通過(guò)語(yǔ)義化的關(guān)系將實(shí)體連接起來(lái)并以一種結(jié)構(gòu)化的方式組織和存儲(chǔ)信息。此外，知識(shí)圖譜還具有良好的可拓展性。新的內(nèi)容可以方便地添加到圖譜中，來(lái)更新知識(shí)庫(kù)，充盈知識(shí)庫(kù)。

2．知識(shí)圖譜在不同領(lǐng)域的成功應(yīng)用

目前，知識(shí)圖譜在眾多行業(yè)中都有成功應(yīng)用的案例：

在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域：用于整合和分析醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，幫助研究人員了解基因、蛋白質(zhì)、藥物等的關(guān)系，支持疾病診斷、基因組學(xué)研究和藥物發(fā)現(xiàn)。

金融領(lǐng)域：用于構(gòu)建客戶(hù)關(guān)系圖，幫助銀行和金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶(hù)，支持風(fēng)險(xiǎn)管理，通過(guò)分析實(shí)體和關(guān)系來(lái)識(shí)別潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)。

智能交通系統(tǒng)：建立城市交通網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜，幫助優(yōu)化交通流和規(guī)劃交通路線(xiàn)，并利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新圖譜，提高交通系統(tǒng)的智能化水平。

制造業(yè)：支持供應(yīng)鏈管理，幫助企業(yè)優(yōu)化物流和生產(chǎn)過(guò)程，構(gòu)建設(shè)備和零部件之間的關(guān)系圖，支持設(shè)備維護(hù)和故障診斷。

綜上所述，不難看出知識(shí)圖譜在與信創(chuàng)領(lǐng)域相關(guān)的各行各業(yè)中都起到了不錯(cuò)的效果。由此，知識(shí)圖譜能夠充分滿(mǎn)足信創(chuàng)領(lǐng)域的知識(shí)管理需求。

二、構(gòu)建知識(shí)圖譜的方法

（一）建立知識(shí)圖譜的框架

領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建通常采用自上而下的方法，先通過(guò)相關(guān)領(lǐng)域現(xiàn)有的知識(shí)研究，確定其范圍，定義實(shí)體性完成本體的構(gòu)建，然后根據(jù)本體模型確定所需要的數(shù)據(jù)類(lèi)型，再通過(guò)知識(shí)采集、知識(shí)抽取等技術(shù)獲取所需的數(shù)據(jù)，并通過(guò)圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與可視化展示，最后通過(guò)引入圖形算法增強(qiáng)知識(shí)圖譜的可視化程度。

1．本體語(yǔ)義模型構(gòu)建

本體語(yǔ)義模型的構(gòu)建有許多方法，如經(jīng)典的七步法、IDEF5法和骨架法等。領(lǐng)域類(lèi)知識(shí)圖譜構(gòu)建通常采用七步法，步驟為：

確定本體范圍：領(lǐng)域類(lèi)知識(shí)圖譜首先構(gòu)建領(lǐng)域本體的范圍，確定本體范圍常用的方法是列出幾個(gè)專(zhuān)注于領(lǐng)域本體的問(wèn)題，檢測(cè)本體能否提供足夠的信息來(lái)回答此類(lèi)問(wèn)題，以此對(duì)本體進(jìn)行不斷完善。

重用現(xiàn)有的本體：在構(gòu)建本體之前應(yīng)先調(diào)研是否相關(guān)的本體已經(jīng)存在，如果存在可以對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)和拓展，無(wú)需重新構(gòu)建。

列舉本體核心概念：以本體的全面性為前提，盡可能地列舉出本體可能存在的全部概念。

定義本體概念的上下級(jí)描述：通過(guò)自上而下的方式對(duì)領(lǐng)域中的概念進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的梳理，定義本體概念的上下級(jí)描述，即定義關(guān)系。

定義概念具有的屬性：對(duì)已經(jīng)定義的概念通過(guò)賦予不同的屬性加以描述。

定義屬性的限制：即定義屬性的值的限制。

添加實(shí)例：以之前提出的概念為藍(lán)本添加實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，對(duì)模型的范圍、準(zhǔn)確性等進(jìn)行檢測(cè)。

2．?dāng)?shù)據(jù)采集與整合

（1）數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是從不同來(lái)源收集數(shù)據(jù)的過(guò)程，數(shù)據(jù)采集的方法有很多，常見(jiàn)的有以下幾種：

①網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：使用自動(dòng)化工具從網(wǎng)站上提取信息。這可以是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如表格或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本。

②傳感器數(shù)據(jù)采集：許多物理設(shè)備和系統(tǒng)使用傳感器生成數(shù)據(jù)，如溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器等。

③日志文件分析：分析服務(wù)器、應(yīng)用程序或系統(tǒng)生成的日志文件，以獲取關(guān)于其運(yùn)行和用戶(hù)行為的信息。

④社交媒體監(jiān)測(cè)：通過(guò)監(jiān)控社交媒體平臺(tái)上的活動(dòng)來(lái)收集用戶(hù)反饋、趨勢(shì)和輿論。

⑤數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)：通過(guò)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)檢索所需的信息，這可以是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

（2）數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是指在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或建模之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和修復(fù)，以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的常規(guī)方法如下：

①數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換：確保數(shù)據(jù)類(lèi)型正確，例如將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值型。處理日期和時(shí)間數(shù)據(jù)，確保格式一致。

②處理異常字符：刪除或替換包含異常字符的數(shù)據(jù)。

③處理不一致性：統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和表示，確保一致性。處理異義詞和同義詞，以便在分析中能夠正確理解數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)抽取

數(shù)據(jù)抽取是從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有用信息的過(guò)程。對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的抽取一般需要和命名實(shí)體識(shí)別結(jié)合使用，命名實(shí)體識(shí)別是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)，其目標(biāo)是從文本中識(shí)別并分類(lèi)出命名實(shí)體，如人名、地名等。常見(jiàn)的命名實(shí)體識(shí)別方法一般分為三種，基于規(guī)則、基于統(tǒng)計(jì)和基于深度學(xué)習(xí)。

基于規(guī)則的方法使用手工設(shè)計(jì)的規(guī)則來(lái)識(shí)別實(shí)體，這些規(guī)則可以基于詞性、詞典、語(yǔ)法等?；谝?guī)則的命名實(shí)體識(shí)別一般簡(jiǎn)單且可解釋?zhuān)m用于特定領(lǐng)域的規(guī)律性較強(qiáng)的任務(wù)，可以手動(dòng)定義規(guī)則來(lái)適應(yīng)不同的文本結(jié)構(gòu)。但對(duì)于復(fù)雜的文本結(jié)構(gòu)和多樣的實(shí)體命名規(guī)律，基于規(guī)則的命名實(shí)體識(shí)別可能不夠靈活和泛化。

基于統(tǒng)計(jì)的命名實(shí)體識(shí)別統(tǒng)計(jì)方法通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如條件隨機(jī)場(chǎng)或隱馬爾可夫模型。這些模型通過(guò)學(xué)習(xí)從標(biāo)注的語(yǔ)料庫(kù)中提取的特征來(lái)預(yù)測(cè)實(shí)體類(lèi)別。基于統(tǒng)計(jì)的命名實(shí)體識(shí)別通常適用于有標(biāo)注數(shù)據(jù)的任務(wù)。

基于深度學(xué)習(xí)的方法，通常指基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和變壓器（Transformer）。這些方法通常能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的語(yǔ)言模式，適用于大規(guī)模和多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。最近，預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT和GPT等，已經(jīng)在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)上取得了顯著的成果。

3．?dāng)?shù)據(jù)存儲(chǔ)與可視化

知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)通常采用圖數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)管理和查詢(xún)。圖數(shù)據(jù)庫(kù)是專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于存儲(chǔ)和處理圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，它們能夠有效地表示實(shí)體之間的關(guān)系。

Neo4j是目前使用人數(shù)最多的圖數(shù)據(jù)庫(kù)，其獨(dú)特的圖結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)模型使得表示實(shí)體和復(fù)雜關(guān)系變得自然而高效。Neo4j優(yōu)秀的可擴(kuò)展性能夠輕松應(yīng)對(duì)大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，其跨平臺(tái)支持、活躍的社區(qū)和豐富的生態(tài)系統(tǒng)也使得Neo4j成為處理關(guān)系型數(shù)據(jù)的首選。

知識(shí)圖譜可視化通常選擇使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)可視化工具如Neo4j browser、Gephi等或者使用Vis.js、Cytoscape.js等在web程序中嵌入。

4．Pagerank算法與社區(qū)檢測(cè)算法

PageRank是通過(guò)分析頁(yè)面之間的鏈接關(guān)系來(lái)確定頁(yè)面重要性的一種算法，可用于知識(shí)圖譜中檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的重要性，從而向使用者提供更好的可視化效果。

社區(qū)檢測(cè)算法是用于在圖識(shí)別子圖結(jié)構(gòu)的一類(lèi)算法。社區(qū)檢測(cè)算法用于知識(shí)圖譜中通常可以將發(fā)展度相似的節(jié)點(diǎn)分為一組，以便管理人員進(jìn)行分析。

（二）基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施

1．信創(chuàng)領(lǐng)域本體語(yǔ)義模型構(gòu)建

本文在定義信創(chuàng)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的本體語(yǔ)義模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，信創(chuàng)領(lǐng)域知識(shí)具有自上而下、從抽象到具體、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的樹(shù)狀特征?；谶@一特征和對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析，本文得到了信創(chuàng)這一核心類(lèi)和基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件、網(wǎng)絡(luò)安全、外設(shè)終端、CPU設(shè)計(jì)和集成電路這五個(gè)二級(jí)類(lèi)目和操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)安全等21個(gè)三級(jí)類(lèi)目。如下圖所示：

2．信創(chuàng)數(shù)據(jù)采集

由于信創(chuàng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)具有零散不易收集的特征，一般采用以下幾種采集方法：

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：使用自動(dòng)化工具從中國(guó)信創(chuàng)網(wǎng)等網(wǎng)站上提取知識(shí)．作為信創(chuàng)知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

文獻(xiàn)調(diào)研：搜索學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、行業(yè)報(bào)告和技術(shù)文檔，了解關(guān)于信創(chuàng)的最新研究和發(fā)展。

企業(yè)報(bào)告和新聞：分析公司發(fā)布的報(bào)告和新聞，了解企業(yè)在信創(chuàng)領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展。

3．信創(chuàng)數(shù)據(jù)清洗

在信創(chuàng)領(lǐng)域，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)問(wèn)題一般有缺失、異常、重復(fù)等，處理方法如下：

缺失值處理：刪除包含缺失值的行或列。使用特定值填充缺失值或使用插值方法來(lái)估算缺失值。

異常值處理：識(shí)別并處理異常值。這可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法或?qū)ｉT(mén)的異常檢測(cè)算法來(lái)完成。

重復(fù)值處理：檢測(cè)并刪除重復(fù)的記錄。確保唯一性，特別是對(duì)于主鍵。

4．信創(chuàng)知識(shí)抽取

由于信創(chuàng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)具有多維度的特點(diǎn)，因此本文采用基于規(guī)則與預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)合的知識(shí)抽取方式，然后在命名實(shí)體的基礎(chǔ)上，直接從文本中提取與每個(gè)命名實(shí)體相關(guān)的信息。

首先，通過(guò)爬蟲(chóng)獲得的信息都有較為明顯的產(chǎn)品名稱(chēng)、特點(diǎn)等語(yǔ)料，可以通過(guò)制定匹配規(guī)則進(jìn)行提取，同時(shí)由于信創(chuàng)領(lǐng)域知識(shí)的樹(shù)狀特點(diǎn)，實(shí)體間的關(guān)系可通過(guò)人為設(shè)置。其次，對(duì)于專(zhuān)業(yè)期刊、文獻(xiàn)、企業(yè)報(bào)告等數(shù)據(jù)，采用BERT預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)完成產(chǎn)品名稱(chēng)識(shí)別任務(wù)，然后通過(guò)識(shí)別出的產(chǎn)品對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)再通過(guò)規(guī)則提取需要的數(shù)據(jù)。

5．信創(chuàng)知識(shí)存儲(chǔ)

Neo4j作為目前使用人數(shù)最多的圖數(shù)據(jù)庫(kù)，其良好的拓展性和通用性以及豐富的圖形算法與知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)十分契合。因此，本文以Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)處理的數(shù)據(jù)。Neo4j中的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)語(yǔ)義模型中的實(shí)例，標(biāo)簽對(duì)應(yīng)各個(gè)級(jí)別的核心類(lèi)目，關(guān)系則體現(xiàn)了各類(lèi)目之間的上下級(jí)關(guān)系。根據(jù)上文提到的語(yǔ)義模型確立Neo4j的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，然后通過(guò)py2neo批量導(dǎo)入Neo4j，完成知識(shí)圖譜的構(gòu)建。

6．信創(chuàng)知識(shí)圖譜可視化

根據(jù)使用人群的不同，本文提出了兩種知識(shí)圖譜可視化方式。

針對(duì)數(shù)據(jù)分析人員和管理人員，使用Neo4j bloom來(lái)進(jìn)行可視化分析和管理。Neo4j Bloom是一款專(zhuān)為Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的可視化工具，它通過(guò)直觀(guān)的圖形界面提供了探索和分析圖數(shù)據(jù)的方式，如圖所示：

針對(duì)想要了解信創(chuàng)發(fā)展現(xiàn)狀的普通用戶(hù)，使用neovis．js嵌入web程序進(jìn)行可視化展示，neovis.js是一個(gè)用于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的JavaScript庫(kù)，方便地將Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系呈現(xiàn)為直觀(guān)的圖形，并支持用戶(hù)的交互式查詢(xún)和導(dǎo)航。如下圖所示：

此外，通過(guò)在Neo4j browser中導(dǎo)入pagerank算法與社區(qū)檢測(cè)算法，并將其作為節(jié)點(diǎn)的屬性寫(xiě)入知識(shí)圖譜中，可以體現(xiàn)出節(jié)點(diǎn)的重要程度和群聚程度，增強(qiáng)可視化效果。

結(jié)語(yǔ)

本文旨在探討基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和構(gòu)建，并在信創(chuàng)領(lǐng)域中探索知識(shí)圖譜的應(yīng)用潛力。通過(guò)文獻(xiàn)綜述、方法學(xué)設(shè)計(jì)、基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的具體設(shè)計(jì)，得出以下結(jié)論：

首先，信創(chuàng)領(lǐng)域在知識(shí)管理方面面臨諸多挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的知識(shí)管理系統(tǒng)無(wú)法滿(mǎn)足信創(chuàng)領(lǐng)域的知識(shí)管理需求，因此有必要引入新的知識(shí)管理方式。

其次，知識(shí)圖譜作為一種新興的知識(shí)管理工具，在其他許多領(lǐng)域都取得了不錯(cuò)的效果，通過(guò)構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)可以更好地對(duì)信創(chuàng)領(lǐng)域進(jìn)行有效的資源管理。

最后，本文詳細(xì)介紹了知識(shí)圖譜的構(gòu)建過(guò)程，并結(jié)合信創(chuàng)領(lǐng)域的特點(diǎn)提出了基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建思路，以及可視化展示的多種策略。

綜上所述，基于知識(shí)圖譜的信創(chuàng)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)為信創(chuàng)領(lǐng)域的知識(shí)管理帶來(lái)了新的思路。在未來(lái)的發(fā)展中，我們有信心通過(guò)不斷地實(shí)踐和創(chuàng)新，進(jìn)一步推動(dòng)知識(shí)圖譜在信創(chuàng)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

基金項(xiàng)目：天津市科技計(jì)劃項(xiàng)目（No．22KPXMRC00210）項(xiàng)目資助；天津市普通高校本科教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目（A231005701）。