一直以来舆情态势发展的多元性、复杂性使其难以有效管控, 一些负面舆情会激化矛盾, 给社会安定带来不利影响. 提出了一种基于事理知识图谱的舆情事件推演方法, 通过神经网络挖掘事件因果逻辑, 连接因果事件构成事理知识图谱. 向量化事件节点以融合归并相似节点降低图谱冗余, 增强图谱泛化性. 根据事理知识图谱反映的发展逻辑对目标舆情事件的演化趋势进行预测. 以自然灾害舆情事件为例, 实验结果表明提出的方法能够有效预测舆情事件发展方向, 可以为舆情监管提供一定支持.

第1章 知识图谱概述 1 1.1 什么是知识图谱 1 1.2 知识图谱的发展历史 2 1.3 知识图谱的价值 5 1.4 国内外典型的知识图谱项目 9 1.5 知识图谱的技术流程 15 1.6 知识图谱的相关技术 19 1.7 本章小结 30 第2章 知识图谱表示与建模 40 2.1 什么是知识表示 40 2.2 人工智能早期的知识表示方法 43 2.3 互联网时代的语义网知识表示框架 48 2.4 常见开放域知识图谱的知识表示方法 64 2.5 知识图谱的向量表示方法 68 2.6 开源工具实践：基于Protégé的本体知识建模 77 2.7 本章小结 80 第3章 知识存储 82 3.1　知识图谱数据库基本知识 82 3.2 常见知识图谱存储方法 91 3.3　知识存储关键技术 121 3.4 开源工具实践 126 第4章 知识抽取与知识挖掘 133 4.1 知识抽取任务及相关竞赛 133 4.2 面向非结构化数据的知识抽取 136 4.3 面向结构化数据的知识抽取 154 4.4 面向半结构化数据的知识抽取 161 4.5 知识挖掘 168 4.6 开源工具实践：基于DeepDi

本文来自作者李文哲，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。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

知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系.自2012年谷歌提出“Google Knowledge Graph”以来，知识图谱在学术界和工业界受到广泛关注.针对教育领域中信息缺乏系统性组织的不足，本文构建了面向高中的教育测评知识图谱（Educational Assessment Knowledge Graph，EAKG），其中EAKG的构建包括基于本体技术的知识图谱模式层构建和依托于模式层结构的知识图谱数据层构建.与传统通过网页爬虫等技术手段构建的知识图谱相比，本文构建的知识图谱优点在于逻辑结构清晰，实体间关系的刻画遵循知识图谱模式层的定义.EAKG为领域内知识共享，知识推理，知识表示学习等任务提供了良好的支撑.在真实模考数据上的实验结果表明：在试卷得分预测，知识点得分预测的实体链接预测和三元组分类嵌入式表示学习任务上，引入领域本体作为模式层构建的EAKG的性能优于没有领域本体模式层单纯由数据事实构成的EAKG，实验表明，领域本体的引入对知识图谱的表示学习具有一定的指导意义.

教育学科知识图谱及问答 功能主要包括学科知识图谱以及题目知识点追踪、关系查询、问答及知识点预测等。 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 此项目也参考了作者之前的电影图谱：https://github.com/jiangnanboy/movie_knowledge_graph_app，具体细节可参考此项目。 准备数据及构建实体及关系 数据为知识点和题目，利用neo4j进行构建。构建方式如https://github.com/jiangnanboy/movie_knowledge_graph_app。 项目结构 . │ │   ├── edu_kg // django项目路径 │   ├── Model // 模型层，用于和neo4j交互，实现查询等核心功能 │

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