科学知识图谱方法及应用课件

第六科学知识图谱方法及应用杨思洛信息管理学院

第六科学知识图谱方法及应用信息管理学院课程考核：相关的课程论文，6月1号前交信息管理学院336办公室。包括学号、姓名、联系方式科学知识图谱方法及应用ppt课件引言对学科（领域、主题）过去、现状、前沿、热点、趋势的把握可通过什么方法手段？引言对学科（领域、主题）过去、现状、前沿、热点、趋势的把握可引言的重要性！文献是记录有知识的一切载体文献是科学交流的主要途径与手段了解领域历史、现状热点、前沿趋势选题，寻求切入点和突破点寻求新的研究方法和有力的论证依据避免重复劳动网络环境，大数据。。。引言的重要性！文献是记录有知识的一切载体如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在了巨人的肩膀上。我不知道在别人看来，我是什么样的人；但在我自己看来，我不过就象是一个在海滨玩耍的小孩，为不时发现比寻常更为光滑的一块卵石或比寻常更为美丽的一片贝壳而沾沾自喜，而对于展现在我面前的浩瀚的真理的海洋，却全然没有发现

——牛顿如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在了巨人的肩膀上。我不目录1知识图谱概述234知识可视化概述知识图谱绘制方法知识图谱绘制工具5CiteSpace简介与操作6知识图谱应用案例目录1知识图谱概述234知识可视化概述知识图谱绘制方法知知识语言文字肢体其它图像1.知识可视化概述一图展春秋，一览无余；一图胜万言，一目了然

——大连理工大学教授刘则渊知识语言文字肢体其它图像1.知识可视化概述一图展春秋，一览无知识可视化实质知识可视化形式图解促进传播创新百闻不如一见、一图胜万言！纽约大学心理学专家吉米·布洛诺（JeromeBruner）在实验中发现，人们能记住10%听到的东西，30%读到的东西，但是却可以记住80%看到的东西1.知识可视化概述知识可视化实质知识可视化图解促进传播百闻不如一见、一图胜万言科学知识图谱方法及应用ppt课件1.知识可视化概述科学计算可视化(VisualizationinScientific;Computing)、数据可视化(Datavisualization)、信息可视化、知识可视化、知识域可视化。“InformationVisualization”术语是由斯图尔特•卡德、约克•麦金利和乔治•罗伯逊于1989年创造出来的；美藉华人陈超美1999年率先发表了该领域的第一部专著《信息可视化》，创办了国际期刊《Informationvisualization》。1.知识可视化概述科学计算可视化(Visualization1.知识可视化概述知识可视化发展时间很短，正式起源于2004年，M.J.Eppler和R.A.Burkhard共同发表论文(knowledgeVisualization-TowardsaNewDisciplineanditsFieldsofApplication)。Eppler认为：知识可视化主要研究视觉表征的使用，主要目的是改进两人或多人间知识的创造与转移；知识可视化是指能用来构建和传递复杂观点和内容的所有图形手段和方式。1.知识可视化概述知识可视化发展时间很短，正式起源于20041.知识可视化概述

信息可视化知识可视化知识图谱可视化对象非空间数据人类的知识科学知识可视化目的从大量抽象数据中发现新的信息促进群体的知识创新和传播展示学科，促进科学发展可视化方式计算机图形图像绘制草图、知识图表、视觉隐喻多维图表、视觉隐喻交互类型人-交互人-交互人-交互1.知识可视化概述

信息可视化知识可视化知识图谱可视化对象非1.知识可视化概述

概念图知识可视化工具及其教育学习应用概念组成设计制作教育应用

思维导图此外，在科研写作中也需要绘制图表，呈现知识1.知识可视化概述概念图知识可视化概念组成设计制作关于“概念图”的概念图关于“概念图”的概念图15子题

6子题

7子题

5子题

4子题

3子题

2子题

1主題思考的主题

思维导图：用于放射性思考15子题6子题7子题5子题4子题3子题2子题116阅读下面黑体的词汇，然后立刻闭上眼睛，持续30秒，思考它。

水果16阅读下面黑体的词汇，然后立刻闭上眼睛，持续30秒，思考它科学知识图谱方法及应用ppt课件2.知识图谱概述——基本概念知识是一个内涵非常丰富的概念；知识广泛存在于社会各个领域。科学知识图谱广义上包括：生物的基因图谱、教育教学中的认知地图、探索太空的天体图、描绘地形的GIS、模拟人脑的神经网络图、各种金属图谱等。科学知识图谱是以科学知识为对象，显示学科的发展进程与结构关系的一种图形，具有“图”和“谱”的双重性质与特征。2.知识图谱概述——基本概念知识是一个内涵非常丰富的概念；知2.知识图谱概述——基本概念科学知识图谱是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形以科学知识为计量研究对象，属于科学计量学范畴在以数学模型表达科学知识单元及其关系基础上进而以可视化形式绘制成二维或三维图形，即知识图谱2.知识图谱概述——基本概念科学知识图谱是显示科学知识的发展2.知识图谱概述——基本概念①较形象、定量、客观、真实地显示学科结构、热点、演化与趋势，是学科基础研究新视角。②知识图谱可发现、描述、解释、预测和评价科学知识。③对图书情报学科具有更重要意义，也有助于信息检索、信息分类与信息服务等。耗时、费力、难以重复、较主观盲人摸象2.知识图谱概述——基本概念①较形象、定量、客观、真实地显示2.知识图谱概述——基本概念2.知识图谱概述——基本概念2.知识图谱概述——基本概念上世纪50年代，加菲尔德创制SCI，并以编年体形式手工绘制引文网络图谱；随后“文献耦合”（Kessler，1963），“科学引文网络”（Price，1965），“同被引”（Small，1973）、“共词”（Callon，1983）、“引文可视化”（White，1998）相继提出基本原理是分析知识单元（科学文献、科学家、关键词等）的相似性及测度。采用不同的方法和技术绘制不同类型的图谱。科学学科学计量学应用数学计算机科学信息科学科学知识图谱2.知识图谱概述——基本概念上世纪50年代，加菲尔德创制SC2.知识图谱概述——发展历程传统的科学图谱以简单的二维、三维图形（如：柱形图、线性图、点布图、扇形图、平面图等）表示科学统计结果文献摘要或关键词纪录比例图X论文增长趋势线型图2.知识图谱概述——发展历程传统的科学图谱以简单的二维、三维2.知识图谱概述——发展历程1987年，美国基金会发表研究报告《科学计算中的可视》，开始长期资助科学可视化（scientificvisualization)研究1987年，著名计量学家克雷奇默创立“三维构型图谱”threedimensionalconfigurationmap之后出现“多维尺度图谱”multi-dimensionalscalingmap20世纪20、30年代英国人类学研究提出“社会网络分析图谱”socialnetwortanalysismap卡尔提出“自组织映射图谱”self-organizingmap实例：某学科期刊高频关键词共词网络2个知识群实例：某学术群体知识图谱2.知识图谱概述——发展历程1987年，美国基金会发表研究报2.知识图谱概述——发展历程PFNET算法根据经验性数据，对不同概念或实体间联系的相似性或差异程度做出评估，然后引用图论中的基本概念或原理生成特殊的网状模型

1990美国心理学家斯克沃斯兹恩巴克提出“寻径网络图谱”pathfindernetworkscalingmap，PFNET将数据以及数据间关系表达成一个图，图中节点表示数据，线表示数据间关系运用较小生成树法及复杂连接删除算法，删除网络中大部分连接，保留最重要连接，最大限度简化网络2.知识图谱概述——发展历程PFNET算法根据经验性数据，对2.知识图谱概述——发展历程用克林伯格跳变算法和共生词分析法和图示技术，研制主要主题和复杂趋势的发现地图印第安纳大学KetanKMane和泊尔纳提出“PNAS主题爆炸图谱”，用以发现主要主题和复杂趋势网络中各节点代表高频词和爆炸词节点大小代表该词达到最大爆炸水平

颜色代表词常用和达到最大爆炸水平的年代2.知识图谱概述——发展历程用克林伯格跳变算法和共生词分析法2.知识图谱概述——发展历程利用地理信息系统的可视化信息，地理地图的自然组织框架，构建隐含大量信息的可视化主题地图有维斯(J.Wise)等提出“信息地图”informationlandscape应用案例：

期刊文章的数量与资助基金间的动态关系图谱

2.知识图谱概述——发展历程利用地理信息系统的可视化信息，地2.知识图谱概述——发展趋势随计算机处理能力日益提高、文献数字化，知识图谱工具在模拟人类信息分析等方面，可帮助人类进行某些领域的判读、搜索、决策、预测……IN-SPIRE发现工具可整合交互式信息可视化与询问功能利用专利分析工具形成的专利知识图谱论文的最小生成树图谱最小生成树导航图谱2.知识图谱概述——发展趋势随计算机处理能力日益提高、文献数3.科学知识图谱的绘制方法步骤3.科学知识图谱的绘制方法步骤3.1样本数据获取主要数据来源：WebofScience科学文献数据：

(SCI)(SSCI)专利文献数据：德温特创新索引DII国际会议文献数据：(CPCI)另外还有Scopus，ScienceDirect，L国内数据库：CNKI、CSSCI、CSCD、万方等

网络数据源：GoogleScholar、arXiv、CiteSeerX3.1样本数据获取主要数据来源：WebofScience3.2样本数据清洗基于文献数据库进行知识可视化的质量、合理性和可靠性很大程度上依赖于所用数据的精确性和全面性，不准确或不全面的数据往往造成不精确甚至错误的结果。即使目前最权威、公认质量最高的WoS，也存在数据著录格式（如人名和地名的不统一）和遗漏的问题。改正字符错误，统一或增补分时段有代表性的抽取3.2样本数据清洗3.3选择知识单元知识单元是知识处理的基本单位：关键词、题名、作者、机构、刊名、分类号、学科等等。目前也扩展到摘要、参考文献和全文。多种结合。3.3选择知识单元知识单元是知识处理的基本单位：关键词、题名3.4构建知识单元关系引文分析理论与方法1、说明科学知识和情报内容的继承和利用2、标志科学的发展3.4构建知识单元关系引文分析理论与方法1、说明科学知识和耦合耦合文献共被引分析是计量文献之间关系的一种新方法。即2篇文献共同被1篇文献引用，这2篇文献就构成共引关系。共被引频率定义为这2篇文献一起被引用频次——马沙科娃、斯莫尔（苏联、美国）知识单元的共被引关系文献共被引分析是计量文献之间关系的一种新方法。即2篇文献共同CR2001,NYTIMES1226,B2*AMPSYCHASS,1994,DIAGNSTATMANMENT*DEPHLTHHUMANSE,1999,MENTHLTHREPSURGG*USBURCENS,2000,STF3ADEPCOMMBURCBLAZERDG,1994,AMJPSYCHIAT,V151,P979EATONL,2001,NYTIMES1116,A1FOTHERGILLA,1999,DISASTERS,V23,P156FULLERTONCS,1999,AVIATSPACEENVIRMD,V70,P902GINEXIEM,2000,AMJCOMMUNPSYCHOL,V28,P495GOENJIANAK,2001,AMJPSYCHIAT,V158,P788

GREENBL,1990,JAPPLSOCPSYCHOL,V20,P1033HANSONRF,1995,JCONSULTCLINPSYCH,V63,P987

HARVEYAG,1999,JCONSULTCLINPSYCH,V67,P985KAWACHII,2001,JURBANHEALTH,V78,P458

KESSLERRC,1995,ARCHGENPSYCHIAT,V52,P1048KILPATRICKDG,1987,CRIMEDELINQUENCY,V33,P479MADAKASIRAS,1987,JNERVMENTDIS,V175,P286MAZURECM,2000,AMJPSYCHIAT,V157,P896

NORTHCS,1999,JAMA-JAMMEDASSOC,V282,P755ORTEGAAN,2000,AMJPSYCHIAT,V157,P615POLEN,2001,JNERVMENTDIS,V189,P442RESNICKH,1999,JANXIETYDISORD,V13,P359RESNICKHS,1993,JCONSULTCLINPSYCH,V61,P984ROTHBAUMBO,1992,JTRAUMASTRESS,V5,P455RUBONISAV,1991,PSYCHOLBULL,V109,P384RUEFAM,2000,CULTURALDIVERSITYE,V6,P235SHAHB,1997,SUDAANUSERSMANUALSHALEVAY,1998,AMJPSYCHIAT,V155,P630SHALEVAY,2000,JCLINPSYCHIATS5,V61,P33SHERBOURNECD,1991,SOCSCIMED,V32,P705SHOREJH,1989,JNERVMENTDIS,V177,P681TUCKERP,2000,JBEHAVHEALTHSERR,V27,P406documentco-citationauthorco-citationjournalco-citationACA/DCA/JCACR2001,NYTIMES1226,3.5数据分析——数据标准化为便于可视化，对简单地频次计算的单元数据，标准化常常通过数据间的相似度测量。主要有两大类：一是集合论方法（Set-theoreticmeasures），包括Cosine、Pearson、Spearman、Inclusion指数和Jaccard指数；二是概率论方法（Probabilisticmeasure），主要有合力指数（AssociationStrength）和概率亲和力指数（ProbabilisticAffinity）3.5数据分析——数据标准化为便于可视化，对简单地频次计算的因子分析以较少几个因子描述许多指标或因素间关系，即把较密切的变量归在同一类，每类变量成为一个因子，以少量的因子反映原资料中大部分信息。主成成分分析其它聚类分析因子分析多维尺度分析通过低维（2维）空间反映作者（文献）间的联系，利用平面距离来反映作者（文献）间的相似程度。在科学知识图谱中，聚集高相似性的作者（文献），形成科学共同体（学科前沿），用中间位置反映作者（文献）与其他作者（文献）的联系越多，说明学科位置核心程度3.6数据分析——简化分析因子分析以较少几个因子描述许多指标或因素间关系，即把较密切的3.6数据分析——简化分析③自组织映射图（SOM），模拟人的神经中枢网络，采用无导师学习的分类方法，能把任意输入信息变换到二维离散网格上，并尽可能地保持原知识的拓扑有序结构。3.6数据分析——简化分析③自组织映射图（SOM），模拟人的3.6数据分析——简化分析④寻径网络图谱（PFNET），模拟人的记忆模型和联想式思维方式，建立知识单元间最有效连接的路径，经过较复杂的模型运算删除网络中大部分连接，只保留最重要的，目的是将复杂大型的网络进行最大程度的简化。⑤聚类分析（Cluster）、潜在语义分析（LatentSemantic）、ForceDirectedPlacement(FDP)、三角法（Triangulation）、最小生成树法和特征向量法（Eigenvector）等3.6数据分析——简化分析④寻径网络图谱（PFNET），模拟3.7知识可视化知识图谱需要将处理后的知识在人机界面中，进行有效、精确地展示。知识单元及其关系可以通过不同模拟来可视化展示，例如几何图、战略图、冲积图、主题河图、地形图、星团图、簸幅图等等。例如主题河图（ThemeRiver）可视化中，用河流做隐喻来描述文献主题随时间的变化；主题的变化随着外部事件的时间线索而显示出来；主题河由术语的频次支流组成，支流的宽度依据术语在不同时间段上出现频次的不同而发生变化3.7知识可视化知识图谱需要将处理后的知识在人机界面中，进行科学知识图谱方法及应用ppt课件科学知识图谱方法及应用ppt课件科学知识图谱方法及应用ppt课件科学知识图谱方法及应用ppt课件2.8知识图谱解读在知识图谱的解读过程中，常常需要对图谱进行相应操作，包括浏览、放大、缩小、过滤、查寻、关联和按需移动等。解读主要从以下几方面着手：网络分析、历时分析、空间分析、突变检测2.8知识图谱解读在知识图谱的解读过程中，常常需要对图谱进行社会网络分析

据今日美国2006年的报道，911以后，美国国家安全局从AT&T,Verizon,BellSouth等三家美国主要电信公司搜集电话记录，从中分析和查找潜在的恐怖分子网络。著名SNA应用和管理咨询专家ValdisKrebs根据大量公开数据，也绘制出了涉及911的恐怖分子关联网络社会网络分析据今日美国2