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水利水电工程施工管理概论
Introduction to the Construction Management of Water Conservancy and Hydropower Projects

性、关系的有序聚合，指导知识的抽取。知识建模除了用到语义关系外，也要充
分考虑时间和空间关系。
（2）知识抽取
将蕴含于信息源中的知识经过分析、识别、理解、筛选、关联、归纳等过程

抽取出来，形成知识点存入知识库。知识抽取除了从结构化、半结构和非结构化
数据中抽取实体及其概念、语义关系和属性，还需利用空间分析、知识挖掘、深
度学习等技术，从二维或三维空间数据中发现蕴含的实体空间分布格局、空间关
联、空间关系、时空演化等过程性知识。

（3）知识存储
知识存储方式的质量直接影响到知识查询、知识计算及知识更新的效率，主
要分为基于表结构的存储和基于图结构的存储，前者代表为关系型数据库，后者
代表为图数据库。图数据库的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可

以处理键值对。相比传统的关系型数据库，查询速度快，操作简单，能提供更为
丰富的关系展现方式，成为知识存储的主流工具。
（4）知识融合
旨在消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的

知识。从多源异构文本中获取知识，存在大量的数据冗余和空间或逻辑不一致的
问题，需要借助实体链接、本体对齐、实体匹配、属性空间化等技术进行知识融
合。在知识融合前，应当进行知识归一化处理清晰、规范知识表达。然后，通过
语义相似度计算和实体相似度计算记录实体链接。经过知识验证，进行概念、属

性、实力层次的语义对齐，达到知识融合的目的。
（5）知识计算
针对已建的知识图谱所存在的不完备性和错误信息，将知识统计与图挖掘、
知识推理等方法和场景应用相结合，提高知识的完备性和扩大知识的覆盖面。知

识统计和图挖掘的方法是基于图特征的算法来进行社区计算、相似子图计算、链
接预测、不一致检测等；知识推理是从给定知识图谱中推导出新的实体、关系和
属性。
（6）知识表达

不同于计算机领域对知识表达的定义，流域时空知识表达应当从时空的视角，
将隐性知识同地图表达相结合，形成静态表达、动态表达以及交互式表达等模式，

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