王海玲, 康 华, 刘兴丽, 范俊杰

(1.黑龙江科技大学 计算机与信息工程学院, 哈尔滨 150022; 2.黑龙江科技大学 矿业工程学院, 哈尔滨 150022)

0 引 言

随着人工智能技术的发展,数据挖掘、知识问答、聊天机器人、知识推荐等得到飞速发展。其中,知识图谱以其结构化的知识网络表示特点受到广泛关注。知识图谱是一种由于实体与关系关联的语义网络,可形成多源异构的知识互联,有效解决了数据离散、知识孤岛问题。

知识图谱可将矿业工程相关学科、专业知识形成统一、互联的知识形式有利于领域知识供给,在能有效支撑矿业知识检索、矿业智能决策与推荐,在商业与教育领域具有极高价值。

近年来,与矿业工程相关的知识图谱研究取了一些进展。如煤矿安全监测相关元素的本体构建[1]、煤矿安全事件知识图谱[2]、煤矿生产环节的科学知识图谱[3-4]、煤矿设备知识图谱[5]、煤矿安全建设知识图谱[6],矿业相关研究方向热点分析[7-11]。然而,在矿业工程领域并没有学科层面的知识图谱。目前,世界各国并未在学科的严格界定形成统一标准,但对学科度量达成了较为统一的共识,即学科包含人才培养、科学研究、梯队建设、社会服务等维度,其中,课程与科学研究是国内学科评价的基础与核心元素。文中以此为研究对象,通过知识图谱将学科、课程、科学研究等相关的分散的知识予以整合并且持续更新,帮助学生、教师及科研人员快速掌握专业知识体系,获取研究动态,以有效支持矿业工程学科的教育辅助、知识检索、知识推荐及知识问答,为矿业工程学科建设提供基础知识支撑。……