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图数据库与知识图谱建模实战培训

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1. 培训背景 

随着大数据与人工智能技术的飞速发展,图数据库和知识图谱作为处理复杂关系数据的强大工具,在多个行业领域如金融、医疗、社交网络中展现出巨大潜力。为了提升企业技术团队在数据管理与智能分析方面的能力,增强对复杂数据结构的理解和应用能力,某国企集团信息技术中心特举办“图数据库与知识图谱建模实战”专题培训。此次培训旨在通过理论与实践相结合的方式,帮助学员掌握图数据库的基本原理、知识图谱的构建方法及其在实际业务场景中的应用,为企业的数字化转型与智能化升级提供技术支持。

2.  培训大纲

课程模块

主要内容

Python 基础与图表的读写

图数据库的图存储

图处理引擎

图数据与知识推理的关系

典型图数据库介绍

Neo4J

解释器 Python2.7/3.x、IDE:Anaconda/Pycharm

列表/元组/字典/类/文件

Python 安装与环境配置

Python 基本数据类型:list, dict, tuple, set 等

Python 文件操作:txt, excel 等

Python 的标准库和第三方库

Python 高级用法:切片、迭代、map、filter、reduce

典型图像处理

Pandas 数据处理与分析

Pandas 文件读写和个性化控制

Pandas 的 concat 与 merge

Matplotlib 基本图结构介绍

知识图谱基础—知识表示与建模

知识表示概述

知识表示框架

知识图谱的发展历史

知识表示方法

RDF、RDFs、本体建模

RDF 序列化方法

利用 Protégé进行本体建模

知识图谱核心技术:知识源数据的获取

结构化数据的获取

非结构化数据的获取

将 mysql 数据导出为图谱源数据

案例:

QQ 音乐信息爬取实战

使用爬虫获取歌星、歌曲和专辑等信息

知识图谱核心技术:知识抽取

知识抽取概述

实体抽取技术:基于命名实体、基于关键词

关系抽取技术

事件抽取技术

案例:

使用 hanlp 抽取法人名称、企业名称等信息

RNN、LSTM、Word2Vec、Transformer、CRF、Bert 等技术

天池中医说明书实体识别

DeepDive 关系抽取实战

基于模板完成事件抽取

知识图谱核心技术:知识融合

知识融合概述

实体统一

实体消歧

知识合并

案例:

使用 jieba 完成公司名的实体统一

使用 tf-idf 完成实体消歧

知识图谱核心技术:知识推理

本体知识推理简介与任务分类

本体推理方法与工具介绍

案例:

使用 Jena 进行知识推理

知识图谱核心技术:知识存储

知识存储常用数据库

Apache Jena 数据库

Jena 数据库的安装与部署

SPARQL 语言

Cypher 语言

案例:

音乐知识图谱

图数据库 neo4j

neo4j 的安装与部署

neo4j 药品成分知识图谱

 

3. 讲师简历

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邹伟

长春工业大学人工智能学院院长、华东建筑设计研究总院研究员、山东交通学院客座教授、南昌航空大学硕士生导师、中国软件行业协会专家委员、天津大学创业导师。领导技术团队与全国二十多所高校、国企建立了AI联合实验室,完成50多个深度学习实践项目,广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。

邹老师是从事深度学习项目管理的人员,带队完成了数十个AI项目,内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点,也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等,涵盖内容非常丰富。

邹老师兼备大学老师和企业技术负责人双重身份,已经有10本人工智能领域的专著(京东等平台有售,数十所大学使用作为研究生教材,进入多家大学图书馆名录)。可以结合实践项目进行重点关注内容的讲解和实操。

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4. 培训过程

此次培训由邹伟老师进行入企授课,并同步在线直播,为期2天,来自某国企集团信息部门的80余名技术人员参与了本次培训。

培训期间,邹老师采用讲解、演示、互动讨论和实战操作等多种教学方式,确保每位学员都能深入理解并掌握所学内容。特别是在实战环节,通过模拟真实业务场景,引导学员动手构建知识图谱,解决实际问题,极大地激发了学员的学习热情和创造力。课堂上邹老师还安排了Q&A环节,针对学员的疑问进行一一解答,确保学习效果的巩固。师生之间在一种平等、协作、和谐的气氛下,完成了这期培训。

 

5. 现场花絮

精彩授课:邹老师以其深厚的理论功底和丰富的实践经验,将复杂的图数据库与知识图谱概念讲解得生动有趣。他运用大量实例,将抽象的理论知识转化为易于理解的图像和模型,让学员们能够在轻松愉快的氛围中掌握知识要点。

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同步直播:课程还采用了同步直播的形式,使得无法亲临现场的学员也能通过直播参与学习。直播过程中,学员们通过弹幕积极提问,邹老师则耐心解答,形成了良好的互动氛围。

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互动热烈:在分组讨论中,学员们积极交流思想,碰撞出不少创新火花。

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课间休息:培训间隙,组织了茶歇交流,学员们借此机会加深了解,建立了良好的人际关系网。

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6. 培训收益

①整体把握知识图谱、图数据库的技术要点,可以建立并使用知识图谱完成问答、知识推理等工作;

②整体把握自然语言处理的发展过程、发展方向、当今热点模型和方法;

③了解图数据库的主要技术,理解自然语言处理的思维方式和关键技术,能够完成知识表示和存储;

④可以通过 Python 代码完成实体识别、关系抽取等自动工作。

7. 培训总结

通过两天的紧张学习与实践,学员们不仅系统地掌握了图数据库与知识图谱的理论知识,更重要的是,通过实战项目,学会了如何将这些技术应用于实际业务中,解决了多个实际问题。学员们普遍反映,此次培训内容丰富、实用性强,不仅提升了专业技能,还拓宽了视野,增强了团队协作能力。许多学员表示,将把所学应用到工作中,为企业创造更多价值。


标签: 知识图谱 图数据库

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