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技(jì)術(shù)探討(tǎo)‖從地理(lǐ)信息服務到地理(lǐ)知識服務的轉變

日期: 2022-02-18
浏覽次數(shù): 89

海量數(shù)據催生(shēng)的地理(lǐ)知識服務


基礎地理(lǐ)信息數(shù)據具有(yǒu)空(kōng)間(jiān)載體(tǐ)和(hé)知識存儲兩大(dà)作(zuò)用。


以往的地理(lǐ)信息數(shù)據往往以地理(lǐ)信息服務的形式為(wèi)人(rén)們提供基礎信息,人(rén)們通(tōng)過網絡可(kě)以随時(shí)随地獲取地理(lǐ)信息目标。随着社會(huì)的發展與進步,在“四個(gè)全面”戰略布局及生(shēng)态文明(míng)建設方針的指導要求下,用戶不僅需要地理(lǐ)目标的空(kōng)間(jiān)信息,還(hái)要知道(dào)其空(kōng)間(jiān)格局、地域差異、時(shí)空(kōng)規律、歸因機制(zhì)等相關地理(lǐ)知識。數(shù)據海量、信息複雜、知識難求……用戶的需求無法得(de)到滿足,基礎地理(lǐ)信息數(shù)據的信息作(zuò)用受到了嚴重的限制(zhì)。


地理(lǐ)知識服務的內(nèi)涵


所謂地理(lǐ)知識服務即以地理(lǐ)知識為(wèi)服務內(nèi)容,以計(jì)算(suàn)機中的形式化知識表示為(wèi)地理(lǐ)知識載體(tǐ),以地理(lǐ)空(kōng)間(jiān)認知智能為(wèi)智能特征,以面向情境或問題或主動或應需準确提供地理(lǐ)知識為(wèi)服務目标。(慎利《從地理(lǐ)信息服務到地理(lǐ)知識服務:基本問題與發展路徑》)

時(shí)空(kōng)知識圖譜助力情景化智能推理(lǐ)


地理(lǐ)知識服務與地理(lǐ)信息服務之間(jiān)聯系密切,但(dàn)又有(yǒu)本質區(qū)别,準确來(lái)說地理(lǐ)知識包含地理(lǐ)信息服務,地理(lǐ)信息服務隻占地理(lǐ)知識的極小(xiǎo)一部分內(nèi)容。


下面我們以一個(gè)場(chǎng)景做(zuò)一個(gè)簡單介紹:設想春運期間(jiān)出現新冠肺炎疫情,需要駕車(chē)回老家(jiā)的地理(lǐ)信息服務場(chǎng)景。


現有(yǒu)的導航服務軟件可(kě)以準确地提供實時(shí)導航,但(dàn)是它不能在導航開(kāi)始前就給出途經地的疫情防控政策,如某一高(gāo)速口沒有(yǒu)24小(xiǎo)時(shí)內(nèi)的核酸檢測陰性證明(míng)就無法通(tōng)行(xíng),那(nà)麽以“在出行(xíng)前需要做(zuò)核酸檢測”這一重要提示信息為(wèi)例,圖1給出了地理(lǐ)知識推理(lǐ)的整體(tǐ)流程。

技(jì)術(shù)探討(tǎo)‖從地理(lǐ)信息服務到地理(lǐ)知識服務的轉變

圖1 疫情期間(jiān)通(tōng)行(xíng)情景化下的地理(lǐ)知識推理(lǐ)的整體(tǐ)流程


在現實中類似的基于知識的情景化推理(lǐ)智能服務非常普遍,如野生(shēng)環境保護區(qū)有(yǒu)野獸出沒提醒、野外移動網絡信号覆蓋提醒、隧道(dào)行(xíng)車(chē)易發生(shēng)交通(tōng)事故地段提醒等等,從本質上(shàng)來(lái)說這些(xiē)場(chǎng)景所需要的服務就是地理(lǐ)知識服務。

搭建時(shí)空(kōng)知識圖譜構建平台,助力地理(lǐ)知識服務


河南傳祺信息技術服務有限公司為(wèi)助力地理(lǐ)知識服務,自主研發了基于neo4j圖數(shù)據庫的知識圖譜構建平台,為(wèi)用戶提供從知識獲取到圖譜生(shēng)成,再到圖譜應用一整套流程。不管是與關系型數(shù)據庫相比,還(hái)是與其他NoSQL數(shù)據庫相比,Neo4j都表現出很(hěn)多(duō)前所未有(yǒu)的優勢,主要體(tǐ)現在查詢的高(gāo)性能、設計(jì)的靈活性和(hé)開(kāi)發的敏捷性等。


時(shí)空(kōng)知識圖譜構建平台包括5大(dà)模塊。


(1) 數(shù)據管理(lǐ)——數(shù)據庫接入及知識抽取。


(2) 概念模型指明(míng)實體(tǐ)和(hé)關系存儲模式——比如關于人(rén)的信息很(hěn)多(duō),而可(kě)獲取的信息有(yǒu)限,有(yǒu)價值的信息也有(yǒu)限,通(tōng)過概念模型可(kě)以指定具體(tǐ)哪些(xiē)信息需要存儲到圖庫中,以及如何存儲這些(xiē)信息。


(3) 知識圖譜入庫——支持csv文件形式和(hé)數(shù)據庫的接入入庫,将模塊(1)獲取的知識,通(tōng)過模塊(2)建立的模型存儲到知識圖譜中。


(4) 圖譜搜索——支持知識圖譜的精确和(hé)模糊查詢,以及關系和(hé)實體(tǐ)的搜索。


(5) 提供圖的常見算(suàn)法——目前先提供最短(duǎn)路徑、路徑查找、pagerank、LPA四個(gè)算(suàn)法,後續持續添加。

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圖2 時(shí)空(kōng)知識圖譜數(shù)據層構建流程

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圖3 時(shí)空(kōng)知識圖譜構建平台功能模塊

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向量數(shù)據庫的崛起向量數(shù)據庫最初是為(wèi)了解決大(dà)規模數(shù)據的相似性搜索和(hé)推薦問題而設計(jì)的,比較著名的有(yǒu)Annoy和(hé)FAISS等。随着互聯網時(shí)代海量數(shù)據的爆炸式增長,傳統搜索引擎在處理(lǐ)這些(xiē)數(shù)據時(shí)顯得(de)力不從心,而向量數(shù)據庫憑借其高(gāo)效的數(shù)據表達和(hé)檢索能力迅速成為(wèi)推薦系統的核心引擎。在大(dà)語言模型興起之前,向量數(shù)據庫已經被廣泛應用于搜索和(hé)推薦場(chǎng)景。它通(tōng)過将數(shù)據向量化,實現對語義級别的理(lǐ)解和(hé)匹配。然而,随着ChatG...
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