基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱实体对齐方法

在石油数据资产知识图谱融合过程中存在命名规则差异性大、专业性强和特殊语义问题。提出基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱(KG)实体对齐方法,给定一组预先对齐的实体种子,采用Graph Convolutional Networks(GCNS)网络学习实体结构和属性信息嵌入统一向量空间,计算空间中实体之间距离;在石油数据资产数据集中对两个KGs进行实体对齐实验。结果表明:基于GCN融合实体关系和属性的嵌入模型优于基于实体关系的TransE实体对齐模型,Hits@1最高为16.96%,比TransE实体对齐模型平均提升6.18%。基于图卷积神经网络的融合实体关系、属性和属性值的实体对齐方法适用于石油数据资产知识管理。

基于多邻域感知的石油数据资产图谱实体对齐

实体对齐在自动融合多源异构的石油领域数据资产知识图谱过程中起着至关重要的作用。目前主流基于图神经网络的实体对齐模型多关注实体和图结构的信息,忽略了实体之间的关系、属性与属性值等多邻域的语义信息,在命名规则差异性大、行业特殊、语义实体多的石油领域数据资产知识图谱融合过程中性能一般。提出一种基于图注意力网络改进的多邻域感知网络(MNAN)模型,用于实体对齐。使用基于BERT的多语言预训练模型得到实体及多邻域的初始特征,通过带有Highway Networks的图卷积神经网络聚合邻域实体与图结构特征,利用多邻域感知和实体增强注意力网络聚合实体的多邻域特征,使用最小化基于边际的损失函数训练模型。在石油领域数据资产知识图谱数据集中的2个知识图谱上进行实体对齐实验,实验结果表明,MNAN模型优于所有对比的基于图神经网络实体对齐模型,Hits@1值达86.7%,优于表现最好的对比模型约2.3个百分点。

基于知识图谱构建的固定资产管理系统的设计与实现

随着人工智能技术的快速发展和兰州职业技术学院固定资产的增加,国资及产业管理处面临着越来越复杂的固定资产管理的挑战,在数字化时代,固定资产应具备可审计性和可跟踪性,可审计性数据的产权问题;可跟踪性了解数据资产是如何在学院内部的数据环境流动,是经过哪些可靠的计量和算法进行变化的,这一根本需求,系统通过构建固定资产数据知识图谱的融合算法,设计与实现了由接口层、计算层和存储层三层架构组成的固定资产管理系统,进而实现了固定资产管理的效率和准确性。 经过对本系统进行的功能和性能测试,结果表明本系统在资产数据整合、查询处理效率以及用户体验方面均表现出色,证明了系统的有效性和实用性。为学院提供了全面和高效的资产管理支持。

基于CiteSpace的数据资产研究知识图谱分析

数据已被看作为新的生产要素,数据资产的研究引起了学者们的关注,梳理数据资产领域研究线索,可以进一步帮助学者把握未来的研究方向。本文利用CiteSpace软件对中国知网、web of science数据库1997~2020年数据资产相关文献进行分析,通过关键词知识图谱分析国内外相关研究主线。国内外发文量总体呈上升趋势,2015年后国内数据资产领域研究热度快速增长。国内外研究的聚焦点略有差异,国内研究主要关注政府来源数据,倾向于建立一体化数据治理体系,提供敏捷数据服务,数据资产管理聚焦于数据安全、数据权属规则设计、数据资产价值评估与数据资产审计。而国外研究主要关注来源于智慧城市建设的数据,数据资产管理聚焦于利用分布式访问等技术保证数据权属、数据资产交易和安全。

数据资产管理及关键技术的应用

数字化转型是企业通向未来的必由之路,而数据资产管理是实现企业数字化转型的重要一环。数据资产管理可以有效控制、保护、交付和提高数据资产的价值。对数据资产管理的基本概念、管理流程和框架,数据资产生命周期管理进行深入介绍,并对一些前沿技术,包括AI/机器学习、数据编排、知识图谱等在数据资产管理的应用进行了探讨。

基于科学知识图谱的数据资产价值研究热点、演进、框架与展望

随着数据资产化进程的不断加快,数据资产确权、管理、交易、价值计量等难题日益突出。关注目前数据资产价值的研究现状,有助于进一步优化数据资产价值相关研究,为数据资产价值研究的发展提供有力支撑。基于对1999—2023年间CNKI收录的307篇文章展开文献计量分析,系统地梳理了数据资产价值的研究热点、演进脉络和主题框架,并在此基础上对数据资产价值研究进行展望。研究结论认为,数据资产价值研究主要从数据价值与资产价值两个方面进行探究,研究热点围绕数据资产价值链的生成展开,研究内容可以概括为价值计量与模型构建、权属确认与会计核算、资产管理与价值挖掘、数字经济与交易体系四大方面。

基于CiteSpace的国内数据资产研究现状和趋势分析

本文借助CiteSpace可视化文献分析软件,对CNKI核心期刊收录的2016-2022年有关数据资产的128篇中文文献进行了知识图谱分析,通过对这些数据的发文量、研究者、研究机构、关键词、研究热点等内容的分析,旨在揭示该领域国内数据资产的研究和发展现状。数据分析结果显示:国内数据资产研究主要集中在数据资产的计量和会计核算、产业数字化、数据资产管理平台、数据资产价值评估等方面。中国特色的数据资产核算和管理体系正在稳步发展,但还存在着数据资产发展中数字鸿沟明显,不同区域、不同行业、不同机构数据资产的协同联动发展不足等问题,迫切需要通过发展和创新数据资产测量工具和价值评估体系,促进数据资产交易平台的高质量发展,促进数据要素流动,以提升中国特色的数据资产管理核心价值。

政务数据资源体系构建关键方法探讨

在强化数字政府建设过程中,国家明确提出要建设一体化政务大数据资源体系,为构建适应政府行政管理机制和政务数据特征的数据管理方法,本文基于贵州省政务数据治理实践经验,提出通过元数据、主数据、数据质量提升数据治理成效,通过应用知识图谱技术,构建“业务—系统—数据”关联的多元化图谱,并提出数据资产管理及数据赋能应用的实现方法。

大数据时代制造企业数字化转型的新内涵与技术体系

新一代信息技术与制造业的融合推动了工业数字经济的快速发展,数据已经成长为制造企业重要的战略资产,数据的价值挖掘与利用成为当前企业数字化转型升级的重要驱动力。以数据管理为核心,提出将制造企业数字化转型划分为基于人工的粗放式管理、基于信息技术的数字化管理、基于工业互联网的大数据管理,以及基于新一代人工智能的智能化管理等四个发展阶段。从驱动要素、理念转变和基本特征等多个维度,阐述了当前大数据时代制造企业数字化转型的新内涵,在此基础上从数据全生命周期视角,探讨了数字化转型的体系架构及关键技术体系,最后指出了当前制造企业推进数字化转型的发展方向。

我国数据资产的计量研究——基于CNKI文献数据库的计量分析

随着我国数字经济的快速发展,数据资产的经济价值在企业中日益凸显。文章以2014~2024年中国知网的193篇关于数据资产的计量领域的文献为样本数据,运用CiteSpace软件进行知识图谱的可视化分析,分别从发文量、发文期刊、发文机构以及关键词进行分析,得出了以下结论。我国关于数据资产的计量研究正处于探索发展阶段;发文质量还有待提高;并且发文机构呈现出同区域、同机构、同学科的特点;对于该领域的现有研究集中在对于数据资产的辨析、数据资产的确认和计量以及数据资产的列报四个方面。

公安大数据治理技术研究

数据治理是公安大数据战略落地实现的重要组成部分。从公安大数据现状入手,对公安大数据治理的概念与系统架构、关键技术、关键措施等多个方面做了较为全面、详实的论述。

中国石油科技学术研究现状

本文对1987－2011年国家自然科学基金中石油相关项目申请时间、项目金额与年代的关系以及项目依托单位进行文献计量分析，对项目关键词进行共现关键词对处理，利用UCI—NET将共现频次较高的关键词进行可视化，并采用知识图谱方法进行相关的分析。对高频关键词共现的相关分析，可以直观化地了解到石油科技研究与哪些方面的相关程度较高，或者说石油科技的研究着眼于那些大的方面，进而总结出石油项目目前研究主要集中在石油产业链的中游。本文给石油科技的研究引入了一种新的研究方法，从相关的结果中分析石油科技目前的研究状态，以及存在的一些不足。

炼油催化剂档案专题数据库的建设及应用

从海量数据中迅速、准确地获取与炼油催化剂相关的知识信息有利于节约新型炼油催化剂开发的时间成本。科研档案作为记录过程数据和经验知识的载体,是炼油催化剂生产技术再发展的重要基础。本文通过对炼油催化剂科研档案利用现状的分析,发现档案资源并未与研发生产过程进行有效的契合,造成了资源的严重浪费。为提升档案资源在产品开发过程中的使用价值,本文提出以炼油催化剂为核心的档案专题数据库建设思路,介绍了数据库的系统体系架构、技术总体架构和部署运行架构,阐述了如何利用炼油催化剂档案专题数据库实现企业研发过程中不同用户对档案知识多样化利用的需求,使档案专题数据库在科研创新中发挥出应有的支撑作用,期望为我国石油化工领域中科研档案的数据管理和知识挖掘提供借鉴。