如何进行知识图谱分析

在构建知识图谱的过程中，还需要注意以下几个方面： 选择合适的技术工具：根据项目需求和资源条件，选择合适的技术工具，包括但不限于：自然语言处理工具、机器学习框架、图数据库管理系统等。保证数据质量和可靠性：数据质量对知识图谱的构建至关重要，需要采取多种措施保证数据质量和可靠性，如数据清洗、实体链接、实体消歧等。考虑可扩展性和可维护性：在设计知识图谱时，需要考虑其可扩展性和可维护性，以便未来能够方便基于知识图谱的根因分析方法，将充分利用这些数据，为制造业进一步的赋能。本文将分享达观数据主导的基于知识图谱的根因分析方法的应用。主要内容包括: 1.智能制造的发展2.质量与可靠性3.根因分析法4.知识图谱

领域知识与业务计算相组合，在知识图谱上进行推理、机器学习、网络分析等知识计算。实体抽取：也称为命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析、显示知识及它们之间的相互联系，并结合引文分析、共现分析、社会网络分析等理论，形象地展示某一领域研究的全貌，从而为科研人员把握研究趋势、发掘研究热点和前沿等提供有益的参考。本讲座主要介绍知识图谱常用软件之一——文本挖掘与分析工具Citespace、VOSview的下载安装、基本功能、数据采集与处理等

可进行知识图谱可视化展示。Sci2 Tools 印第安纳大学开发的用于研究科学结结合社会网络分析可以分析研究和绘制网络信息知识图谱，展示网络信息、知