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北京大学信息管理系 李广建 ligj@  1、什么是知识融合？  2、为什么要进行知识融合？  3、知识融合的输入和输出  4、知识融合的体系架构  5、知识融合的关键技术  6、深度学习与知识融合  数据融合（20世纪70年代） ◦ 起源于1973年美国国防部资助开发的声纳信号处理系统 ◦ 利用多个传感器的信息, 进行分析处理与综合, 得到对环境或目标的判断测量, 并形成综合的发 展趋势 ◦ 有特定应用场景传感器  信息融合 （20世纪90年代初期） ◦ 对来自多源的数据和信息进行组合或综合的处理过程，以期得到比单一信息源更精确、更可靠 的估计或推理决策 ◦ 信息融合的对象是来自多个数据源的信息或数据，而并不局限于来自传感器的数据  知识融合 （20世纪90年代后期） ◦ 知识融合是在信息融合基础上发展起来的一个新的融合概念，早在1983年，文献“Software Tools for Knowledge Fusion ”（Holsapple Whinston ，1983）中已经使用了知识融合 一词，但是对这一概念进行关注与研究则是开始于20世纪90年代后期（Pearlman，1996； Gray等，1997；Preece等，2000）。  侧重于知识融合的过程 ◦ 从多个异构的网络资源中定位和抽取知识并对其进行转换的过程， 从而将能够将这种知识的组合应用于问题求解（A. Preece等， 2001） ◦ 知识融合是定位知识、转换知识、整合知识的过程 （A. Preece等， 2000）  侧重于知识融合的目标 ◦ 知识融合是对松耦合来源中的知识进行集成，构成一个合成的资源， 用来补充不完全的知识和获取新知识 （A. Smirnov，2002）  信息集成/整合（integration） ◦ 知识融合可以被看作是信息集成的高级形式，信息集成关注的是如何发现相关的信息，而知识 融合则关注将发现的信息进行合并以便创建更加完整、更确定和冲突更少的知识。 （Xie等， 2015）  知识集成/整合（integration） ◦ 知识集成是将新信息合并到现有知识体系的过程，它关注的是新知识与已有知识的互动以及已 有知识如何才能容纳新信息（K. S. Murray，1996 ） ◦ 知识集成较多地集中在知识表示层面，比较少涉及对知识内涵或语义层面进行分析处理，而知 识融合需要通过适合的算法模型产生基于现有知识的新知识，并能够通过反馈机制对新知识进 行合理评估，从而提高不同知识对象之间的协同工作能力，因而知识融合是更深层次的知识过 程。 （王润生，2007）  信息聚合/知识聚合（aggregation） ◦ Knowledge fusion relates autonomous knowledge sources and generates integrated knowledge. It differs from knowledge aggregation in that the latter just collects relevant knowledge and doesn’t infer from it. Knowledge fusion not only collects knowledge, but it also “creates” integrated knowledge by inferring new or hidden knowledge.  1、什么是知识融合？  2、为什么要进行知识融合？  3、知识融合的输入和输出  4、知识融合的体系架构  5、知识融合的关键技术  6、深度学习与知识融合 /2011/04/18/  大数据时代，我们面临不同领域、不同来源的数据 集的多样性 ◦ 不同表示、不同分布、不同规模、不同密度  如何开启这些不同（存在潜在联系）数据集中的知 识的力量 ◦ 需要能够从各种数据集中进行知识融合的先进技术  当今社会逐步成为数据驱动 ◦ Data-driven education, evidence-based medicine, BI...  知识融合是在