知识融合研究方法

摘要：

知识融合是知识管理的一个重要部分,它可以融合、转换分布式的信息源,是一种将多个信息源的不同知识进行合并,从而产生新知识的过程.知识融合能对不同的知识库进行深度挖掘,实现不同知识系统资源之间的共享,从而获取有价值或可用的新知识.该文主要对知识融合的相关研究方法进行了综述.首先,对国内外研究现状进行了归纳整理并对语义规则、贝叶斯网络等知识融合算法进行了总结,对所用算法的目的和未来研究方向进行了描述.其次,重点从知识融合定义、模式、框架三个方面进行综述,意在解释当前知识融合由于多学科领域交叉,概念边界模糊,没有形成统一的框架的问题,为研究知识融合的通用框架提供了新思路.再次,详细讨论了机器学习方法、深度学习方法等知识融合的前沿方法,并结合具体的应用实例对知识融合方法的特点进行了分析.最后对知识融合领域应用状况及现阶段存在的问题和发展方向进行了总结和展望.

关键词：知识融合、发展现状、信息融合、机器学习方法、综述

所属期刊栏目：32

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家社会科学基金;辽宁省自然科学基金;辽宁省教育厅基本科研项目;渤海大学校级教学改革研究项目;渤海大学国家安全研究院项目

在线出版日期：2022-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：7-14