碎片化知识挖掘与智能推理方法研究

物联网以及云计算等高新科技的发展,使得碎片化信息大量增加。鉴于碎片化信息具有零碎、无序、不完整、体量大、更新速度快等特点,难以形成有效知识,现有的知识整合及推理方法对碎片化知识提取和知识再造具有较大局限性。文章基于卷积神经网络等人工智能算法,解决海量碎片化知识潜在的、深层次隐含的知识难以挖掘、推理、演绎的难题。为各领域对海量碎片化知识的充分利用提供理论方法和技术支持。