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基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理
1
作者
高峰
姚光涛
顾进广
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期55-64,共10页
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示...
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。
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关键词
语义
数据流
数据流引擎
推理
知识表示学习
知识图谱
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职称材料
智能气田一体化模型数据共享平台建设与实践
被引量：
8
2
作者
李玥洋
任静思
+1 位作者
张苏
金玮
《西南石油大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期155-162,共8页
一体化仿真模型是智能气田建设的重要基础,如何利用数据驱动模型高效运转已成为亟待解决的关键难题。针对数据源分散、可用性差及与模型交互程度低等问题,开展了以下技术攻关:(1)结合数据服务总线(DSB)与PI OLEDB接口技术,实现多源结构...
一体化仿真模型是智能气田建设的重要基础,如何利用数据驱动模型高效运转已成为亟待解决的关键难题。针对数据源分散、可用性差及与模型交互程度低等问题,开展了以下技术攻关:(1)结合数据服务总线(DSB)与PI OLEDB接口技术,实现多源结构化数据的有效集成与实时抽取,满足一体化模型对不同时间维度生产数据的业务需求;(2)建立数据质量规则库和自动扫描制度,实现数据质量的有效管控,确保一体化模型的正常运行;(3)开发基于数据流引擎技术的数据交互工具,实现了综合数据库与仿真模型的自动交互,其优势在于应用场景改变时,能够应用灵活编排基础服务的方法高效复用前期数据建设成果,大幅提高开发效率。研究表明,与国内外同类技术相比,应用数据流引擎技术突破了一体化模型与外部数据资源的交互壁垒,打破了该领域数据应用定制化开发的服务模式,为智能气田建设奠定了技术基础。
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关键词
智能气田
一体化模型
数据
服务
数据流引擎
数据
交互
灵活编排
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职称材料
题名
基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理
1
作者
高峰
姚光涛
顾进广
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学大数据科学与工程研究院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期55-64,共10页
基金
国家自然科学基金(U1836118)
国家社会科学基金重大计划(11&ZD189)
湖北省自然科学基金(2018CFB194)。
文摘
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。
关键词
语义
数据流
数据流引擎
推理
知识表示学习
知识图谱
Keywords
semantic data flow
data flow engine
reasoning
knowledge representation learning
knowledge graph
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
智能气田一体化模型数据共享平台建设与实践
被引量：
8
2
作者
李玥洋
任静思
张苏
金玮
机构
中国石油西南油气田分公司勘探开发研究院
中国石油西南油气田分公司通讯与信息技术中心
昆仑数智科技有限责任公司
出处
《西南石油大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期155-162,共8页
文摘
一体化仿真模型是智能气田建设的重要基础,如何利用数据驱动模型高效运转已成为亟待解决的关键难题。针对数据源分散、可用性差及与模型交互程度低等问题,开展了以下技术攻关:(1)结合数据服务总线(DSB)与PI OLEDB接口技术,实现多源结构化数据的有效集成与实时抽取,满足一体化模型对不同时间维度生产数据的业务需求;(2)建立数据质量规则库和自动扫描制度,实现数据质量的有效管控,确保一体化模型的正常运行;(3)开发基于数据流引擎技术的数据交互工具,实现了综合数据库与仿真模型的自动交互,其优势在于应用场景改变时,能够应用灵活编排基础服务的方法高效复用前期数据建设成果,大幅提高开发效率。研究表明,与国内外同类技术相比,应用数据流引擎技术突破了一体化模型与外部数据资源的交互壁垒,打破了该领域数据应用定制化开发的服务模式,为智能气田建设奠定了技术基础。
关键词
智能气田
一体化模型
数据
服务
数据流引擎
数据
交互
灵活编排
Keywords
intelligent gas field
integrated model
data service
data flow engine
data interaction
flexible arrangement
分类号
TE344 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理
高峰
姚光涛
顾进广
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
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职称材料
2
智能气田一体化模型数据共享平台建设与实践
李玥洋
任静思
张苏
金玮
《西南石油大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
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职称材料
已选择
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