人工智能知识图谱技术的应用论文,知识图谱是人工智能的基石

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本文目录一览：

• 1、人工智能与知识图谱概念及关系
• 2、人工智能·知识图谱知多少(一)
• 3、人工智能国内外综述类毕业论文文献都有哪些?
• 4、人工智能综述类毕业论文文献包含哪些?

人工智能与知识图谱概念及关系

知识图谱与人工智能是当前技术领域的重要分支，它们相互关联，共同推动着智能技术的发展。本文将深入探讨知识图谱的概念、应用，并阐述其与人工智能之间的关系。人工智能（AI）是致力于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术与应用系统的一门综合性学科。

知识图谱是一种复杂网络结构，以实体节点和关系图谱为基础。它不仅能够表示实体之间的关联，还能***用图论、组合数学、矩阵理论、概率论、随机过程、优化理论等方法进行深入研究。物理方法，如动力学、随机游走、玻色爱因斯坦凝聚和临界模型，也被用于探索知识图谱的特性。

AI（人工智能）与知识图谱之间存在着紧密的相互影响关系。AI技术可以帮助构建和优化知识图谱，而知识图谱又可以为AI系统提供丰富的结构化数据，从而增强AI的能力： AI在知识图谱构建中的作用 ？ 实体识别：AI技术如自然语言处理（NLP）可以帮助识别文本中的实体（如人名、地名、组织机构等）。

知识图谱是Google在2012年5月17日提出的技术，旨在提升搜索引擎能力，改善用户的搜索质量及体验。它属于认知智能范畴，作为人工智能技术的组成部分，拥有强大的语义处理与组织能力，为智能化信息应用奠定基础。

人工智能·知识图谱知多少(一)

知识图谱在多个领域得到广泛应用，如Google Knowledge Vault、百度知识图谱等。通过实体识别与抽取、***抽取等技术，知识图谱能够准确识别实体、实体关系和***，实现知识的有效管理和应用。

知识图谱的应用广泛，从搜索、问答到决策支持，再到行业分析和风险评估，其在提升企业效率、优化决策过程和提供个性化服务方面展现出巨大的潜力。知识图谱的构建和应用正成为推动人工智能技术发展的重要方向。

知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题，而深度学习很大程度上处理感知层面的问题，未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。1 知识图谱的定义 在***的官方词条中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。

知识图谱是一种利用图模型来构建和表示世界万物之间关联关系的技术。以下是对知识图谱的通俗解释： 基本构成： 节点与边：知识图谱由节点和边构成。节点代表实体，比如人物、地点、书籍等；边则表示这些实体之间的属性或关系。

人工智能领域中，知识图谱正被用于存储所学知识和提供领域知识输入。通过自动化方法，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，知识图谱能够从文本和图像中提取实体和关系，进而构建和更新知识库。

人工智能国内外综述类毕业论文文献都有哪些?

1、国内外人工智能的研究热点对比与前沿挖掘 [_a***_]：《计算机工程与应用》 | 2021 年第 012 期 摘要：本文借助Web of Science数据库和CNKI数据库的数据，运用Citespace软件绘制科学知识图谱，分析人工智能领域的研究热点、前沿趋势。

2、摘要：本文以《科技与创新》第005期刊刊发的论文为依据，对人工智能与非遗旅游的研究进行综述。研究以知网、Science direct、Springer等数据库为检索工具，从旅游中的人工智能、人工智能技术、人工智能与非遗三个研究视角出发，探讨人工智能对非遗旅游的影响。

3、本文聚焦于人工智能社会风险领域，综述了近年来学术界的研究成果。讨论了法律风险、伦理哲学、教育***、失业风险、新闻***、著作权、***治理等八个关键问题，强调了研究成果的不足之处，如重复性、单一性与学科分布不平衡。未来研究应拓展新领域，加强跟踪与深入研究，以提升人工智能社会风险研究的质量。

4、以下是一份针对人工智能研究综述类主题的精选毕业论文文献列表，这些论文为人工智能研究者提供了丰富的参考***。

5、《人工智能对国内劳动就业影响研究综述》（南京师范大学学报）：梳理了1980年至今人工智能对劳动就业的影响，讨论了机制、规模、收入分配、就业形态、劳动过程与劳动关系的影响，建议拓展研究主题、进行跨学科研究。

人工智能综述类毕业论文文献包含哪些?

发现北美区域为当前人工智能研究水平最高，研究主题包括人工神经网络、算法、大数据、机器人、计算机视觉、法律***学等。文章提出“深度强化学习”、“人工智能+”、“智能社会科学”等三个研究前沿方向。

《人工智能对国内劳动就业影响研究综述》（南京师范大学学报）：梳理了1980年至今人工智能对劳动就业的影响，讨论了机制、规模、收入分配、就业形态、劳动过程与劳动关系的影响，建议拓展研究主题、进行跨学科研究。

本文聚焦于人工智能社会风险领域，综述了近年来学术界的研究成果。讨论了法律风险、***哲学、教育***、失业风险、新闻***、著作权、***治理等八个关键问题，强调了研究成果的不足之处，如重复性、单一性与学科分布不平衡。未来研究应拓展新领域，加强跟踪与深入研究，以提升人工智能社会风险研究的质量。

在【《云梦学刊》2021年001期】中，【国内人工智能社会风险研究综述】深入探讨了法律风险、***哲学等多个维度，尽管前期成果丰硕，但仍有研究方法单一等问题，未来研究应强化跨学科合作和深入研究。

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