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知识图谱的搭建及跨学科应用
本课题将基于对知识图谱系统构建的技术与方法研究,结合具体的学科领域开展实际应用研究。
工科
SCI
CCF
计算机科学与技术
人工智能
知识图谱
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【课题推荐发表期刊】

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【课题背景】

知识图谱作为一门跨学科的研究领域,知识图谱的核心价值在于其能够通过图形方式表示实体及实体间的关系,从而快速描述物理世界中的概念及其相互关系,实现对现实世界中实体及其相互关系的系统化理解。这一学科不仅依赖于计算机科学的基本理论和方法,还结合了信息科学、视觉计算等多个领域的技术。知识图谱在医疗、农业、金融、教育等多个领域都有广泛应用。例如,医疗领域的知识图谱可以整合临床指南、医学文献和患者数据,为医生提供决策支持。通过构建特定领域知识图谱,可以实现对专业问题的准确回答。

本课题将基于对知识图谱系统构建的技术与方法研究,结合具体的学科领域开展实际应用研究,以期提升信息系统的智能化水平,也为相关行业带来革命性的影响。

 

【课题方向参考】

知识图谱构建、知识推理与跨学科的应用研究(结合学员需求确定具体学科领域方向)


【适合人群】

计算机科学及相关研究方向的硕博研究生,需对计算机基础知识具备一定学习基础,熟悉python。


【课题收获】

  • 高质量论文一篇(SCI/CCF定向期刊

  • SCI/CCF期刊投递与发表指导

  • 结业证书


【导师介绍】

张老师,985高校,博士

  • 长期担任顶级期刊/会议的审稿人,包括smart agriculture等。

  • 研究方向:知识图谱、知识推理、智慧农业。

  • 在计算机核心期刊上发表超5篇论文。

  • 具备极为扎实的算法功底,丰富的英文写作经验和论文指导经验;熟练使用python。

  

【课题安排】

研究周期预估六个月左右,具体视学员情况调整

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Dr. Zhang KY96717
双一流985高校博士
知识图谱知识推理智慧农业
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