融合论坛INTEGRATION FORUM
56软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT
知识图谱
实现大数据应用的智能化
目前，在市场中的知识图谱有很多，这些知识图谱给我们的应用带来大量的数据基础，同时我们利用这些知识图谱的过程，也会给我们带来巨大的价值。市场中对知识图谱的定义有很多，而我们认为知识图谱是A I进步的阶梯。人类的进步其实也是知识的积累过程，而知识图谱也需要通过神经网络技术，让机器自动学习，但是只建立知识图谱的自动学习还远远不够。我们发现在无监督的情况下，知识图谱的自动学习有可能会出现学习错误的情况。所以我们建立了有监督的知识图谱器学习，并添加固定模型专家系统，形成人与机器相互合作的闭环状态。提到知识图谱就不得不提知识体系，而知识体系的搭建需要从知识获取开始，然后过渡到知识图谱的建设。在建设知识图谱体系之初，需要工具对它进行编辑，但是依靠工具无法完成知识图谱的建设，还需要提出一个动态体系理念。对于动态本体而言，我们需要找到两个部分。第一，属性。第二，关系。通过属性和关系来产生知识，这是我们建立知识图谱的主要流程。
拓尔思在建立知识图谱体系的过程中，也遵循了这一路线，先从知识获取开始。同时我
们开发了自己的产品，包括内容抽取、E TL等，并且我们知识图谱中添加了知识理解，包括自然语言处理、自动抽取、自动分类、自动聚类等，同时建立关联图谱。
那么知识图谱系统应当如何构建？我们构建系统的过程中，采用多层结构的方法，包括
—北京拓尔思信息技术股份有限公司
副总裁刘瑞宝
知识图谱给我们的应用带来
大量的数据基础，同时我们利
用这些知识图谱的过程，也会
给我们带来巨大的价值。
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。
【1】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。 【2】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中
建筑工程识图基本知识 工程建设时所用的图样称工程图，它是工程建设中不可缺少的基本文件之一。工程建设中，在设计阶段要用图纸表达意图，比较方案，据以编制概预算；在施工阶段要据以组织生产，选料放样，制作安装；峻工后据以进行验收，编制决算和经济分析。因此工程图被称为工程的技术语言，工程建设的从业人员必须掌握识读工程图的技能。工程图以画法几何的投影原理为基础，按照国家颁布的制图标准进行绘制。建筑工程图是工程图的一种，遵循着一般工程图的表达原则，但又具有本专业的特点。 一、投影的概念和正投影 投影原理是以物体被光线照射会有影子落到地面或墙上的现象为根源而产生的。在画法几何中，用一组假想的光线，将物体的材料、重量等物理性质撇开，仅将物体所占据的空间几何形体投射到一个平面上去，称为投影法。假想的投射光线落影的平面称为投影面，投影面上物体的影像称为投影。投影可分为中心投影和平行投影两类。 由一点发出的射线所产生的投影称为中心投影，中心投影具有发散性。某些立体图就是用中心投影原理绘制的，如鸟瞰图即为使用一点中心投影原理绘制的。 由相互平行的投射线所产生的投影称为平行投影，平行投影的投射线与投影面垂直产生的投影称正投影，投射线与投影面不垂直产生的投影称为斜投影。由于正投影投射线垂直于投影面，投射线互相平行，物体的形状和大小不受各部位与投影面之间距离的影响，能够准确、真实地反映平面的形状和大小，所以工程图一般是用正投影法绘制的，基本投影原理如图1.1.4。
二、点、线、面的正投影 点构成线，线构成面，面构成体，各种形体都可以看成是由点、线、面所组成，所以首先应了解点、线、面的投影规律。 1.点的投影规律 点的投影是通过该点的投射线与投影面的交点，点的投影仍然是点。 2.直线的投影规律 直线的投影是直线两端点投影的连线。直线平行于投影面时的投影是直线，反映实长；直线垂直于投影面时的投影积聚为一点；直线倾斜于投影面时的投影为直线，长度缩短；直线上的一点的投影仍在其直线上；平行线的投影仍保持平行；直线上两线段长度之比和两平行线段之比投影后保持不变。 3.平面的投影规律 平面的投影是平面轮廓线投影所围成的图形。平面平行投影面，投影反映实型；平面垂直于投影面，投影积聚为直线；平面倾斜于投影面，投影变形，面积缩小；平面上平行直线的投影仍然平行；平面上相交的直线，投影仍然相交，投影的交点也是交点的投影。 4.投影的积聚性与显实性 垂直于投影面的平面，其投影积聚为一条线，这个平面上的任意点、线、面都积聚于这条线上；垂直于投影面的直线，其投影积聚为一点，这条直线上任意点都积聚于这一点。投影的这种性质称投影的积聚性，能清楚的反映物体上的线、面位置。 与投影面平行的直线或平面，他们的投影反映实长和实型，能真实的反映物体上线、面的大小，投影的这一性质称投影的显实性。 投影的积聚性与显实性是判断物体的形状、看图和画图所必须掌握的最重要的两条规律。 5.三面投影 一个空间物体，一般有正反面、上下面、左右侧面三个方向的形状，因此工程上一般用三面正投影图反映三维物体的投影。即将物体放在三个互相垂直的投影面之间，按照正投影的方法做出物体三个侧面的正投影图，并将水平投影面和侧投影面沿与正立投影面的
态势感知-知识图谱
一、态势感知（SA） 定义 SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。 对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知 Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域） Level 3 - 未来状况的投影
一级：环境中元素的感知 实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。 二级SA:现状的理解 实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。 军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定
成这些预测。通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。 二、知识图谱 1.知识图谱的概念 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。 实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。 语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。
SELECT查询包括条件项、内连接、分组汇总(含HAVING)、排序、简单子查询(不考EXISTS)及一些输出选项。 数据库管理系统(DBMS)特点(1)数据结构化(2)数据共享性好、冗余度低、(3)数据独立性强(4)DBMS统一管理。 数据库(DB),就就是相关联的数据的集合。 数据库系统(DBS),就是指在计算机中引入数据库后的系统构成,由计算机软硬件、数据库、D BMS、应用程序以及数据库管理员(DBA)与数据库用户构成。 关系模型就是一种数据模型关系模型中最重要的概念就就是关系。关系(Relation),直观的瞧,就就是由行与列组成的二维表,一个关系就就是一张二维表。 关系中的一列称为关系的一个属性(Attribute),一行称为关系的一个元组(Tuple)。 组称为候选键(Candidate Key),从候选键中挑选一个作为该关系的主键(Primary Key)。一个关系中存放的另一个关系的主键称为外键(Foreign Key)。并不就是任何的二维表都可以称为关系。关系具有以下特点: ?关系中的每一列属性都就是原子属性,即属性不可再分; ?关系中的每一列属性都就是同质的,即每一个元组的该属性取值都表示同类信息; ?关系中的属性间没有先后顺序; ?关系中元组没有先后顺序; ?关系中不能有相同的元组。 关系模型,就就是对一个数据处理系统中所有数据对象的数据结构的形式化描述。将一个系统中所有不同的关系模式描述出来,就建立了该系统的关系模型。 关系数据库,就是依据关系模型建立的数据库,就是目前各类数据处理系统中最普遍采用的数据库类型。依照关系理论设计的DBMS,称为关系DBMS。数据库设计指:对于给定的应用环境,设计构造最优的数据库结构,建立数据库及其应用系统,使之能有效地存储数据,对数据进行操作与管理,以满足用户各种需求的过程。 联系有三种类型,转化为关系模式后,与其她关系模式可进行合并优化。 1:1的联系,一般不必要单独成为一个关系模式,可以将它与联系中的任何一方实体转化成的关系模式合并(一般与元组较少的关系合并)。 1:n的联系也没有必要单独作为一个关系模式,可将其与联系中的n方实体转化成的关系模式合并。 m:n的联系必须单独成为一个关系模式,不能与任何一方实体合并。 在数据库输入与存放数据时,最主要的就是要满足三类数据完整性约束规则:实体完整性、参照完整性与用户定义的完整性。 实体完整性规则:定义了主键的关系中,不允许任何元组的主键属性值为空值。
数据库基础知识试题 部门____________ 姓名__________ 日期_________ 得分__________ 一、不定项选择题（每题分，共30分） 1.DELETE语句用来删除表中的数据,一次可以删除( )。D A .一行 B.多行 C.一行和多行 D.多行 2.数据库文件中主数据文件扩展名和次数据库文件扩展名分别为( )。C A. .mdf .ldf B. .ldf .mdf C. .mdf .ndf D. .ndf .mdf 3.视图是从一个或多个表中或视图中导出的（）。A A 表 B 查询 C 报表 D 数据 4.下列运算符中表示任意字符的是( )。B A. * B. % C. LIKE 5.（）是SQL Server中最重要的管理工具。A A．企业管理器 B.查询分析器 C.服务管理器 D.事件探察器 6.（）不是用来查询、添加、修改和删除数据库中数据的语句。D A、SELECT B、INSERT C、UPDATE D、DROP 7.在oracle中下列哪个表名是不允许的（）。D A、abc$ B、abc C、abc_ D、_abc 8.使用SQL命令将教师表teacher中工资salary字段的值增加500，应该使用的命 令是（）。D A、Replace salary with salary+500 B、Update teacher salary with salary+500 C、Update set salary with salary+500 D、Update teacher set salary=salary+500 9.表的两种相关约束是（）。C
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ca11821597.html, 基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析 作者：马卉王晓春张功云 来源：《中国教育技术装备》2016年第18期 摘要学习分析，作为一个新兴的交叉研究领域，受到国内外教育研究者的广泛关注，成为当前教育技术领域的研究热点。为探究国内学习分析技术的研究热点和发展趋势，基于科学知识图谱的基本理论与方法，利用可视化网络分析软件CiteSpace对中国期刊全文数据库中收录的144篇国内学习分析文献样本的关键词进行分析。 关键词学习分析；知识图谱；可视化分析；CiteSpace；关键词分析 中图分类号：G652 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2016）18-0001-04 Abstract Learning analytics， as a new intersectant research field， has attracted wide attention among educational researchers and is becoming a current research focus in educational technology field. To explore the research hotspots and the development trend on Lear- ning Analytics in China， based on the basic theory and method of mapping knowledge domain， analyze keywords from 144 pieces sample literatures within Chinese Journal Full-Text Database（CJFD） with a visibility network analysis software， CiteSpace. Key words learning analytics； mapping knowledge domain； visual analysis； CiteSpace；keywords analysis 1 引言 随着教育大数据的迅猛增长，学习分析（Learning Analytics）[1]作为一种新兴的交叉技术，通过深度挖掘、分析学习者学习行为和学习过程数据背后所隐藏的含义，得出有效的结论来指导和干预教学、优化学习和学习环境，更好地为教育决策和学生学习提供服务[2]。由于 学习分析技术的这种实际应用价值，使其受到国内外教育研究者的广泛关注，成为教育信息化领域研究的热点问题之一。 2010年，加拿大阿塞巴斯卡大学G.Siemens教授[3]在博客中宣布将于2011年2月举办第一届学习分析国际会议并解释何为学习分析，由此拉开学习分析技术领域形成的序幕。2011年，美国新媒体联盟公布的地平线报告[4]把学习分析技术列为未来4～5年被广泛应用的技术。2012年，Educational Technology & Society[5]出版了10篇关于学习与知识分析的系列专题
领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
三、数据库的概念与用途 数据库的概念 什么是数据库呢当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个“数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种“数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。 给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的
相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。 数据库的优点 人事基本档案 使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等
Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青 复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.doczj.com/doc/ca11821597.html, 2017-07-13
Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications
KG-based Search Engine
?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in
知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式
正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我
一、选择题 1. 数据库DB 、数据库系统DBS 和数据库管理系统DBMS 之间的关系是：（B ） （A）DBMS 包括DB 和DBS （B）DBS 包括DB 和DBMS （C）DB 包括DBS 和DBMS （D）DB 、DBS 和DBMS 是平等关系 2. 在数据库管理技术的发展过程中，大致经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。其中数据独立性是最高的阶段是（ A ）阶段。 （A ）数据库阶段（ B ）文件系统（ C ）人工管理（ D ）数据项管理 3. 如果表A 中的一条记录及表B 中的多条记录相匹配，且表B 中的一条记录及表A 中的多条记录相匹配，则表 A 及表 B 之间的关系是（ D ）关系。（A ）一对一（ B ）一对多（ C ）多对一（ D ）多对多 4. 在数据库中能够唯一地标识一个元组的属性（或者属性的组合）称为（D ）。（A ）记录（ B ）字段（ C ）域（ D ）主键 5. 表示二维表的“列”的关系模型术语是（A ）。 （A ）字段（ B ）元组（ C ）记录（ D ）数据项 6. 表示二维表中的“行”的关系模型术语是（B ）。 （A ）数据表（ B ）元组（ C ）记录（ D ）字段 7. Access 的数据库类型是（A ）。 （A ）层次数据库（ B ）网状数据库（ C ）关系数据库（D ）面向对象数据库 8. 属于传统的集合运算的是（B ）。 （A）加、减、乘、除 （B）并、差、交 （C）选择、投影、联接 （D）增加、删除、合并 9. 关系数据库管理系统的3 种基本关系运算不包括（A ）。 （A ）比较（ B ）选择（ C ）联接（ D ）投影 10. 下列关于关系模型特点的描述中，错误的是（B ）。 （A）在一个关系中元组和列的次序都无关紧要
数据库系统基本知识讲解 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
三、数据库的概念与用途 数据库的概念 什么是数据库呢当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个“数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种“数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。 数据库的优点 人事基本档案 使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等等。此外，数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL，操作直观，使用灵活，编程方便，环境适应广泛(一般的十六位机，如
建筑识图与规划基本知识 房屋是供人们生产、生活、工作、学习和娱乐的场所，与人们关系密切。将一幢似建房屋的内外形状和大小，以及各部分的结构、构造、装饰、设备等内容，按照有关规范规定，用正投影方法，详细准确地画出的图样，称为“房屋建筑图”。它是用以指导施工的一套图纸，所以又称为施工图。 1．要牢记并识别建筑图中的常用的图例和符号。 2．建筑平面图 主要说明拟建筑物所在的地理位置和周围环境的平面布置。一般在图上应标出新建筑物的平面形状、层数、绝对标高；建筑物周围的地貌以及旧建筑物的平面开头新旧建筑的相对位置（新建筑与道路和相对位置）；建成后的道路、水源、电源、水道管线的布置；指北针等。 3．建筑立面图 建筑立面图：建筑物外墙在平行于该外墙面的投影面上的正投影图，是用来表示建筑物的外貌，并表明外墙装饰要求的图样。表示方法主要有以下两种： (1)对有定位轴线的建筑物，宜根据两端定位轴线编注立面图名称； (2)无定位轴线的立面图，可按平面图各面的方向确定名称。也有按建筑物立面的主次，把建筑物主要入口面或反映建筑物外貌主要特征的立面称为正立面图，从而确定背立面图和左、右侧立面图。 4．建筑剖面图 建筑剖面图是按一般规定比例绘制的建筑物竖向剖视图，它表示房屋垂直方面的内部构造和结构特征，编制预算时利用剖面图计算墙体、室内粉刷等项目。 5．建筑透视图和表现图（效果图） 住宅建筑的透视图，表示建筑物内部空间形体与实际所能看到的住宅建筑本身的相类似的主体图像，它具有强烈的三度空间透视感，非常直观地表现了住宅的造型、体量、空间布置、色彩和外部环境。一般都是在住宅设计和住宅销售时使用。从高外俯视的透视图又叫做“鸟瞰图”或“俯视图”。住宅透视图一般要严格地按比例绘制，出于某种需要和测绘计算上的困难，有些透视图不一定严格按比例绘制，并进行绘制上的艺术加工，这种图通常被称为住宅建筑的表现图。 6．小区规划图 7．基础平面图 基础平面图是假想用一个水平剖切平面在室内地面以下将基础进行水平剖切后，得到的被剖切以下部分的正投影图。 8．电气设备施工图 电气设备施工图是房屋建筑内部电气线路的走向和电气设备的施工图纸。 9．暖卫施工图 是一幢房屋建筑中卫生设备、给排水管道、暖气、煤气管道、通风等布置和构造图。 10．房型图 一、施工图的内容和用途 一套完整的施工图，根据其专业内容或作用不同，一般包括：
一、填空题 1. 数据类型为文本、备注、数值、日期时间、货币、自动编号、是/否、OLE对象、超级链接、查询向导。 2 ．数据库技术的主要目的是有效地管理和存储大量的数据资源，包括：__提高数据共享性，使多个用户能够同时访问数据库中的数据； ____减少数据冗余，以提高数据的一致性和完整性；___提高数据与程序的独立性___，从而减少应用程序的开发和维护代价。 3 ．数据库技术与网络技术的结合分为 ___Oracle__________ 与 ____sybase_________ 两大类。 4 . ACCESS 2003数据库包含的对象有表、查询、窗体、报表、宏、和模块。其中报表根据指定规则打印格式化和组织化的信息。宏是一系列操作的集合, 数据访问页作为一个独立文件存放在数据库的外部。 5 ．数据库系统的 5 个组成部分： _数据库、硬件系统、数据库管理系统、数据库管理员、用户。 6 ．实体之间的对应关系称为联系，有如下三种类型： __一对一，一对多，多对多___ 。 7 ．任何一个数据库管理系统都基于某种数据模型的。数据库管理系统所支持的数据模型有三种： _层次模型、网状模型、关系模型_。 8 ．两个结构相同的关系 R 和 S 的 __R-S____ 是由属于 R 但不属于 S 的元组组成的集合。 9 ．查询的数据来源是表或其他表。 10 . Access 数据库由数据库对象和组两部分组成。其中对象分为 7 种： __表、查询、窗体、报表、页、宏、模块__ 。 二、选择题 1. 数据库系统的数据管理方式中，下列说法中不正确的是（ C ）。 A．数据库减少了数据冗余 B. 数据库中的数据可以共享 C. 数据库避免了一切数据的重复 D. 数据库具有较高的数据独立性 2. 数据库系统的核心是（A ）。 A．数据库管理系统 B．数据库 C. 数据模型D．数据 3. 下列属于Access 对象的是（ D ）。 A. 文件 B. 数据 C. 记录 D. 查询 4. 用二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型是（D ）。 A．联系模型B．层次模型C．网状模型D．关系模型 5. 在Access数据库中，为了保持表之间的关系，要求在子表（从表）中添加记录时，如果主表中没有与之相关的记录，则不能在子表（从表）中添加改记录。为此需要定义的关系是（ D ）。 A. 输入掩码 B. 有效性规则 C. 默认值 D. 参照完整性 6. Access数据库中，表的组成是（ A ）。
数据库基础知识 （A）1．数据库（DB）、数据库系统（DBS）、数据库管理系统（DBMS）三者之间的关系是（）。 A）DBS包括DB和DBMS B）DBMS包括DB和DBS C）DB包括DBS和DBMS D）DBS就是DB,也就是DBMS （C）2．数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS之间的关系是（）。 A）DB包含DBS和DBMS B）DBMS包含DB和DBS C）DBS包含DB和DBMS D）没有任何关系 （B）3．DBMS的含义是：（）。 A）数据库系统 B）数据库管理系统 C）数据库管理员 D）数据库（A）4．英文缩写DBMS代表含义是（）。 A）数据库管理系统 B）数据库定义语言 C）Visual FoxPro D）数据库操作语言（A）5．数据库系统中对数据库进行管理的核心软件是（）。 A）DBMS B）DB C）OS D）DBS （C）6．数据库系统的核心是（）。 A）数据库 B）操作系统 C）数据库管理系统 D）文件 （B）7．VFP支持的数据模型是（）。 A）层次数据模型 B）关系数据模型 C）网状数据模型 D）树状数据模型（A）8．Visual FoxPro 支持的数据模型是（）。 A）关系数据库模型 B）网状数据库模型 C）线性数据库模型 D）层次数据库模型（D）9．用数据二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为（）。 A）实体–联系模型 B）层次模型 C）网状模型 D）关系模型 （C）10．Visual FoxPro 是一种关系型数据库管理系统，所谓关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系 （C）11．关系型数据库管理系统的关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系
领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一
项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
SELECT查询包括条件项、内连接、分组汇总（含HAVING）、排序、简单子查询（不考EXIS TS）及一些输出选项。 数据库管理系统（DBMS）特点（1）数据结构化（2）数据共享性好、冗余度低、（3）数据独立性强（4）DBMS统一管理。 数据库（DB），就是相关联的数据的集合。 数据库系统(DBS)，是指在计算机中引入数据库后的系统构成，由计算机软硬件、数据库、D BMS、应用程序以及数据库管理员（DBA）和数据库用户构成。 关系模型是一种数据模型关系模型中最重要的概念就是关系。关系（Relation），直观的看，就是由行和列组成的二维表，一个关系就是一张二维表。 关系中的一列称为关系的一个属性（Attribute），一行称为关系的一个元组（Tuple）。 组称为候选键（Candidate Key），从候选键中挑选一个作为该关系的主键（Primary Key）。一个关系中存放的另一个关系的主键称为外键（Foreign Key）。并不是任何的二维表都可以称为关系。关系具有以下特点： ?关系中的每一列属性都是原子属性，即属性不可再分； ?关系中的每一列属性都是同质的，即每一个元组的该属性取值都表示同类信息； ?关系中的属性间没有先后顺序； ?关系中元组没有先后顺序； ?关系中不能有相同的元组。 关系模型，就是对一个数据处理系统中所有数据对象的数据结构的形式化描述。将一个系统中所有不同的关系模式描述出来，就建立了该系统的关系模型。 关系数据库，是依据关系模型建立的数据库，是目前各类数据处理系统中最普遍采用的数据库类型。依照关系理论设计的DBMS，称为关系DBMS。数据库设计指：对于给定的应用环境，设计构造最优的数据库结构，建立数据库及其应用系统，使之能有效地存储数据，对数据进行操作和管理，以满足用户各种需求的过程。 联系有三种类型，转化为关系模式后，与其他关系模式可进行合并优化。 1:1的联系，一般不必要单独成为一个关系模式，可以将它与联系中的任何一方实体转化成的关系模式合并(一般与元组较少的关系合并)。 1:n的联系也没有必要单独作为一个关系模式，可将其与联系中的n方实体转化成的关系模式合并。 m:n的联系必须单独成为一个关系模式，不能与任何一方实体合并。