大数据环境下的知识融合框架模型研究

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大数据体量巨大、结构复杂、价值稀疏的特点为知识服务提出了新的挑战。知识融合针对这些特点,采用转换、集成、提取与合并等方法,建立统一的知识模式并获取新知识,提供高质量的知识服务。文章构建了大数据环境下的知识融合框架模型,认为该模型主要由4个模块构成,包括数据获取与知识表示、统一知识模式构建、融合处理和衍生知识处理,并分别对4个模块的主要功能和实现技术进行了阐述。 The huge volume, complex structure and sparse value of big data put forward new challenges for knowledge service. Knowledge Fusion In response to these characteristics, we adopt the methods of transformation, integration, extraction and combination to establish a unified knowledge model and acquire new knowledge and provide high-quality knowledge services. This paper constructs a knowledge fusion framework model in big data environment. It considers that the model is mainly composed of four modules, including data acquisition and knowledge representation, unified knowledge model construction, fusion processing and derivative knowledge processing. Function and implementation technology are described.
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