大数据知识工程发展现状及展望

郑庆华; 刘欢; 龚铁梁; 张玲玲; 刘均

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大数据知识工程发展现状及展望

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大数据知识工程是人工智能的“基础设施”、诸多行业和领域面临的共性需求、信息化迈向智能化的必由之路。本文阐述了大数据知识工程产生的背景与概念内涵,提出了“数据知识化、知识体系化、知识可推理”的研究框架;梳理了知识获取与融合、知识表征、知识推理等大数据知识工程关键技术和智慧教育、税务风险管控、智慧医疗等典型场景中的工程应用;总结了大数据知识工程面临的挑战,研判了大数据知识工程的未来研究方向,包括复杂大数据知识获取、知识+数据混合学习、脑启发知识编码记忆等。研究建议,引导多学科交叉融合,设立重大和重点研发专项,推动大数据知识工程基础理论与技术攻关;加强企业和研究机构间交流合作,推广前沿研究成果并形成应用示范,建立大数据知识工程行业标准体系;以重大需求应用为导向,探索校企协同育人模式,加快大数据知识工程技术在重要行业的落地应用。

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来源
《中国工程科学》 |2023年第2期|208-220|共13页
作者
郑庆华; 刘欢; 龚铁梁; 张玲玲; 刘均;
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作者单位

西安交通大学;

西安交通大学计算机科学与技术学院;

陕西省大数据知识工程重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
大数据知识工程; 知识获取; 知识融合; 知识表征; 知识推理;

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