重用构件的知识图谱构建与应用

20/24重用构件的知识图谱构建与应用第一部分重用构件知识图谱构建方法 2第二部分构件语义特征提取技术 4第三部分构件间关系建模与推理 6第四部分知识图谱存储与查询优化 9第五部分构件推荐与检索算法 11第六部分行业特征知识图谱构建策略 15第七部分知识图谱在设计决策中的应用 18第八部分构件重用知识图谱评价体系 20

第一部分重用构件知识图谱构建方法关键词关键要点主题名称：基于本体的重用构件知识图谱构建

1.采用本体论建模方法，明确重用构件知识图谱中的概念、属性和关系，构建语义丰富的知识表示体系。

2.利用信息抽取技术，从各类文档和资源中自动提取重用构件相关信息，丰富知识图谱内容。

3.引入自然语言处理技术，提高知识图谱对自然语言查询的支持，增强系统易用性和可扩展性。

主题名称：图神经网络在重用构件知识图谱中的应用

重用构件知识图谱构建方法

1.知识本体构建

*概念抽取：从重用构件库中抽取相关概念，如构件类型、属性、关系等。

*本体定义：根据抽取的概念，定义本体模型，包括类、子类、属性和关系。

*本体推理：通过本体推理规则，推导出新的概念和关系。

2.知识抽取

*文本分析：利用自然语言处理技术，从重用构件文档、描述和用户手册中抽取知识。

*结构化数据解析：从标准化格式（如XML、JSON）中提取结构化知识。

*专家知识整合：通过访谈和调研，整合领域专家的知识。

3.知识表示

*实体节点：用结点表示构件、属性和关系等具体实体。

*属性节点：用结点表示实体的属性，如名称、类型、尺寸等。

*关系边：用有向边表示实体之间的关系，如“包含”、“使用”等。

4.知识融合

*知识融合算法：利用算法对来自不同来源的知识进行融合，如贝叶斯推理、证据理论等。

*知识验证：对融合后的知识进行人工验证，确保其准确性和一致性。

*知识更新：随着重用构件库的更新和演进，定期更新知识图谱。

5.知识图谱存储

*图数据库：利用图数据库（如Neo4j、OrientDB）存储重用构件知识图谱。

*本体语言：采用语义网标准语言（如OWL、RDF）表示知识图谱。

6.知识图谱评估

*准确性：验证知识图谱中概念、属性和关系的准确性。

*完整性：评估知识图谱是否包含重用构件库中的所有相关知识。

*一致性：确保知识图谱中概念和关系之间的逻辑一致性。

*推理能力：测试知识图谱的推理能力，判断其是否能够推导出新的知识。

7.应用

*构件检索：基于知识图谱支持构件的语义检索和过滤。

*构件推荐：根据用户需求，推荐合适的重用构件。

*知识挖掘：通过知识图谱挖掘构件之间的隐含关系和模式。

*构件组合优化：利用知识图谱优化构件组合，提高系统的可重用性和可维护性。第二部分构件语义特征提取技术关键词关键要点构件本体构建技术

1.通过专家访谈、文献分析等方法构建构件本体概念体系，定义构件的基本概念、属性和关系。

2.运用语义网络、本体语言（如OWL、SKOS）等工具建立本体知识库，实现构件知识的结构化组织。

3.利用本体推理机制对构件知识进行推理和查询，获取隐含知识和构建新的关系。

构件语义特征提取技术

构件语义特征提取技术

提取构件语义特征对于构建重用构件知识图谱至关重要。语义特征描述了构件的本质属性和功能，为构件的知识表示、检索和应用提供基础。

1.词汇分析技术

*分词：将构件描述文本分割成一个个语义单元。

*词性标注：识别语义单元的词性，如名词、动词、形容词等。

2.句法分析技术

*依存语法分析：解析构件描述文本的句子结构，识别词语之间的依赖关系。

*短语提取：基于依存语法结果，识别具有语义意义的短语。

3.语义角色标注技术

*实体识别：识别构件描述文本中的实体，如对象、事件、属性等。

*语义角色标注：为实体指定语义角色，如施事、受事、工具等。

4.本体工程技术

*概念建模：定义领域相关概念及其层次关系。

*实例标注：将构件描述文本中的实体映射到本体概念中。

5.统计和机器学习技术

*词频统计：计算构件描述文本中特定单词出现的频率。

*文档-词项矩阵：表示构件描述文本与单词之间的关系。

*主题建模：识别构件描述文本中潜在的主题。

*分类和聚类算法：将构件描述文本归类到不同的语义类别中。

构件语义特征分类

提取的构件语义特征可分为以下几类：

*功能特征：描述构件提供的功能和服务。

*非功能特征：描述构件的质量属性，如性能、可靠性和安全性。

*设计特征：描述构件的内部结构和实现。

*应用场景特征：描述构件在不同场景下的适用性。

语义特征表示

提取的语义特征可以使用基于本体、自然语言处理或机器学习的各种方法进行表示，以支持知识图谱的构建和应用。

应用

语义特征提取技术在以下重用构件知识图谱构建和应用场景中发挥着至关重要的作用：

*知识图谱构建：提供语义丰富的语义特征，支持知识图谱的自动构建。

*构件检索：根据语义特征进行构件检索，提高检索效率和准确性。

*构件推荐：基于构件语义特征，为设计师推荐合适的重用构件。

*构件组合：指导构件的组合，确保满足特定设计需求。

*需求分析和映射：将需求转换为语义特征，支持需求分析和映射。第三部分构件间关系建模与推理关键词关键要点【构件间关系建模】

1.显式关系建模：通过明确定义构件之间的连接点、接口和依赖关系，建立可理解的构件间关系模型。

2.隐式关系建模：利用机器学习或数据挖掘算法从历史使用数据中推断構件之间的潜在依赖、共现和互斥关系。

3.本体论关系建模：使用本体论来组织和定义构件概念及其关系，提供共享的概念框架并促进跨域互操作性。

【推理和查询】

构件间关系建模与推理

#构件间关系识别

构件间关系识别是指确定构件之间的语义关联。在重用构件的知识图谱中，构件间关系的识别至关重要，因为它提供了构建和推理复杂知识结构的基础。

常用的构件间关系识别方法包括：

*自然语言处理(NLP)：使用NLP技术从文本文档（如需求规范、设计文档）中提取构件间关系。

*本体论推理：利用本体论推理规则自动推导出构件间关系。

*基于规则的推理：定义一组规则来推断构件间关系。

#构件间关系建模

识别构件间关系后，需要对这些关系进行建模，以组织和表示知识图谱中的知识。常用的构件间关系建模方法包括：

*本体论建模：使用本体论（一种正式概念模型）表示构件间关系的语义。

*图论建模：使用图论（一组相互连接的节点和边）表示构件间关系的结构。

*关系数据库建模：使用关系数据库（一种存储和组织数据的结构化方式）表示构件间关系。

#构件间推理

构件间推理利用已建立的构件间关系来推导出新知识。推理技术在知识图谱中至关重要，因为它可以扩展知识的范围并增强其可用性。

常见的构件间推理技术包括：

*前向推理：从已知事实出发，推导出新的事实。

*反向推理：从期望的结论出发，推导出支持该结论的事实。

*归纳推理：从特定实例中推导出一般规则。

*演绎推理：从一般规则中推导出特定实例。

#应用

构件间关系建模与推理在重用构件的知识图谱中具有广泛的应用，包括：

*构件检索：通过关系推理，检索与特定查询相关的构件。

*构件推荐：基于构件间关系，推荐适合特定需求的构件。

*知识发现：通过推理，发现构件间隐藏的模式和规律。

*知识融合：将来自不同来源的构件知识整合到单一知识图谱中。

#数据结构

用于表示构件间关系的数据结构选择取决于建模方法和推理需求。常见的构件间关系数据结构包括：

*三元组：由主体、谓词和宾语组成的数据结构。（例如，“构件A”，“关系R”，“构件B”）

*图：由节点（构件）和边（关系）组成的数学结构。

*关系表：存储在关系数据库中的一组表，其中每个表表示一个特定的构件间关系。

#评估

构件间关系建模与推理的评估至关重要，以确保知识图谱的准确性和可靠性。常见的评估指标包括：

*召回率：被检索或推导出构件的数量与相关构件总数量的比率。

*准确率：被检索或推导出构件中相关构件的数量与所有被检索或推导出构件的数量的比率。

*推理时间：推理过程所需的执行时间。

*知识覆盖范围：知识图谱中表示的构件间关系数量与所有潜在关系数量的比率。第四部分知识图谱存储与查询优化知识图谱存储与查询优化

知识图谱是一个庞大的语义网络，包含大量实体、关系和属性。由于知识图谱的规模和复杂性，存储和查询知识图谱中的数据需要采取特定的优化措施。

#存储优化

图数据库：

图数据库专门用于存储和处理图形数据，非常适合知识图谱建模。图数据库使用邻接表或属性图的方式来存储实体和关系，从而实现高效的查询和遍历。

键值存储：

键值存储（如Redis、Memcached）可以用来快速存储和检索单个实体数据。键通常使用实体的标识符，而值则存储实体的属性和关系。

文档数据库：

文档数据库（如MongoDB、Elasticsearch）可以用来存储实体及其相关信息作为文档。这种方法允许灵活的数据建模，并支持复杂的查询和全文搜索。

#查询优化

SPARQL：

SPARQL（SPARQLProtocolandRDFQueryLanguage）是一种查询知识图谱的标准语言。它提供了一系列操作符，可以用来过滤、联接和聚合信息。

索引：

索引有助于加速查询，通过创建数据结构来快速查找特定值。在知识图谱中，可以创建实体标识符、关系类型和属性值等索引。

查询计划优化：

查询计划优化器分析SPARQL查询并生成一个执行计划，以最有效的方式检索数据。优化器会考虑查询中的模式、索引和数据统计信息。

缓存：

缓存技术可以用来存储经常查询的结果，从而减少数据库访问次数并提高查询性能。可以缓存整个查询结果或部分结果。

并行查询：

并行查询技术允许在不同的服务器或内核上同时执行查询。这可以显著提高大规模知识图谱的查询性能。

#其他优化技术

知识融合：

知识融合将来自不同来源的知识整合到一个统一的知识图谱中。通过合并重叠或互补的信息，可以提高查询结果的全面性和准确性。

推理：

推理技术可以自动推导出新的知识，基于现有的事实和规则。这有助于填补知识图谱中的空白，并支持更强大的查询。

持续集成：

持续集成管道自动化了知识图谱构建和维护过程。这有助于确保知识图谱是最新的、准确的，并可以快速适应动态环境。

版本控制：

版本控制系统允许对知识图谱进行历史记录和管理。这有助于跟踪更改、回滚更新错误并促进协作。第五部分构件推荐与检索算法关键词关键要点构件相似度计算

1.采用基于属性的相似度计算方法，将构件的属性（如功能、接口、技术特性等）作为衡量相似度的标准，计算构件之间的相似度。

2.结合自然语言处理技术，对构件的文本描述进行语义分析，提取构件的语义特征，并基于这些特征计算构件之间的语义相似度。

3.利用协同过滤算法，根据不同用户的构件使用记录，计算构件之间的协同相似度，推荐给用户相似的构件。

构件推荐算法

1.采用基于内容的推荐算法，根据构件的属性和语义特征，向用户推荐相似的构件。

2.采用基于协同过滤的推荐算法，根据用户对构件的使用记录，向用户推荐其他用户感兴趣的构件。

3.结合深度学习技术，构建构件推荐模型，自动学习构件之间的关系，为用户提供更加个性化的推荐。

构件检索算法

1.采用基于关键字的检索算法，根据用户输入的关键字，查询构件库中匹配的构件。

2.采用基于语义查询的检索算法，对用户输入的查询进行语义分析，理解用户需求，并查询構件库中满足用户需求的构件。

3.采用基于多模态的检索算法，结合图像、文本、代码等多模态信息，提升构件检索的准确性和召回率。

构件知识图谱构建

1.采用实体识别和关系抽取技术，从构件相关的文档、代码和设计图纸中抽取构件实体和构件之间的关系，构建构件知识图谱。

2.采用知识融合技术，将不同来源的构件知识进行融合，消除歧义和冗余，形成统一、准确的构件知识图谱。

3.利用知识图谱推理技术，基于已有的构件知识进行推理，发现隐含的构件关系，扩展构件知识图谱。

构件重用评估

1.定义构件重用的指标，如重用率、重用效果、重用成本等，评估构件重用的效果。

2.采用定量和定性相结合的方法，通过统计数据和专家评价，对构件重用进行评估。

3.分析构件重用的影响因素，如构件的粒度、质量、可用性等，为提高构件重用水平提供指导。

构件重用趋势

1.组件化开发模式的兴起，推动了构件重用的发展，组件化架构使软件系统更加灵活、可扩展和可维护。

2.软件即服务（SaaS）的普及，促进了构件重用的共享和协作，降低了构件开发和部署的成本。

3.微服务架构的兴起，使构件更加轻量级、可独立部署，提高了构件重用的效率和灵活性。构件推荐与检索算法

#构件推荐算法

构件推荐算法旨在从知识图谱中为用户推荐最相关的构件。常见的算法包括：

基于协同过滤的算法：

*用户-构件协同过滤：分析用户过去使用的构件，找出相似用户并推荐他们常用的构件。

*构件-构件协同过滤：分析构件之间的相似性，找出与目标构件相似的构件并推荐。

基于内容的算法：

*元数据匹配：根据构件的元数据，如功能、接口、技术栈，匹配符合用户需求的构件。

*语义相似度计算：利用自然语言处理技术，计算构件描述与用户需求之间的语义相似度，推荐相似度高的构件。

混合算法：

*协同过滤+内容过滤：结合用户的历史行为和构件的内容特征，提供更准确的推荐。

#构件检索算法

构件检索算法用于从知识图谱中检索与用户查询相匹配的构件。常见的算法包括：

基于关键词的检索：

*布尔检索：根据关键词的布尔组合，检索符合条件的构件。

*向量空间模型：将关键词和构件表示为向量，计算向量之间的相似度，检索相似度高的构件。

基于语义搜索的检索：

*本体匹配：根据构件和查询之间的本体语义关系，检索相关的构件。

*图遍历：在知识图谱中遍历节点和边，查找与查询关联的构件。

基于机器学习的检索：

*神经网络：训练神经网络模型来预测构件与查询之间的相关性。

*决策树：构建决策树，根据查询特征将构件分类，并检索属于相关类的构件。

#算法评估

构件推荐和检索算法的性能通常通过以下指标评估：

*准确率：推荐或检索的构件与用户需求的匹配程度。

*覆盖率：算法覆盖的构件数量与知识图谱中所有构件数量之比。

*多样性：推荐或检索的构件之间的差异性。

*效率：算法运行时间和资源消耗。

#实例

协同过滤构件推荐算法：

*收集用户的历史构件使用数据，构建用户-构件协同过滤矩阵。

*计算用户之间的相似度，识别具有相似偏好的用户组。

*为每个用户推荐其他用户组中常用的构件。

本体匹配构件检索算法：

*将构件知识图谱和查询分别表示为本体。

*使用本体对齐技术匹配两个本体之间的语义对应关系。

*通过匹配关系在知识图谱中检索与查询相关的构件。

#应用场景

构件推荐与检索算法在重用构件的应用场景中发挥着至关重要的作用，包括：

*软件构件库：帮助开发者快速检索和发现符合其需求的构件。

*代码生成：利用推荐的构件，自动化代码生成过程，提高开发效率。

*设计决策支持：提供构件及其相关信息的检索，支持开发者做出基于证据的架构和设计决策。

*质量保证：通过推荐已测试和验证的构件，提高软件系统的可靠性和安全性。第六部分行业特征知识图谱构建策略关键词关键要点产业链知识图谱构建

1.产业链要素挖掘：识别产业链中关键企业、产品、技术、市场等要素，建立全面的产业链知识图谱。

2.产业链关联关系构建：明确企业之间的上下游供应链关系、竞争关系、协作关系等，反映产业链的动态变化。

3.产业链协同优化：优化产业链上下游企业的协同，提升产业链整体效率和竞争力。

市场竞争知识图谱构建

1.竞争对手识别：基于市场调研和行业分析，识别主要竞争对手及其产品、市场定位、战略等信息。

2.竞争态势分析：分析竞争对手的市场份额、技术优势、品牌影响力等，评估竞争态势。

3.竞争策略制定：利用知识图谱辅助竞争策略制定，优化产品、定价、渠道等方面的决策。

技术创新知识图谱构建

1.技术演进追踪：跟踪行业技术发展趋势，识别关键技术节点和创新突破。

2.知识产权挖掘：收集行业专利、论文等知识产权信息，分析技术创新现状和发展方向。

3.技术应用场景探索：探索不同技术在不同行业和领域的应用场景，促进技术创新与产业需求的匹配。

客户需求知识图谱构建

1.用户画像分析：收集和分析用户消费习惯、偏好、行为等信息，构建精准的用户画像。

2.需求挖掘和细分：识别不同用户的细分需求，挖掘潜在市场机会。

3.产品研发和精准营销：利用知识图谱辅助产品研发和营销决策，满足特定客户需求。

行业政策知识图谱构建

1.政策法规识别：收集与行业相关的政策法规，建立全面的政策知识图谱。

2.政策影响分析：分析政策法规对产业链、市场竞争、技术创新等方面的影响。

3.应对策略制定：基于知识图谱辅助企业应对政策变化，制定应对策略。

生态系统知识图谱构建

1.生态系统要素识别：识别行业生态系统中关键的参与者，包括企业、供应商、客户、合作伙伴等。

2.生态系统关系构建：分析生态系统中各要素之间的合作、竞争、依存等关系。

3.生态系统协同发展：优化生态系统中各要素的协同，推动行业生态系统健康发展。行业特征知识图谱构建策略

行业特征知识图谱的构建旨在捕捉和表示特定行业领域的独特特征，包括其术语、概念、关系和动态。以下为构建行业特征知识图谱的策略：

1.领域专家识别和咨询：

*确定该行业的领先专家和研究人员，与他们合作收集行业特定的知识和见解。

*举办研讨会、访谈和头脑风暴会议，收集有关行业术语、概念和关系的宝贵信息。

2.行业文献调查：

*审查行业报告、白皮书、学术论文和专利。

*从这些来源中提取关键概念、术语和关系，丰富知识图谱的本体。

3.在线资源利用：

*利用行业特定的数据库、术语库和本体库。

*从这些资源中集成结构化数据，补充知识图谱的内容。

4.字典和词汇表构建：

*创建行业术语和概念的综合字典和词汇表。

*定义术语并阐明其之间的关系，为知识图谱提供基础。

5.概念建模和本体开发：

*根据收集的信息，开发行业特定的本体。

*定义类、属性和关系，以正式表示概念和它们之间的联系。

6.关系建模和抽取：

*识别对象之间的各种关系类型，例如“是”、“部分”、“属性”和“关联”。

*从领域专家、行业文献和在线资源中提取实例关系。

7.动态建模和事件监测：

*考虑到行业领域不断变化的性质，纳入动态建模和事件监测机制。

*跟踪行业趋势、新兴技术和监管变化，并对知识图谱进行更新。

8.知识管理和维护：

*建立一个用于管理和维护知识图谱的流程。

*委派团队定期审查和更新知识图谱的内容，以确保其准确性和完整性。

9.知识图谱评估和验证：

*采用语义相似度度量、本体覆盖度评估和领域专家验证来评估知识图谱的质量和覆盖范围。

*根据评估结果对知识图谱进行改进和优化。

通过遵循这些策略，可以构建一个全面且准确的行业特征知识图谱，为各种应用提供宝贵的资源。第七部分知识图谱在设计决策中的应用关键词关键要点【知识图谱在早期设计决策中的应用】：

1.提供设计方案的备选方案和灵感，帮助设计师在早期阶段快速生成多种可行方案。

2.通过图形化界面展示设计方案背后的知识和逻辑关系，便于设计师理解和交流设计意图。

3.支持设计决策的过程记录和复盘，提升设计团队的协作效率和知识积累。

【知识图谱在设计方案评估中的应用】：

知识图谱在设计决策中的应用

知识图谱在设计决策中发挥着至关重要的作用，因为它可以提供有关构件、设计模式和设计决策的结构化且可关联的信息。这使得设计师能够以以下方式优化其设计过程：

1.探索设计空间和识别潜在解决方案：

*通过可视化知识图谱的关系，设计师可以探索广泛的设计空间，识别与特定设计要求相关的构件和模式。

*知识图谱提供有关构件属性、接口和兼容性的信息，使设计师能够快速评估和排除不合适的选项。

2.了解设计模式和最佳实践：

*知识图谱捕获了经过验证的设计模式和最佳实践，可以指导设计师做出明智的决策。

*通过提供有关模式的优点、缺点和使用场景的信息，设计师可以了解不同的实现选项并做出符合特定要求的决策。

3.识别影响因素和权衡方案：

*知识图谱显式表示了构件和模式之间的复杂关系，使设计师能够了解设计决策对系统其他部分的影响。

*通过分析知识图谱，设计师可以权衡不同方案的优点和缺点，并识别对性能、可靠性和可维护性产生重大影响的因素。

4.促进协作和知识共享：

*知识图谱提供了一个共享的平台，促进了设计师之间的协作和知识共享。

*它允许团队成员访问和贡献最新的设计知识，从而提高设计决策的一致性和质量。

5.支持基于证据的决策：

*知识图谱可作为证据来源，支持设计决策。

*通过提供有关构件性能、模式有效性和设计决策结果的客观信息，知识图谱有助于减少猜测，并促使基于数据的设计选择。

应用示例：

*汽车设计：知识图谱可用于探索不同的车辆配置，识别满足性能、安全和燃油效率要求的最佳组合。

*建筑设计：知识图谱可用于可视化建筑构件和材料的关系，优化建筑物的能源效率、结构稳定性和美学效果。

*软件设计：知识图谱可用于探索软件组件和架构模式，识别满足可扩展性、可维护性和安全性要求的最佳设计。

*医疗设备设计：知识图谱可用于映射医疗设备组件和功能，识别潜在的故障模式和风险，从而提高患者安全性和设备有效性。

总之，知识图谱在设计决策中发挥着至关重要的作用，因为它提供了结构化和可关联的信息，使设计师能够探索设计空间、了解最佳实践、权衡方案、促进协作并做出基于证据的决策。第八部分构件重用知识图谱评价体系关键词关键要点知识图谱规模评估

1.构件重用知识图谱的规模评估，主要用节点数、边数、三元组数来度量知识图谱的规模，反映知识图谱的覆盖范围和丰富程度。

2.规模评估指标可用于比较不同知识图谱的规模大小，辅助选取规模合适的知识图谱。

3.随着知识图谱不断扩充，需要定期进行规模评估，以监测知识图谱的增长情况和覆盖范围变化。

知识图谱准确性评估

1.知识图谱准确性评估，主要通过抽样方法对知识图谱中三元组的正确性进行核查，衡量知识图谱中三元组的真实性和可信性。

2.准确性评估指标包括精确率、召回率、F1-score等，反映知识图谱中准确信息所占的比例。

3.知识图谱准确性评估可以识别知识图谱中的错误或不完整信息，为知识图谱的持续更新和维护提供依据。

知识图谱连通性评估

1.知识图谱连通性评估，主要是考察知识图谱中实体和概念之间的连接关系，衡量知识图谱中不同领域和主题之间的互联性。

2.连通性评估指标包括连通分量个数、平均路径长度等，反映知识图谱的整体结构和知识间的关联程度。

3.高连通性的知识图谱有利于在不同领域和主题之间进行知识迁移和应用，增强知识图谱的可用性。

知识图谱覆盖度评估

1.知识图谱覆盖度评估，主要是考察知识图谱中包含的特定领域或主题的知识覆盖范围，衡量知识图谱的全面性和针对性。

2.覆盖度评估指标包括概念覆盖率、领域覆盖率等，反映知识图谱在特定领域的知识完整程度。

3.知识图谱覆盖度评估有助于确定知识图谱是否满足特定领域或主题的需求，为知识图谱的补充和扩展提供依据。

知识图谱时效性评估

1.知识图谱时效性评估，主要是考察知识图谱中信息的更新频率和准确性，衡量知识图谱反映最新知识和事件变化的能力。

2.时效性评估指标包括更新频率、时效性评分等，反映知识图谱信息的实时性和可靠性。

3.高时效性的知识图谱能够及时捕捉最新知识和事件，满足用户对动态信息的获取需求。

知识图谱可解释性评估

1.知识图谱可解释性评估，主要是考察知识图谱中知识推理和关联关系的清晰度和可理解性，衡量知识图谱易于被理解和使用的程度。

2.可解释性评估指标包括推理规则清晰度、知识关联合理性等，反映知识图谱的透明度和可验证性。

3.高可解释性的知识图谱有助于用户理解知识背后的推理过程，增强知识图谱的可信性和可接受性。构件重用知识图谱评价体系

一、知识图谱构建质量评价

1.覆盖率

衡量知识