智慧城市知识图谱模型与本体构建方法
智慧城市知識圖譜模型與本體構(gòu)建方法
臧根林1,2,?王亞強(qiáng)1,2,?吳慶蓉1,2,?占春麗1,2,?李熠3
1?拓爾思知識圖譜研究院，廣東 廣州 510665
2?廣州拓爾思大數(shù)據(jù)有限公司，廣東 廣州 510665
3?湘潭大學(xué)，湖南 湘潭 411105
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摘要：針對目前智慧城市建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)資源共享不足、人工智能應(yīng)用落地困難等問題，基于知識圖譜的資源描述框架、本體知識體系載體、數(shù)字孿生的思路，提出一種以自然人的數(shù)據(jù)為核心的智慧城市知識圖譜模型，并提出了支撐該模型的多領(lǐng)域知識圖譜本體和子本體的構(gòu)建思路。創(chuàng)新性地提出了“天地人”的模型思路，為智慧城市的數(shù)據(jù)如何服務(wù)城市居民生活、如何讓更多人工智能算法模型在智慧城市應(yīng)用中落地提供一定的參考。
關(guān)鍵詞：?智慧城市?;?知識圖譜?;?多領(lǐng)域?;?本體構(gòu)建
論文引用格式：
臧根林, 王亞強(qiáng), 吳慶蓉, 占春麗, 李熠.智慧城市知識圖譜模型與本體構(gòu)建方法.大數(shù)據(jù)[J], 2020, 6(2）：96-106
ZANG G L, WANG Y Q, WU Q R, ZHAN C L, LI Y.BModel and construction method of the ontology of knowledge graph of smart city.?Big Data Research[J], 2020, 6(2):96-106
1 引言
智慧城市已經(jīng)成為一種城市發(fā)展理念。據(jù)統(tǒng)計，目前100%的副省級城市、89%的地級以上城市、49%的縣級城市已經(jīng)開展智慧城市建設(shè)，累計參與的地市級城市數(shù)量有300余個。城市管理運(yùn)營包含民生、交通、教育、醫(yī)療、維穩(wěn)等幾十個方面，在智慧城市概念被提出之前，它已經(jīng)經(jīng)歷了電子化階段，被稱為電子政務(wù)、電子警務(wù)等。IBM公司最早在2009年提出智慧城市的概念，中國于2011年開始在寧波、上海等城市探索智慧城市建設(shè)。
隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，智慧城市建設(shè)從感知智能到認(rèn)知智能逐步提升。5G技術(shù)的應(yīng)用將加快提升城市的感知能力，數(shù)據(jù)采集更快、更多、更全。數(shù)據(jù)包含了文字、圖像、音視頻等多模態(tài)，要把這些數(shù)據(jù)用好，需要把這些數(shù)據(jù)組織成大型的知識庫，并將其作為智慧城市的基礎(chǔ)資源。河南財經(jīng)政法大學(xué)的姬溶婧從中國知網(wǎng)中選取了893篇文章分析后，得出知識圖譜是近10年智慧城市的研究熱點(diǎn)。
由于知識圖譜以資源描述框架（resource description framework，RDF）的形式對知識體系和實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表示，并可以通過對齊、匹配等操作對異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和融合，在語義搜索、問答系統(tǒng)、智能客服、個性化推薦等應(yīng)用中占有重要地位。知識圖譜技術(shù)在商業(yè)智能、智慧醫(yī)療、智慧司法等智慧城市各領(lǐng)域中具有廣闊的應(yīng)用前景。
設(shè)計一個基于知識圖譜技術(shù)的智慧城市數(shù)據(jù)模型，使城市大數(shù)據(jù)有效地為城市服務(wù)，是很有意義的事情。事實(shí)上，現(xiàn)有的智慧城市建設(shè)存在很多問題，例如各個部門之間的數(shù)據(jù)共享問題，雖然大家都希望實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中采集、多處共享，但目前還沒有城市能真正做到這一點(diǎn)。例如，各個醫(yī)院的病人化驗數(shù)據(jù)目前只能保留在本醫(yī)院，而從理論上說化驗結(jié)果是屬于患者的個人數(shù)據(jù)，無論患者在哪家醫(yī)院就診應(yīng)該都可以使用，但現(xiàn)實(shí)中并沒有做到。政府部門之間的數(shù)據(jù)“煙囪”現(xiàn)象依然很嚴(yán)重，雖然有頂層設(shè)計、總體設(shè)計，但是大部分還是各自為政，系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)共享不足。如果建立一層不與具體行業(yè)或業(yè)務(wù)緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)層，并用圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)格式表達(dá)，則可以更好地解決城市數(shù)據(jù)共享問題，更利于人工智能的很多算法模型的應(yīng)用。
本文針對中國目前智慧城市建設(shè)現(xiàn)狀，提出一種智慧城市知識圖譜模型思路，并研究了針對該模型思路的本體（ontology）構(gòu)建方法。城市數(shù)據(jù)的核心是關(guān)于自然人的數(shù)據(jù)，城市的智慧教育、智慧醫(yī)療、智慧民生等都是圍繞著自然人的數(shù)據(jù)開展的，因此智慧城市知識圖譜建設(shè)的核心問題是構(gòu)建以城市自然人為核心的本體，同時構(gòu)建民生、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的子本體，形成多領(lǐng)域多模態(tài)的知識圖譜結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智慧城市知識圖譜的應(yīng)用生態(tài)。
2 智慧城市知識圖譜模型設(shè)計
智慧城市的建設(shè)應(yīng)該將市民對美好生活的需要放在首位，同時積極鼓勵市民參與智慧城市的建設(shè)。市民參與有助于提高智慧城市建設(shè)政策與規(guī)則制定的透明性與可行性，可以在一定程度上減少推行與實(shí)施的阻力，有助于準(zhǔn)確定位智能服務(wù)開發(fā)與設(shè)計的功能，成功促進(jìn)市場商業(yè)化，幫助智慧城市建設(shè)獲取更準(zhǔn)確和成本更低的城市信息。
理想的智慧城市模型應(yīng)該是現(xiàn)實(shí)中運(yùn)行著一個城市，網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行著一個對應(yīng)的數(shù)字城市。現(xiàn)實(shí)城市運(yùn)行中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，都能實(shí)時映射到數(shù)字城市，即數(shù)字孿生。而數(shù)字城市通過人工智能的模型算法，及時反饋優(yōu)化現(xiàn)實(shí)城市的運(yùn)行。目前不少城市已經(jīng)把數(shù)據(jù)抽取到城市大數(shù)據(jù)中心，也實(shí)現(xiàn)了局部智慧，但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計仍模擬現(xiàn)實(shí)城市。目前大部分的智慧城市結(jié)構(gòu)如圖1所示。
數(shù)字城市應(yīng)該從具體的事物中抽象出來，重新組合數(shù)據(jù)，形成新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)S，這種結(jié)構(gòu)可以通過知識圖譜的實(shí)體、關(guān)系和屬性這3個要素描述和存儲，即S={E,R,F}。
一個自然人的數(shù)據(jù)如果按照從出生到死亡的垂直時間軸顯示，就像一棵樹，樹根信息是出生之前的數(shù)據(jù)：父親信息、母親信息、出生地信息等。隨著年齡增加，“樹”同步長高，大的“樹枝”包括上學(xué)信息、婚姻信息、子女信息、就業(yè)信息等。如果一個城市有500萬人口，每個人對應(yīng)一棵“信息樹”或者叫“數(shù)字人”（數(shù)字人示意如圖2所示，數(shù)字家庭示意如圖3所示），整個城市形成的數(shù)據(jù)可以被稱為“數(shù)字森林”。
圖1???大部分的智慧城市結(jié)構(gòu)
圖2???數(shù)字人示意
圖3???數(shù)字家庭示意
“數(shù)字森林”是數(shù)字城市的核心數(shù)據(jù)。“數(shù)字森林”下方是支撐“數(shù)字森林”存活的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也就是維持一座城市正常運(yùn)行的基礎(chǔ)信息，如道路交通、醫(yī)院、學(xué)校、企業(yè)、文化等，如同森林下面的土地；在對森林進(jìn)行管理和維護(hù)時，有的樹木應(yīng)該多澆水施肥，有的樹木應(yīng)該除蟲噴藥。同理，城市里有些老弱病殘等群體需要救助，而有些“害群之馬”需要被清除，這些由城市的監(jiān)管、服務(wù)功能形成的數(shù)據(jù)和事件就相當(dāng)于數(shù)字森林上方的天空。“天人地”3層結(jié)構(gòu)構(gòu)成了“數(shù)字城市”的整體架構(gòu)，這樣的架構(gòu)加上相應(yīng)的人工智能（artificial intelligence，AI）算法，形成了智慧城市的智腦。知識圖譜技術(shù)正是實(shí)現(xiàn)這個數(shù)字城市的最佳技術(shù)。知識圖譜本質(zhì)上是一個以圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等技術(shù)為載體，描述客觀事物及其關(guān)系的大型知識庫。在具體實(shí)現(xiàn)上，知識圖譜用語義網(wǎng)中的資源描述框架對知識體系和實(shí)例數(shù)據(jù)2個層面的內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)一表示，共同構(gòu)成一個完整的知識系統(tǒng)（KS）。通過城市里面的實(shí)體構(gòu)建城市的知識圖譜，并且在圖譜中描述關(guān)系方向、強(qiáng)度、時序等信息。智慧城市知識圖譜模型示意如圖4所示。智慧城市知識圖譜模型與原來系統(tǒng)的關(guān)系示意如圖5所示。
圖4???智慧城市知識圖譜模型示意
圖5???智慧城市知識圖譜模型與原來系統(tǒng)的關(guān)系示意
圖5中左邊是目前大部分智慧城市的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常在智慧城市各具體模塊之外建立大數(shù)據(jù)資源池，即大數(shù)據(jù)中心，右邊是本文提出的知識圖譜模型。智慧城市知識圖譜模型并不是取代原來的智慧城市大數(shù)據(jù)資源池，而是在原來的大數(shù)據(jù)資源上，經(jīng)過本體設(shè)計，對數(shù)據(jù)屬性F和關(guān)系R進(jìn)行RDF形式描述，增加一層新的基于知識圖譜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)服務(wù)，這層數(shù)據(jù)將會和人工智能算法模型更緊密地結(jié)合。這種知識圖譜模型和一般的智慧城市大數(shù)據(jù)中心的區(qū)別在于以下3點(diǎn)。
● 以人為本的設(shè)計思路，讓智慧城市更好地圍繞為人服務(wù)展開。一般的大數(shù)據(jù)中心把自然人信息、法人信息、地理信息、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行信息等都放在一個層面上，沒有形成以人為核心的數(shù)據(jù)架構(gòu)。
● 數(shù)據(jù)不與具體業(yè)務(wù)掛鉤，而是在對城市大數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性分類、關(guān)系分析之后提取更高層面的知識庫，利于真正的數(shù)據(jù)共享。
● 結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)及語義網(wǎng)描述體系、標(biāo)準(zhǔn)和工具，便于計算機(jī)系統(tǒng)對大規(guī)模知識系統(tǒng)進(jìn)行存儲與檢索計算，便于人工智能模型之間的有機(jī)結(jié)合，特別是在語義搜索、智能客服、問答系統(tǒng)等方面的應(yīng)用。
3 智慧城市知識圖譜的本體構(gòu)建方法
智慧城市知識圖譜模型需要相應(yīng)的本體支撐。本體源自西方哲學(xué)，描述世界上的客觀存在。比較流行的本體概念是美國斯坦福大學(xué)知名學(xué)者Gruber提出的，即本體是關(guān)于某個實(shí)體概念體系的明確規(guī)范的說明。知識圖譜對知識數(shù)據(jù)的描述和定義被稱為知識體系（schema）或者本體。本體是重要的知識庫，知識圖譜的本體O KG包括對象的類型T(E)、屬性的類型T(F)以及關(guān)系的類型T(R)，具體可表示為：
對象根類型BT(E)的分類是構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜的基礎(chǔ)工作，而現(xiàn)有流行的公共知識庫并沒有按照領(lǐng)域數(shù)據(jù)的特點(diǎn)分類，唯一的根類型就是實(shí)體，這給領(lǐng)域知識表達(dá)帶來了缺陷，無法完整表達(dá)文本、視頻圖片等知識和它們的關(guān)聯(lián)。領(lǐng)域知識圖譜本體的對象根類型BT(E)除了實(shí)體類型Tentity，還應(yīng)增加事件類型Tevent、文本類型Ttext和多媒體類型Tmultimedia，基于上述4種實(shí)體類型，對象根類型BT(E)={Tentity,Tevent,Ttext,Tmultimedia}再通過擴(kuò)展到具體分類表達(dá)領(lǐng)域的知識。
智慧城市的知識圖譜不僅是關(guān)于城市自然人的描述，還有對企業(yè)法人、各種組織、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、地理信息等方面的描述，同時城市發(fā)生的各類事件也需要記錄和關(guān)聯(lián)，可以用實(shí)體、事件、文本和多媒體4種本體的對象根類型BT(E)滿足這樣的要求。
設(shè)計一套完整的智慧城市知識圖譜本體OKG是一項巨大的工程，需要將城市所有相關(guān)的本體根的屬性、相互之間的關(guān)系理清楚，并設(shè)計相應(yīng)的模型完成實(shí)體識別、實(shí)體擴(kuò)展、實(shí)體消歧、關(guān)系抽取等工作。一座城市的所有根類型的本體（包括人、企業(yè)、社會組織、道路、樓房等實(shí)體，也包括城市里發(fā)生的事件、相關(guān)的文本和多媒體）數(shù)量眾多，僅根類型的數(shù)量即可達(dá)到上萬個，為了便于敘述，本文只針對城市自然人的本體設(shè)計展開，知識圖譜的本體設(shè)計也以城市自然人展開。
若自然人在城市中與N個領(lǐng)域（如教育、醫(yī)療、交通等）相關(guān)聯(lián)，則可以由N個領(lǐng)域知識圖譜疊加，構(gòu)成一個完整的多領(lǐng)域知識圖譜。城市自然人的本體有3種設(shè)計思路：單層單領(lǐng)域OKG(ss)、單層多領(lǐng)域OKG(sm)和多層多領(lǐng)域OKG(mm)。
單層單領(lǐng)域OKG(ss)思路（智慧城市知識圖譜單層單領(lǐng)域本體示意如圖6所示）是把整個智慧城市知識圖譜當(dāng)成一個簡單的垂直領(lǐng)域知識圖譜進(jìn)行設(shè)計。這種設(shè)計方式雖然涵蓋了城市管理中各行業(yè)領(lǐng)域的本體，能比較方便地對城市宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和管理，但是卻無法簡單快捷地從整體轉(zhuǎn)入局部，例如在這個大的智慧城市知識圖譜OKG（主本體）中快速清晰地獲取教育或醫(yī)療行業(yè)的知識圖譜Sub(OKG)（子本體）。另外，在建設(shè)這種單層單領(lǐng)域知識圖譜初期，需要對城市各行業(yè)領(lǐng)域的本體有全面的了解，才能規(guī)劃出比較齊備的智慧城市綜合知識圖譜，但這種建設(shè)方式無疑難度很大。
圖6???智慧城市知識圖譜單層單領(lǐng)域本體示意
單層多領(lǐng)域OKG(sm)思路（智慧城市知識圖譜單層多領(lǐng)域本體示意如圖7所示）是在單層單領(lǐng)域OKG(ss)知識圖譜的設(shè)計思路上，意圖解決在智慧城市知識圖譜中區(qū)分出各行業(yè)領(lǐng)域知識圖譜的問題，即解決在主本體中快速區(qū)分子本體的問題。可以通過為子本體增加邊界屬性記錄這些本體所屬的范圍，但城市行業(yè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)內(nèi)容實(shí)際上是會發(fā)生變化的，即本體的內(nèi)容和范圍會發(fā)生變化；另外，不同的城市行業(yè)領(lǐng)域也存在公共的元素（例如個人的信息包括電話號碼，城市通信系統(tǒng)中也包括電話號碼），這些公共元素如果在子本體中各自維護(hù)，當(dāng)切換到主本體中時會面臨是否需要融合、如何融合的問題。從這些問題來看，單層多領(lǐng)域思路的應(yīng)用存在變更困難、冗余過大、從子本體到主本體融合問題較多等困難。
圖7???智慧城市知識圖譜單層多領(lǐng)域本體示意
多層多領(lǐng)域O?KG(m m)思路（智慧城市知識圖譜多層多領(lǐng)域本體示意如圖8所示）是分別設(shè)計子本體，將子本體互相疊加，形成完整的主本體。如針對城市居民的醫(yī)療情況設(shè)計一套醫(yī)療人本體Med(OKG)，針對交通情況設(shè)計一套交通人本體Tra(OKG)，將兩個本體進(jìn)行疊加，經(jīng)過去重fr和消歧fd后，可以形成一個城市自然人的總本體。由于可以采用動態(tài)本體技術(shù)，不需要在最開始就設(shè)計出完善的總本體，而是在設(shè)計好總體架構(gòu)后，將建設(shè)好的子本體逐步疊加完善，最終形成一個完整的本體設(shè)計。
圖8???智慧城市知識圖譜多層多領(lǐng)域本體示意
在垂直領(lǐng)域知識圖譜的應(yīng)用方面，已經(jīng)有很多成熟的產(chǎn)品，并且在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，大部分情況是以垂直領(lǐng)域方式進(jìn)行的（如市民想看病，就用到智慧醫(yī)療功能；孩子教育問題則會用到智慧教育功能）。按照上述本體設(shè)計，雖然通過圖譜疊加會形成很復(fù)雜的多領(lǐng)域知識圖譜，但大部分應(yīng)用可以通過圖譜分層方式抽取出獨(dú)立的一層，形成垂直領(lǐng)域知識圖譜，從而得到強(qiáng)大的應(yīng)用功能。
4 一個子本體構(gòu)建的例子
在城市維穩(wěn)安全領(lǐng)域，城市自然人的子本體Sub(Ocity)被稱為安全人P。通過對維穩(wěn)安全領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識的分析，將安全人的實(shí)體對象E(P)分為個人、組織、證件、虛擬身份、機(jī)動車、電話、銀行賬戶、監(jiān)獄、銀行、賓館酒店、網(wǎng)吧、邊境口岸、網(wǎng)絡(luò)場所等，這些實(shí)體之間的關(guān)系R可以用綜合關(guān)系R1、從屬R2、擁有R3、活動R4、軌跡R5以及網(wǎng)絡(luò)活動R6描述，安全人的本體設(shè)計如圖9所示。
安全人Pi與N個安全人Pn之間存在親屬、鄰居、同事、同乘機(jī)、同火車、同住宿等一種或多種綜合關(guān)系R1(Pi,Pn)。
安全人Pi與N個組織單位Un之間存在從屬關(guān)系R2(Pi,Un)，同時這些組織單位Un與其他N個安全人Pn之間同樣也存在從屬關(guān)系R2(Pn,Un)。
安全人Pi擁有N個證件A、虛擬身份B、機(jī)動車C、電話D以及銀行賬戶G等。其中，通過虛擬身份B與其他同城市的安全人Pj之間存在網(wǎng)絡(luò)關(guān)系RN(B,Pj)；駕駛機(jī)動車會產(chǎn)生違章記錄RC1，在各類卡口會產(chǎn)生卡口過車記錄RC2；通過打電話發(fā)短信與其他安全人產(chǎn)生通話記錄RD(Pi,Pj)，使用手機(jī)上網(wǎng)產(chǎn)生電子活動RD（可利用電子圍欄偵測）；銀行賬戶與其他安全人的銀行賬戶之間會產(chǎn)生銀行交易記錄RG(Pi,Pj)。因此，擁有關(guān)系整體可表示為R3={RN(B,Pj),RC1,RC2,RD(Pi,Pj),RD,RG(Pi,Pj)}。
安全人Pi的行為活動會產(chǎn)生N個違法記錄、服刑記錄和各種案件R4(Pi)。
安全人Pi的移動路線會產(chǎn)生N個軌跡和定位信息R5(Pi)。通過民航訂票和離港信息、鐵路訂票及乘車信息定位安全人移動軌跡的兩端，通過銀行核查信息定位銀行，通過旅客住宿信息定位賓館酒店，通過網(wǎng)吧上網(wǎng)信息定位網(wǎng)吧，通過出入境信息定位邊境口岸。
圖9???安全人的本體設(shè)計
安全人Pi的網(wǎng)絡(luò)活動R6(Pi)可以由N個網(wǎng)絡(luò)場所Pn及N個虛擬身份Vn構(gòu)成， R6(Pi)={Pn,Vn}。
安全人本體設(shè)計完成之后，采用廣州拓爾思大數(shù)據(jù)有限公司研發(fā)的“安拓知識圖譜平臺”進(jìn)行構(gòu)建，安全人的構(gòu)建過程如圖10所示。首先，定義實(shí)體，新增個人、組織、證件、虛擬身份、機(jī)動車、電話、銀行賬戶、監(jiān)獄、銀行、賓館酒店、網(wǎng)吧、邊境口岸、網(wǎng)絡(luò)場所等實(shí)體對象。其次，定義屬性，為各個實(shí)體對象添加屬性。個人的屬性包括姓名、身份證號碼、出生日期、民族、戶籍地址、居住地址等，組織的屬性包括名稱、類型、組織機(jī)構(gòu)代碼、稅務(wù)登記證號、地址、法定代表人、成立日期等。然后，定義關(guān)系及事件，為實(shí)體對象之間添加關(guān)系或事件。個人之間添加親屬、鄰居或同事等綜合關(guān)系，個人與組織之間添加屬于關(guān)系，個人與證件之間添加擁有關(guān)系，電話之間添加通話事件，銀行賬戶之間添加交易事件等。實(shí)體、屬性、關(guān)系以及事件定義完畢后，通過“安拓知識圖譜平臺”提供的數(shù)據(jù)抽取工具對現(xiàn)有的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，并導(dǎo)入平臺的知識庫（這一過程也可利用平臺提供的手工劃線提取功能進(jìn)行抽取），抽取的知識經(jīng)過實(shí)體對齊和屬性填充，最終形成一套完整的安全人知識圖譜。
圖10???安全人的構(gòu)建過程
通過面向業(yè)務(wù)的分析，本文提出了這套安全人本體設(shè)計方案，并且通過“安拓知識圖譜平臺”在國家部委、全國多省及多個地市的維穩(wěn)安全領(lǐng)域有成功的應(yīng)用，同時在應(yīng)用中不斷改進(jìn)和完善，切實(shí)解決了維穩(wěn)安全領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘、分析展現(xiàn)等問題。
5 結(jié)束語
本文提出了一種智慧城市知識圖譜的模型思路，并研究了支撐該模型的本體構(gòu)建方法，提出了介于通用知識圖譜和領(lǐng)域知識圖譜之間的多領(lǐng)域知識圖譜概念，以及城市自然人總本體和子本體的思路，實(shí)現(xiàn)了智慧城市的城市級功能和領(lǐng)域級功能。目前業(yè)界的知識圖譜研究通常把通用圖譜和領(lǐng)域圖譜分開來看，實(shí)際上智慧城市知識圖譜的復(fù)雜度已經(jīng)逼近通用知識圖譜，這樣的多領(lǐng)域圖譜如何實(shí)現(xiàn)，如何解決結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計算量大等問題，是智慧城市知識圖譜建設(shè)中迫切需要解決的。另外，城市除了自然人，城市法人和組織的知識圖譜也相當(dāng)復(fù)雜，而且與城市自然人圖譜是立體交叉的密切關(guān)聯(lián)關(guān)系。智慧城市知識圖譜的很多功能必須配合算法模型才能形成強(qiáng)大威力，而建模和模型訓(xùn)練也將是智慧城市知識圖譜建設(shè)的難點(diǎn)，需要進(jìn)一步深入研究。
作者簡介
臧根林（1963-），男，博士，拓爾思知識圖譜研究院院長，廣州拓爾思大數(shù)據(jù)有限公司首席營銷官，主要研究方向為知識圖譜、知識工程、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、企業(yè)管理、企業(yè)文化 。
王亞強(qiáng)（1971-），男，拓爾思知識圖譜研究院首席科學(xué)家，廣州拓爾思大數(shù)據(jù)有限公司常務(wù)副總經(jīng)理，主要研究方向為領(lǐng)域知識圖譜、知識工程 。
吳慶蓉（1972-），女，拓爾思知識圖譜研究院研究員，廣州拓爾思大數(shù)據(jù)有限公司第三事業(yè)部副總經(jīng)理，主要研究方向為領(lǐng)域知識圖譜、知識工程 。
占春麗（1975-），女，拓爾思知識圖譜研究院研究員，廣州拓爾思大數(shù)據(jù)有限公司研發(fā)中心總經(jīng)理，主要研究方向為領(lǐng)域知識圖譜、知識工程 。
李熠（1979-），男，博士，就職于湘潭大學(xué)，主要研究方向為領(lǐng)域知識圖譜、物聯(lián)網(wǎng) 。
《大數(shù)據(jù)》期刊
《大數(shù)據(jù)（Big Data Research，BDR）》雙月刊是由中華人民共和國工業(yè)和信息化部主管，人民郵電出版社主辦，中國計算機(jī)學(xué)會大數(shù)據(jù)專家委員會學(xué)術(shù)指導(dǎo)，北京信通傳媒有限責(zé)任公司出版的中文科技核心期刊。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的智慧城市知识图谱模型与本体构建方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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