服装领域知识图谱的研究进展.pdf

研究与技术丝绸 服装领域知识图谱的研究进展 贡沁茵 李小辉(东华大学.服装与艺术设计学院.现代服装设计与技术教育部重点实验室上海)摘要:知识图谱作为一种新型知识表示方法以结构化的形式描述客观实体之间的关系 为推动知识图谱在服装领域的应用文章首先阐述了知识图谱的基本概念、关键技术、构建方法及应用领域随后阐述了知识图谱在服装领域中研究的必要性综述了当前知识图谱在服装设计、服装生产及服装营销方面的研究进展并分析目前服装知识图谱的优缺点以及在构建服装领域知识图谱所遇到的挑战同时指出服装领域中可构建知识图谱的方向与现实意义研究认为知识图谱在服装各个领域具有较大的发展前景将服装知识图谱与人工智能等技术相结合能够推动服装设计、制版等方面的智能化、自动化关键词:知识表示知识图谱构建服装知识图谱服装智能化智能制版服装生产中图分类号:.文献标志码:文章编号:()引用页码:./.收稿日期:修回日期:作者简介:贡沁茵()女硕士研究生研究方向为数字化服装结构设计 通信作者:李小辉副教授.服装领域随着人工智能的发展逐渐趋向智能化但在制版、生产等领域还是大量依靠人力而知识图谱的运用能够进一步推动服装领域的数字化进程 知识图谱()作为人工智能的核心技术之一在众多领域得到了广泛的应用 知识图谱在 年由 率先提出最初用于智能化谷歌搜索引擎 知识图谱的本质是揭露实体之间关系的语义网络通过节点之间的关系以图谱的形式揭示基础知识中的隐含动态结构信息 通常知识图谱的表达方式是实体关系实体或者实体、属性、实体也可用形象化表示方法即 ()基本的知识图谱构建方法有两种:自顶向下和自底向上 通常包括知识表示与建模、知识获取、知识融合、知识图谱查询此外知识图谱补全()和关系抽取()是两种知识图谱的扩展方法在知识图谱的基础上知识推理、知识图谱嵌入、知识应用等内容成为新的研究热点 伴随着人工智能、大数据的发展知识图谱被广泛应用于推荐系统、智能问答和信息安全等领域中 同时包括学术领域中的多学科知识图谱、专利知识图谱以及运用 构建的文献知识图谱、计算机领域的机器人操作知识图谱服装领域可以分为服装商品企划、服装款式设计、服装结构设计、服装工艺设计、服装样衣制作、服装生产制造、服装营销等 在服装领域构建知识图谱不仅可以完善服装领域的知识体系还可以为人工智能、知识推理等智能化知识应用提供数据支持加快服装领域的数字化进程 目前所应用到服装知识图谱的有服装设计资源、服装搭配、服装智能制造、服装个性化推荐、服装领域文献可视化等其中大部分集中于服装个性化推荐领域而对于服装结构设计、服装工艺等方面有所忽略 服装领域的知识图谱在构建上也存在一定难度服装纺织领域知识庞杂在构建专业领域的知识图谱时需要对专业知识十分了解为此有学者为更高效构建服装知识图谱提出了一种基于众包模式与区块链技术的知识图谱拓展方法本文综述了知识图谱在服装领域的研究进展包括服装设计类、服装生产管理类和服装营销类知识图谱分析其功能及涉及知识图谱构建的关键技术并对未来服装知识图谱的研究方向提出了展望 服装设计类知识图谱服装设计包括了服装款式设计、服装结构设计以及服装工艺设计等目前服装设计类的知识图谱包含服装设计文献分析、服装设计资源、服装搭配知识图谱等对于服装结构设计中的规格尺寸、人体与部件关系、制版参数及工艺设计等方面缺少深入的研究基于知识图谱的文献分析研究能够分析目前服装领域的研究热点、研究进展等 运用传统的文献计量法和 可视化软件对服装设计相关文献进行分析可以研究当前服第 卷 第 期服装领域知识图谱的研究进展装设计领域的研究现状及未来的研究热点在构建知识图谱之前首先要进行知识获取及分类从大量资源中提取关键信息并且进行分类十分重要 有学者提出了一种多视角分类模型从装饰工艺文本中提取特征词减小负相关特征词的影响从而对服装工艺装饰文本进行智能分类为构建服装设计资源知识图谱做铺垫 图 为服装装饰工艺文本资源的预处理过程图 服装装饰工艺文本资源的预处理过程.在获得大量的知识资源后需进行知识抽取即从非结构化的数据库中抽取对知识图谱有价值的部分并且将抽取出来的知识转化为结构化知识存入知识图谱 有学者构建了少数民族服饰文化知识图谱使用 模型对数据进行实体抽取并将该模型与双层注意力机制结合用于关系抽取最后将知识保存到 图数据库中 在知识图谱的基础上增加语义支持构建语义检索模型最终建成少数民族服饰文化检索平台 另外 等以知识点获取为出发点构建了服装知识图谱的概念层并研究了一种基于服装领域知识图谱的实体自动提取方法 在构建的过程中从非结构化服装数据中进行命名实体识别和提取旨在构建一个高质量的服装知识库对未来构建服装设计等知识图谱的研究具有重要意义知识图谱的构建有助于增强模型效果一个基于时尚图谱增强的个性化服装兼容性建模首先构建了一个时尚图谱不仅包括了实体之间的协同关系同时引入了交互关系和从属关系在时尚图谱的基础上构建个性化服装兼容性模型包括一阶交互建模模块和协同的高阶交互建模模块通过时尚图谱增强模型的效果 本文所涉及的核心技术即知识图谱的嵌入知识图谱的嵌入是有向图的矢量表示实现了对实体和关系的分布表示可高效地实现语义相似度计算等操作显著提升计算效率除此之外 等基于多模态聚类网络理论提出了一种特征与模板多重融合的三维服装设计资源知识图谱 通过将三维的关节点位置投影到平面的坐标轴中从而构建三维服装资源知识图谱以此强化 服装设计系统的实用性目前学者们所研究的服装设计类知识图谱不仅可以将设计资源结构化辅助设计师进行设计还可基于此建立模型起到增强模型效果的作用 但针对服装结构设计方面的知识图谱有所忽略虽然服装 技术、参数化制版大幅提高了制版效率和准确度但服装制版仍需进一步趋于数字化、智能化其中运用到人工智能、机器学习等技术为提升制版精度和准确度知识图谱必不可少 服装生产管理类知识图谱服装生产管理领域涉及服装生产有关的生产管理要素管理、生产计划管理、技术管理、质量控制等 在服装生产智能化的过程中需要用到知识图谱技术加以辅助将生产过程中的大量数据进行融合以及将生产环节的各个流程联系起来等知识图谱在智能制造中的应用包括基于知识图谱的过程监控、基于知识图谱的质量分析、基于知识图谱的故障分析、基于知识图谱的人机协同交互、基于知识图谱的智慧工厂等 其中基于知识图谱的质量分析是通过知识图谱建模了生产过程中的各个工序及之间的关系基于知识图谱的智慧工厂可以实现设备、人员、资源的统一管理加强作业单元之间的联系等为了将服装生产中的动态数据相融合有学者基于服装定制的特点建立了服装定制生产的知识图谱研究了面向服装定制生产的知识表示、生成、挖掘与推理并且基于知识图谱设计了服装定制生产流程动态数据融合方法 在正式构建知识图谱前首先要进行本体构建即知识建模知识建模的过程就是对本体库构建的过程将知识图谱中的实体属性抽象成概念以此规范数据层中实体的表现形式 首先将过程、资源与特征作为本体进行知识建模然后进行知识图谱的构建 其中采取了自顶向下、自底向上及双向融合的方法来构建知识图谱 然后在知识图谱的基础上进行知识表示、知识推理的研究最终实现服装定制生产流程动态知识融合 图 为自顶向下的服装定制生产知识图谱构建方法除此之外知识图谱还可以运用于服装生产领域科学文献的可视化分析 首先对服装领域的文献进行数据收集然后利用 软件进行关键词共现分析服装纺织领域的研究热点、研究前沿等 目前有学者基于 软件对中国服装数字化研究时空分布、知识主体分布、研究前沿等进行了较为深入的研究总结了国内服装数字化技术研究的体系结构 通过知识图谱了解服装研究热点、研究前沿进一步提出服装智能化制造的发展方向.图 自顶向下的服装定制生产知识图谱构建方法.由于服装行业在中国具有体量大、范围广和领域深的特点在知识图谱构建的过程中存在一定的难度知识抽取、知识融合等过程需要花费大量的时间因此将知识图谱应用到服装生产领域还需要提高数据融合的效率等 服装营销类知识图谱知识图谱在服装营销领域已经有一定的发展尤其是在个性化推荐方面故本文将重点分析服装个性化推荐服装知识图谱的构建方法等核心技术随着消费者个性化需求的增加推荐系统逐渐发展该系统能够根据用户需求推荐商品促进消费 为了能够提高服装推荐的效率更好地满足消费者的购物需求学者们构建了关于服装个性化推荐的知识图谱在过去的服装推荐系统中学者们主要专注于从大量的历史数据中获取用户的喜好忽略了服装与用户之间的关系及用户的环境因素 等构建了用户知识图谱、服装知识图谱和环境知识图谱并且通过 算法捕捉服装属性和环境属性之间的关系从而根据用户的需求匹配已建立的知识图谱推荐与用户收藏最相似的服装 但其中皆为人工构建知识图谱需耗费较多的时间精力在未来的研究中可以考虑从文献中自动提取为了解决传统服饰领域推荐系统数据稀疏和冷启动的问题有学者以服装搭配为切入点构建服装服饰领域的知识图谱 同样利用 算法来挖掘数据中的关联信息然后通过实体对立、实例填充最终完成知识图谱的构建通过已构建的服装服饰知识图谱利用 语句进行商品查询并在 推理机进行规则推理得到最终推荐查询结果 该文基于知识图谱提出的推荐系统相较于传统的协同过滤的推荐方法能够结合天气情况同时考虑到用户与推荐系统的交互性从而更好地为用户提供个性化推荐电子商务的快速发展使得消费者难以在海量的信息中找到自己所需要的针对上述问题有学者构建了一种服装推荐知识图谱如图 所示 并且基于服装推荐知识图谱设计了语音问答流程开发了一款语音问答系统 首先确定服装推荐规则体系然后进行实体关系补充最后采用 存储节点之间的关系在构建知识图谱的基础上进一步提出了服装个性化推荐方法图 服装推荐知识图谱局部结构.第 卷 第 期服装领域知识图谱的研究进展为探究如何有效建模 等构建了一个属性感知时尚的知识图谱来捕捉服装之间的关联性未来将尝试服装搭配领域的知识图谱构建 其主要贡献集中在捕捉服装之间的关联精准捕捉用户对服装的兴趣和品位并为偏好的预测提供依据为提高服装推荐的准确性一种基于服装关系和实体的知识图谱被构建其中关于知识图谱的构建包括本体库的构建、知识抽取、知识存储、图谱可视化和展示 此外文中进一步将服装知识图谱融入推荐算法中提出了一种基于知识图谱特征学习的 协同过滤推荐算法以更好地进行服装偏好预测 图 为知识图谱实体关系图 知识图谱实体关系.构建知识图谱的方法有自顶向下和自底向上也有学者采用自底向上和自顶向下相结合的混合模式即采用自底向上的方式构建数据层、自顶向下的方式构建模式层知识图谱在服装个性化推荐领域的应用方法被提出 其中采用了上述方法构建数据层和模式层然后进行实体和关系的抽取并通过知识融合对知识图谱进行补充最后进行知识存储在构建知识图谱的基础上建立融合知识图谱和情感评分模型的个性化推荐系统 另有学者基于服装商品属性采用了自底向上方法构建知识图谱和 数据库来存储知识图谱知识图谱的存储通常是用图结构的方式存储 是最常用的存储数据库除此之外还有、等数据库 在构建知识图谱的基础上进行知识图谱的嵌入能够实现实体关系数据的高效利用提高三元组的运算效率 有学者在构建服装知识图谱的基础上提出了一种基于改进 结构的知识图谱嵌入模型通过实验证明该嵌入模型能提高特征表达能力预防信息丢失知识图谱在服装个性化推荐领域的研究较多较大程度上推动了服装电商的发展与此同时也提升了消费者的购物体验 但在推荐领域的知识图谱构建时提取的实体关系不够全面导致推荐的个性化不够精准如何进一步提高推荐结果的精确度是未来的难点之一 结 语服装产业是劳动密集型产业大量依赖人力服装领域自动化、智能化的过程困难重重服装知识图谱对服装领域的智能化发展至关重要但目前在服装领域的研究主要集中在服装推荐、个性化搜索等方面这方面的研究主要是基于电子商务发展迅速的背景但是在服装制版、服装工艺、服装生产等领域的数字化发展中也离不开知识图谱技术的辅助 在服装设计领域中的服装结构设计正在向数字化和智能化发展其中涉及服装结构从一维到二维到三维的转换关系、服装规格尺寸的量化等问题都需要通过构建知识图谱来建立其中的联系再结合人工智能等技术实现服装制版的自动化和智能化在未来服装领域知识图谱的研究主要集中于以下几个方面:)在服装领域服装款式设计、服装结构设计、服装工艺设计、服装生产、服装营销等环节比较分散需要通过实体抽取、关系抽取、构建知识图谱等手段将各个环节联系起来)服装领域知识点复杂分散缺少结构化的数据库在构建知识图谱之前需要构建较为完善的数据库并且目前知识图谱的构建着重于实体之间的关系在服装领域中可以侧重于数据之间的属性提取及关系构建)服装制版等领域的知识图谱研究比较稀疏服装制版正在向智能化发展因此可以在构建服装知识图谱的基础上与人工智能、深度学习等技术相结合从而实现自动化打版等功能进一步推动服装制版、服装生产等领域的数字化、智能化丝绸官网下载中国知网下载参考文献:.:.徐增林 盛泳潘 贺丽荣 等.知识图谱技术综述.电子科技大学学报 ():.():.赵晔辉 柳林 王海龙 等.知识图谱推荐系统研究综述.计算机科学与探索 ():.():.付雷杰 曹岩 白瑀 等.国内垂直领域知识图谱发展现状与展望.计算机应用研究 ():.():.:.:.:.:.周泽华 陈恒 李冠宇.基于图上下文的知识表示学习.计算机应用与软件 ():.():.:.:.():.():.:.:.():.宋蕾 马春光 段广晗.机器学习安全及隐私保护研究进展.网络与信息安全学报 ():.:.():.曹树金 曹茹烨.基于知识图谱支持科研创新的跨学科知识发现研究.情报理论与实践 ():.():.邓亮 曹存根.一种专利知识图谱的构建方法.计算机科学():.():.刘怡君 王群山.基于 的国内智能纺织服装领域知识图谱.服装设计师():.():.:.():.徐磊.基于区块链的知识图谱拓展方法研究.上海:东华大学.:.李细珍 孙志芹.基于 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