【摘 要】
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[目的]我国苹果产业发展历史悠久,几千年来积累的数据已经形成了一个"资源仓库"。由于这些数据资源之间缺乏深度的组织和语义关联,难以提供精品化的知识服务,因此,解决"资源
【机 构】
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中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国农业科学院农业信息研究所,中国农业科学院
【基金项目】
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中国农业科学院科技创新工程“语义知识发现系统建设与应用”(CAAS-ASTIP-2017-AII)
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[目的]我国苹果产业发展历史悠久,几千年来积累的数据已经形成了一个"资源仓库"。由于这些数据资源之间缺乏深度的组织和语义关联,难以提供精品化的知识服务,因此,解决"资源仓库"中海量数据的知识提取,是产业数据分析的关键。[方法]文章从苹果产业的知识来源、知识获取、知识融合和知识表达4个方面对我国苹果产业知识图谱架构进行设计,提出面向苹果产业数据关联的语义模型构建思路。[结果]基于苹果产业本体的构建和知识关联法则,可以提炼和挖掘苹果产业隐含知识间的关联关系,深度融合苹果产业的数据,从知识检索、知识发现、产业指导等方面为苹果产业的发展提供知识服务。[结论]知识图谱的构建可以为苹果产业的知识组织、有效表达及深度推理提供理论框架,解决产业发展和科学研究中的相关问题,助力苹果产业的科技创新,提升我国苹果产业的竞争力。
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