本发明涉及的是基于KGQEV的知识图谱数据集质量知识表示方法,它包括:描述数据集自身使用的数据格式符合哪些标准;明确评估知识图谱数据集时使用的质量分类标准,明确类与维度之间的关系;对应用知识图谱数据集的情境进行需求分析,归纳出具体需求并将质量维度与需求的对应关系进行知识表示;针对知识图谱数据集的需求,扩展DQV中维度下的指标;描述数据消费者对知识图谱数据集的反馈以及数据集的自身质量证书;描述知识图谱数据集相关信息;生成对知识图谱数据集的质量评估报告,保存并发布评估报告。本发明通过知识图谱质量表示模型来描述与表示知识图谱数据集的质量知识,明晰需求与指标之间的关系,并提高评估质量报告的可信度。
本发明通过知识图谱质量表示模型来描述与表示知识图谱数据集的质量知识,明晰需求与指标之间的关系,并提高评估质量报告的可信度。
先后承担国家级、省部级及市局级基金和科技攻关课题40余项,各类横向课题百余项,获得过国家科技进步三等奖、省部级一、二、三等奖20余项。团队培养了博士生12名、硕士研究生50多名,青年教师10名,培育省级高层次人才3名,国家级人才1名,选送出国访问学者6名;主持和承担省部级项目6项,市局级项目10多项。
评价单位:- (-)
评价时间:2023-11-13
综合评价
通过知识图谱质量表示模型来描述与表示知识图谱数据集的质量知识,明晰需求与指标之间的关系,并提高评估质量报告的可信度。通过知识图谱质量表示模型来描述与表示知识图谱数据集的质量知识,明晰需求与指标之间的关系,并提高评估质量报告的可信度,描述数据集自身使用的数据格式符合哪些标准,可以有效降低成本,提高效率,具有环保、安全等优势。综上所述,该技术的完整的方案、自适应性和可靠性的优势、与市场需求的契合程度以及应用潜力的市场背景,显示出该技术的潜力和吸引力。然而,在资本化和市场推广过程中,需注意与合作伙伴建立关系、确保产品的稳定性和兼容性、有效的市场营销策略等方面的挑战。通过充分利用相关的数据和趋势分析,可以为该技术的进一步发展提供指导和支持。
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