![](/images/graphics-bg.png)
Intelligent Learning for Knowledge Graph towards Geological Data
المؤلفون المشاركون
Zhu, Yueqin
Zhou, Wenwen
Xu, Yang
Liu, Ji
Tan, Yongjie
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Knowledge graph (KG) as a popular semantic network has been widely used.
It provides an effective way to describe semantic entities and their relationships by extending ontology in the entity level.
This article focuses on the application of KG in the traditional geological field and proposes a novel method to construct KG.
On the basis of natural language processing (NLP) and data mining (DM) algorithms, we analyze those key technologies for designing a KG towards geological data, including geological knowledge extraction and semantic association.
Through this typical geological ontology extracting on a large number of geological documents and open linked data, the semantic interconnection is achieved, KG framework for geological data is designed, application system of KG towards geological data is constructed, and dynamic updating of the geological information is completed accordingly.
Specifically, unsupervised intelligent learning method using linked open data is incorporated into the geological document preprocessing, which generates a geological domain vocabulary ultimately.
Furthermore, some application cases in the KG system are provided to show the effectiveness and efficiency of our proposed intelligent learning approach for KG.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, Yueqin& Zhou, Wenwen& Xu, Yang& Liu, Ji& Tan, Yongjie. 2017. Intelligent Learning for Knowledge Graph towards Geological Data. Scientific Programming،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203429
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, Yueqin…[et al.]. Intelligent Learning for Knowledge Graph towards Geological Data. Scientific Programming No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203429
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, Yueqin& Zhou, Wenwen& Xu, Yang& Liu, Ji& Tan, Yongjie. Intelligent Learning for Knowledge Graph towards Geological Data. Scientific Programming. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203429
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1203429
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)