知识图谱技术及其在农业领域应用研究进展

S126; 随着农业大数据时代的到来,如何开展直观的有效信息挖掘成为数据利用的一大难题.作为一种能够帮助人们高效地管理现实世界中事物及其关系的异构语义网络,知识图谱应用在近年来备受关注.在农业数据不断增加、结构越来越复杂的背景下,将知识图谱应用于农业领域有助于农业大数据分析,促进智慧农业发展.该文首先分析了知识图谱构建的模式,即自顶向下、自底向上及两种模式结合等3种模式的特点,然后从本体构建、知识抽取、知识融合、知识推理、知识图谱存储及可视化5个方面综述了农业知识图谱构建的关键技术应用进展与难点,接着对当前知识图谱在农业领域的应用进行了梳理,主要有农业专题文献计量研究、农业信息检索、农业知识问...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in农业工程学报 Vol. 39; no. 16; pp. 1 - 12
Main Authors 穆维松, 刘天琪, 苗子溦, 冯建英
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083 01.08.2023
Subjects
agriculture
knowledge graph construction
农业
application
农业领域
agricultural field
知识图谱
big data
knowledge graph
知识图谱构建
大数据
应用
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202210028

Cover

More Information
Summary:S126; 随着农业大数据时代的到来,如何开展直观的有效信息挖掘成为数据利用的一大难题.作为一种能够帮助人们高效地管理现实世界中事物及其关系的异构语义网络,知识图谱应用在近年来备受关注.在农业数据不断增加、结构越来越复杂的背景下,将知识图谱应用于农业领域有助于农业大数据分析,促进智慧农业发展.该文首先分析了知识图谱构建的模式,即自顶向下、自底向上及两种模式结合等3种模式的特点,然后从本体构建、知识抽取、知识融合、知识推理、知识图谱存储及可视化5个方面综述了农业知识图谱构建的关键技术应用进展与难点,接着对当前知识图谱在农业领域的应用进行了梳理,主要有农业专题文献计量研究、农业信息检索、农业知识问答和农业信息资源推荐等4个方面,最后对知识图谱技术在农业领域的应用研究方向进行了展望,认为未来应关注基于知识图谱的农产品电商推荐、动态农业知识图谱的构建、跨领域知识图谱的构建与关联等方面.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202210028