大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理

大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜構(gòu)建方法：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、知識(shí)融合知識(shí)圖譜推理方法：規(guī)則推理、路徑推理、嵌入推理知識(shí)圖譜應(yīng)用領(lǐng)域：智能問答、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療保健知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)融合知識(shí)圖譜推理挑戰(zhàn)：推理效率、推理準(zhǔn)確性、推理可解釋性知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的評(píng)價(jià)方法：準(zhǔn)確率、召回率、F1值知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的最新進(jìn)展：深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的未來發(fā)展方向：知識(shí)圖譜自動(dòng)化、知識(shí)圖譜跨領(lǐng)域融合、知識(shí)圖譜時(shí)空推理ContentsPage目錄頁知識(shí)圖譜構(gòu)建方法：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、知識(shí)融合大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜構(gòu)建方法：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、知識(shí)融合實(shí)體抽取1.實(shí)體抽取是指從文本、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取實(shí)體信息的過程，是知識(shí)圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)。2.常用的實(shí)體抽取方法包括基于規(guī)則的實(shí)體抽取、基于統(tǒng)計(jì)的實(shí)體抽取和基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體抽取。3.基于規(guī)則的實(shí)體抽取方法主要使用手工編寫的規(guī)則來識(shí)別實(shí)體，適用于結(jié)構(gòu)化程度較高的文本數(shù)據(jù)。4.基于統(tǒng)計(jì)的實(shí)體抽取方法主要使用統(tǒng)計(jì)模型來識(shí)別實(shí)體，適用于結(jié)構(gòu)化程度較低的文本數(shù)據(jù)。5.基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體抽取方法主要使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別實(shí)體，具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。關(guān)系抽取1.關(guān)系抽取是指從文本、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取關(guān)系信息的過程，是知識(shí)圖譜構(gòu)建的重要步驟。2.常用的關(guān)系抽取方法包括基于規(guī)則的關(guān)系抽取、基于統(tǒng)計(jì)的關(guān)系抽取和基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取。3.基于規(guī)則的關(guān)系抽取方法主要使用手工編寫的規(guī)則來識(shí)別關(guān)系，適用于結(jié)構(gòu)化程度較高的文本數(shù)據(jù)。4.基于統(tǒng)計(jì)的關(guān)系抽取方法主要使用統(tǒng)計(jì)模型來識(shí)別關(guān)系，適用于結(jié)構(gòu)化程度較低的文本數(shù)據(jù)。5.基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法主要使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別關(guān)系，具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。知識(shí)圖譜構(gòu)建方法：實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、知識(shí)融合知識(shí)融合1.知識(shí)融合是指將來自不同來源的知識(shí)信息進(jìn)行整合、統(tǒng)一的過程，是知識(shí)圖譜構(gòu)建的關(guān)鍵步驟。2.知識(shí)融合的主要方法包括基于規(guī)則的知識(shí)融合、基于統(tǒng)計(jì)的知識(shí)融合和基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)融合。3.基于規(guī)則的知識(shí)融合方法主要使用手工編寫的規(guī)則來融合知識(shí)信息，適用于結(jié)構(gòu)化程度較高的知識(shí)信息。4.基于統(tǒng)計(jì)的知識(shí)融合方法主要使用統(tǒng)計(jì)模型來融合知識(shí)信息，適用于結(jié)構(gòu)化程度較低的知識(shí)信息。5.基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)融合方法主要使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來融合知識(shí)信息，具有較高的融合準(zhǔn)確率。知識(shí)圖譜推理方法：規(guī)則推理、路徑推理、嵌入推理大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜推理方法：規(guī)則推理、路徑推理、嵌入推理規(guī)則推理：1.規(guī)則推理是一種傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜推理方法，它利用預(yù)定義的規(guī)則來推導(dǎo)新知識(shí)。2.規(guī)則推理的優(yōu)點(diǎn)在于推理過程清晰透明，可解釋性強(qiáng)，且推理效率較高。3.規(guī)則推理的缺點(diǎn)在于規(guī)則的構(gòu)建和維護(hù)成本較高，并且規(guī)則的覆蓋范圍有限，難以處理復(fù)雜的關(guān)系和不確定性。路徑推理：1.路徑推理是一種基于圖結(jié)構(gòu)的知識(shí)圖譜推理方法，它通過沿著知識(shí)圖譜中的路徑進(jìn)行推理來導(dǎo)出新知識(shí)。2.路徑推理的優(yōu)點(diǎn)在于推理過程簡(jiǎn)單直觀，可解釋性強(qiáng)，且推理效率較高。3.路徑推理的缺點(diǎn)在于推理結(jié)果的準(zhǔn)確性和完整性受限于知識(shí)圖譜的質(zhì)量和覆蓋范圍，并且難以處理循環(huán)路徑和不確定性。知識(shí)圖譜推理方法：規(guī)則推理、路徑推理、嵌入推理嵌入推理：1.嵌入推理是一種基于知識(shí)圖譜嵌入的推理方法，它將知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系嵌入到一個(gè)低維向量空間中，然后利用向量空間中的距離或相似性來進(jìn)行推理。2.嵌入推理的優(yōu)點(diǎn)在于推理過程高效快速，可擴(kuò)展性強(qiáng)，且能夠處理復(fù)雜的關(guān)系和不確定性。知識(shí)圖譜應(yīng)用領(lǐng)域：智能問答、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療保健大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜應(yīng)用領(lǐng)域：智能問答、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療保健智能問答1.知識(shí)圖譜為智能問答系統(tǒng)提供豐富且結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫，幫助系統(tǒng)快速準(zhǔn)確地理解和回答用戶的問題。2.知識(shí)圖譜中的實(shí)體、屬性和關(guān)系可用來構(gòu)建問答模型，使系統(tǒng)能夠根據(jù)知識(shí)庫中的信息生成合理的回答。3.知識(shí)圖譜還可以用來構(gòu)建復(fù)雜的問答系統(tǒng)，如對(duì)話式問答系統(tǒng)，使系統(tǒng)能夠與用戶進(jìn)行自然語言的交互。推薦系統(tǒng)1.知識(shí)圖譜為推薦系統(tǒng)提供用戶興趣和物品屬性信息，幫助系統(tǒng)更好地理解用戶的需求和物品的特征。2.知識(shí)圖譜中的實(shí)體、屬性和關(guān)系可用來構(gòu)建推薦模型，使系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的歷史行為和知識(shí)庫中的信息推薦個(gè)性化的物品。3.知識(shí)圖譜還可以用來構(gòu)建復(fù)雜的推薦系統(tǒng)，如協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)，使系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的相似性推薦物品。知識(shí)圖譜應(yīng)用領(lǐng)域：智能問答、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療保健醫(yī)療保健1.知識(shí)圖譜為醫(yī)療保健領(lǐng)域提供豐富的醫(yī)學(xué)知識(shí)，幫助醫(yī)生更好地診斷和治療疾病。2.知識(shí)圖譜中的實(shí)體、屬性和關(guān)系可用來構(gòu)建醫(yī)療模型，使系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的癥狀和病史推斷可能的疾病。3.知識(shí)圖譜還可以用來構(gòu)建復(fù)雜的醫(yī)療保健系統(tǒng)，如電子病歷系統(tǒng)，使醫(yī)生能夠快速準(zhǔn)確地獲取患者的醫(yī)療信息。知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)融合大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)融合知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源1.多樣性：知識(shí)圖譜構(gòu)建需要從多個(gè)來源獲取數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像）以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML、JSON）。2.異構(gòu)性：來自不同來源的數(shù)據(jù)可能具有不同的格式、結(jié)構(gòu)和語義。這給數(shù)據(jù)集成和融合帶來了挑戰(zhàn)。3.不完整性：知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)可能是不完整的，這可能會(huì)影響推理和決策的準(zhǔn)確性。知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量1.準(zhǔn)確性：知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)需要準(zhǔn)確可靠，否則可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的推理和決策。2.一致性：知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)需要保持一致，避免出現(xiàn)矛盾或沖突。3.時(shí)效性：知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)需要保持時(shí)效性，以反映現(xiàn)實(shí)世界中的變化。知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)融合知識(shí)圖譜構(gòu)建挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)融合1.同義詞和多義詞：同義詞是指具有相同含義的不同單詞或短語，而多義詞是指具有多個(gè)含義的單詞或短語。這給數(shù)據(jù)融合帶來了挑戰(zhàn)。2.實(shí)體識(shí)別和鏈接：實(shí)體識(shí)別是指識(shí)別知識(shí)圖譜中的實(shí)體，而實(shí)體鏈接是指將實(shí)體鏈接到知識(shí)圖譜中的其他實(shí)體。這給數(shù)據(jù)融合帶來了挑戰(zhàn)。知識(shí)圖譜推理挑戰(zhàn)：推理效率、推理準(zhǔn)確性、推理可解釋性大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜推理挑戰(zhàn)：推理效率、推理準(zhǔn)確性、推理可解釋性知識(shí)圖譜推理效率1.知識(shí)圖譜推理過程通常涉及大量的計(jì)算，尤其是在處理大型知識(shí)圖譜時(shí)，計(jì)算量會(huì)急劇增加，導(dǎo)致推理效率低下。2.知識(shí)圖譜推理效率受到多種因素的影響，包括知識(shí)圖譜的大小、推理算法的復(fù)雜度、推理硬件的性能等。3.為了提高知識(shí)圖譜推理效率，研究人員提出了多種優(yōu)化方法，例如：使用并行處理技術(shù)、選擇高效的推理算法、優(yōu)化推理硬件等。知識(shí)圖譜推理準(zhǔn)確性1.知識(shí)圖譜推理準(zhǔn)確性是指推理結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的一致程度。2.知識(shí)圖譜推理準(zhǔn)確性受到多種因素的影響，包括知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量、推理算法的可靠性、推理硬件的穩(wěn)定性等。3.為了提高知識(shí)圖譜推理準(zhǔn)確性，研究人員提出了多種策略，例如：對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制、選擇可靠的推理算法、優(yōu)化推理硬件等。知識(shí)圖譜推理挑戰(zhàn)：推理效率、推理準(zhǔn)確性、推理可解釋性知識(shí)圖譜推理可解釋性1.知識(shí)圖譜推理可解釋性是指推理過程和推理結(jié)果能夠被人類理解。2.知識(shí)圖譜推理可解釋性對(duì)于知識(shí)圖譜的應(yīng)用至關(guān)重要，因?yàn)樗梢詭椭脩衾斫馔评磉^程，并對(duì)推理結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。3.為了提高知識(shí)圖譜推理可解釋性，研究人員提出了多種方法，例如：使用可解釋性推理算法、提供推理過程的可視化、支持用戶對(duì)推理結(jié)果進(jìn)行反饋等。知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的評(píng)價(jià)方法：準(zhǔn)確率、召回率、F1值大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的評(píng)價(jià)方法：準(zhǔn)確率、召回率、F1值主題名稱：知識(shí)圖譜構(gòu)建的準(zhǔn)確率1.知識(shí)圖譜構(gòu)建的準(zhǔn)確率是指知識(shí)圖譜中三元組的事實(shí)正確性，反映了知識(shí)圖譜構(gòu)建的質(zhì)量。2.知識(shí)圖譜構(gòu)建的準(zhǔn)確率可以通過人工評(píng)估或自動(dòng)評(píng)估來衡量。人工評(píng)估需要領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)知識(shí)圖譜中的事實(shí)進(jìn)行一一核實(shí)，而自動(dòng)評(píng)估則可以使用一些預(yù)定義的規(guī)則或算法來判斷事實(shí)的正確性。3.知識(shí)圖譜構(gòu)建的準(zhǔn)確率受到多種因素的影響，包括數(shù)據(jù)源的質(zhì)量、知識(shí)抽取算法的性能以及知識(shí)融合算法的有效性。主題名稱：知識(shí)圖譜構(gòu)建的召回率1.知識(shí)圖譜構(gòu)建的召回率是指知識(shí)圖譜中包含的事實(shí)數(shù)量與真實(shí)世界中所有事實(shí)數(shù)量的比率，反映了知識(shí)圖譜構(gòu)建的覆蓋面。2.知識(shí)圖譜構(gòu)建的召回率可以通過人工評(píng)估或自動(dòng)評(píng)估來衡量。人工評(píng)估需要領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)知識(shí)圖譜中的事實(shí)進(jìn)行一一核實(shí)，并統(tǒng)計(jì)出知識(shí)圖譜中未包含的事實(shí)數(shù)量。自動(dòng)評(píng)估則可以使用一些預(yù)定義的規(guī)則或算法來判斷哪些事實(shí)應(yīng)該被包含在知識(shí)圖譜中，并統(tǒng)計(jì)出知識(shí)圖譜中未包含的事實(shí)數(shù)量。3.知識(shí)圖譜構(gòu)建的召回率受到多種因素的影響，包括數(shù)據(jù)源的豐富程度、知識(shí)抽取算法的性能以及知識(shí)融合算法的有效性。知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的評(píng)價(jià)方法：準(zhǔn)確率、召回率、F1值主題名稱：知識(shí)圖譜構(gòu)建的F1值1.知識(shí)圖譜構(gòu)建的F1值是準(zhǔn)確率和召回率的加權(quán)平均值，反映了知識(shí)圖譜構(gòu)建的綜合性能。2.知識(shí)圖譜構(gòu)建的F1值可以通過以下公式計(jì)算：F1值=2*準(zhǔn)確率*召回率/(準(zhǔn)確率+召回率)。3.知識(shí)圖譜構(gòu)建的F1值介于0和1之間，F(xiàn)1值越高，知識(shí)圖譜構(gòu)建的性能越好。主題名稱：知識(shí)圖譜推理的準(zhǔn)確率1.知識(shí)圖譜推理的準(zhǔn)確率是指知識(shí)圖譜推理結(jié)果的正確性，反映了知識(shí)圖譜推理的質(zhì)量。2.知識(shí)圖譜推理的準(zhǔn)確率可以通過人工評(píng)估或自動(dòng)評(píng)估來衡量。人工評(píng)估需要領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)知識(shí)圖譜推理的結(jié)果進(jìn)行一一核實(shí)，而自動(dòng)評(píng)估則可以使用一些預(yù)定義的規(guī)則或算法來判斷推理結(jié)果的正確性。3.知識(shí)圖譜推理的準(zhǔn)確率受到多種因素的影響，包括知識(shí)圖譜的質(zhì)量、推理算法的性能以及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的合理性。知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的評(píng)價(jià)方法：準(zhǔn)確率、召回率、F1值主題名稱：知識(shí)圖譜推理的召回率1.知識(shí)圖譜推理的召回率是指知識(shí)圖譜推理能夠發(fā)現(xiàn)的所有事實(shí)數(shù)量與知識(shí)圖譜中所有事實(shí)數(shù)量的比率，反映了知識(shí)圖譜推理的覆蓋面。2.知識(shí)圖譜推理的召回率可以通過人工評(píng)估或自動(dòng)評(píng)估來衡量。人工評(píng)估需要領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)知識(shí)圖譜推理的結(jié)果進(jìn)行一一核實(shí)，并統(tǒng)計(jì)出知識(shí)圖譜推理未發(fā)現(xiàn)的事實(shí)數(shù)量。自動(dòng)評(píng)估則可以使用一些預(yù)定義的規(guī)則或算法來判斷哪些事實(shí)應(yīng)該被知識(shí)圖譜推理發(fā)現(xiàn)，并統(tǒng)計(jì)出知識(shí)圖譜推理未發(fā)現(xiàn)的事實(shí)數(shù)量。3.知識(shí)圖譜推理的召回率受到多種因素的影響，包括知識(shí)圖譜的質(zhì)量、推理算法的性能以及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的合理性。主題名稱：知識(shí)圖譜推理的F1值1.知識(shí)圖譜推理的F1值是準(zhǔn)確率和召回率的加權(quán)平均值，反映了知識(shí)圖譜推理的綜合性能。2.知識(shí)圖譜推理的F1值可以通過以下公式計(jì)算：F1值=2*準(zhǔn)確率*召回率/(準(zhǔn)確率+召回率)。知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的最新進(jìn)展：深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的最新進(jìn)展：深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型深度學(xué)習(xí)在知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理中的應(yīng)用：1.深度學(xué)習(xí)模型可以通過學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜中的實(shí)體、關(guān)系和屬性之間的復(fù)雜關(guān)系，自動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)。2.深度學(xué)習(xí)模型可以用于知識(shí)圖譜的自動(dòng)構(gòu)建，生成新的實(shí)體、關(guān)系和屬性。3.深度學(xué)習(xí)模型可以用于知識(shí)圖譜的推理，回答用戶提出的問題。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理中的應(yīng)用：1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，可以有效地學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜中實(shí)體和關(guān)系之間的復(fù)雜關(guān)系。2.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于知識(shí)圖譜的構(gòu)建，通過學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系之間的復(fù)雜關(guān)系，自動(dòng)生成新的實(shí)體、關(guān)系和屬性。3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于知識(shí)圖譜的推理，通過學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系之間的復(fù)雜關(guān)系，回答用戶提出的問題。知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的最新進(jìn)展：深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型在知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理中的應(yīng)用：1.知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型是一種在大量知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)上預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以快速遷移到新的知識(shí)圖譜任務(wù)中。2.知識(shí)圖譜預(yù)訓(xùn)練模型可以用于知識(shí)圖譜的構(gòu)建，通過遷移學(xué)習(xí)的方式，快速構(gòu)建新的知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的未來發(fā)展方向：知識(shí)圖譜自動(dòng)化、知識(shí)圖譜跨領(lǐng)域融合、知識(shí)圖譜時(shí)空推理大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理的未來發(fā)展方向：知識(shí)圖譜自動(dòng)化、知識(shí)圖譜跨領(lǐng)域融合、知識(shí)圖譜時(shí)空推理知識(shí)圖譜自動(dòng)化1.應(yīng)用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：如自然語言處理、知識(shí)表示和推理、自動(dòng)抽取等，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建和維護(hù)。2.利用分布式計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)：提高知識(shí)圖譜的構(gòu)建和推理效率，支持大規(guī)模知識(shí)圖譜的處理和應(yīng)用。3.開發(fā)知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建和維護(hù)工具：降低知識(shí)圖譜構(gòu)建和維護(hù)的門檻，使知識(shí)圖譜技術(shù)更加易于使用和推廣。知識(shí)圖譜跨領(lǐng)域融合1.知識(shí)圖譜的跨領(lǐng)域融合：打破不同領(lǐng)域知識(shí)圖譜之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域知識(shí)的融合和共享。2.跨領(lǐng)域知