T/CCUA 044-2024 文献资源知识图谱构建 服务能力要求

ICS 35.240.30
CCS L70
中国计算机用户协会团体标准
T/CCUA 044—2024
文献资源知识图谱构建 服务能力要求
Constructing knowledge graph service of literature resources -Service capability requirements
2024 - 12 - 16发布2025 - 1 - 16实施
中国计算机用户协会 发布

目次
前言 ........................................................................... II
引言 .......................................................................... III
1 范围 ................................................................................ 1
2 规范性引用文件 ...................................................................... 1
3 术语和定义 .......................................................................... 1
4 缩略语 .............................................................................. 2
5 数据处理能力 ........................................................................ 2 数据采集与整理 .................................................................. 2
实体识别与关系抽取 .............................................................. 2
6 知识管理能力 ........................................................................ 2 知识表示与存储 .................................................................. 2
知识推理与挖掘 .................................................................. 2
7 交互能力 ............................................................................ 2 查询与检索 ...................................................................... 3
可视化与交互 .................................................................... 3
8 安全与合规能力 ...................................................................... 3
9 系统集成与接口能力 .................................................................. 3
10 性能与可靠性能力 ................................................................... 3
参考文献 ........................................................................ 4
T/CCUA 044—2024
II
前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件由中国计算机用户协会提出。
本文件由中国计算机用户协会归口。
本文件起草单位：中国国家版本馆、中国计算机用户协会创新技术应用分会、中南出版传媒集团股份有限公司、《全国新书目》杂志有限责任公司、天闻数媒科技（湖南）有限公司、湖南大学、中电长城科技有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司、湖南超绘智能科技有限公司。
本文件主要起草人：刘成勇、王志庚、杨俊杰、张 琦、唐 卓、胡昌华、林 峰、刘 剑、刘轶铭、耿 锐、马 驰、马腾飞、田 维、李谟毫、张嘉鹏、邹 璞、肖丽晶、刘杨兵、刘 斌、邓 筱、符利华、李 苏、郭 峰。
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III
引言
建设文献资源知识图谱构建服务能力要求，对于提高知识图谱数据的质量、提供统一的知识服务接口、规范建模和融合过程、促进知识的应用和共享，以及建立行业标准化体系都具有重要的意义。本文件规定的服务能力要求，可以进一步推动文献知识服务的发展，提高文献知识图谱服务的效能和价值，为文献知识管理和智能应用提供强有力的支撑。
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1
文献资源知识图谱构建 服务能力要求
1 范围
本文件规定了文献资源知识图谱构建的服务能力要求，包括数据处理能力、知识管理能力、交互能力、安全和合规能力、系统集成与接口能力和性能与可靠性能力等。
本文件适用于相关组织文献资源知识图谱的开发和维护。
2 规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
文献资源 literature resources
包含知识内容和/或艺术内容的有形或无形的实体，它作为一个单元被构想、制作和/或发行，形成单一书目描述的基础。资源包括文字资源、乐谱、静画和动画、图形、地图、录音资源和录像资源、电子数据或程序，也包括连续发行的资源。
[来源：GB/T 3792-2021，A.190，有修改]
知识图谱 knowledge graph
以结构化形式描述的知识元素及其联系的集合。
[来源：GB/T 42131-2022，3.6]
实体 entity
独立存在的对象
[来源：GB/T 42131-2022，3.2]
关系 relation
实体、实体类型、实体组合或实体类型组合间的联系。
注：
关系用于描述实体类型和实体类型、实体类型和实体、实体和实体之间的关联方式。
[来源：GB/T 42131-2022，3.11]
语义搜索 semantic search
利用知识图谱中的语义信息来提高搜索结果相关性的搜索技术。
推理 inference
从给定的前提进行论证并得出结论。
注
1：在人工智能领域中，一个前提是一个事实、一个规则、一个模型、一个特征或原始数据。
注
2：术语“推理”既指过程也指结果。
[来源：GB/T 41867-2022，3.2.30]
元数据 metadata
定义和描述其他数据的数据。
[来源：GB/T 22373-2021，3.3]
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2
4 缩略语
下列缩略语适用于本文件。
API：应用程序编程接口（Application Programming Interface）
OWL：网络本体语言（Web Ontology Language）
RESTful：基于REST表述性状态转移架构风格的Web服务设计方法（Representational State Transfer）
RDF：资源描述框架（Resource Description Framework）
SPARQL：查询RDF数据的语言和协议（SPARQL Protocol and RDF Query Language）
5 数据处理能力 数据采集与整理
数据采集与整理要求符合下列规定：
a)
应支持多种格式的文献资源数据输入，包括结构化、半结构化和非结构化数据格式；
b)
应对输入的文献资源进行规范化整理，包含文献元数据（如标题、作者、发表时间、关键词等）提取和全文内容处理；
c)
应对整理后的数据进行质量控制，确保数据的完整性、一致性，并进行错误修正；
d)
宜支持增量数据的采集和整理，实现知识图谱的持续更新和维护。 实体识别与关系抽取
实体识别与关系抽取要求符合下列规定：
a)
应准确识别文献中的关键实体，如研究主题、对象、方法、结果等；
b)
应从文献内容中抽取实体间关系，包括但不限于引用关系、研究领域关系；
c)
宜使用自然语言处理技术提高实体识别和关系抽取的准确度；
d)
可利用机器学习模型，根据训练数据不断优化识别和抽取的准确性。
6 知识管理能力 知识表示与存储
知识表示与存储要求符合下列规定：
a)
应采用国际通用的知识表示标准，如RDF、OWL等，来描述文献资源的实体、概念及其关系；
b)
应使用支持大规模数据处理的图数据库进行存储和管理；
c)
应提供高效的数据索引和查询机制，确保对大规模文献资源知识图谱的快速访问和检索；
d)
可采用云存储和分布式计算技术，以支持知识图谱的动态扩展和高效运行。 知识推理与挖掘
知识推理与挖掘要求符合下列规定：
a)
应具备对文献资源知识图谱进行深度挖掘和智能分析的能力，支持知识推导、关系发现和跨领域关联分析；
b)
应支持知识补全功能，能够基于已有知识推断缺失的实体或关系；
c)
宜支持基于文献引用网络的分析，通过引文量等指标识别学术领域的核心文献；
d)
宜支持基于作者合作关系的分析，通过合作网络密度、团队规模等指标识别重要研究团队；
e)
宜支持基于文献关键词的统计分析，通过词频分布、主题聚类等方法识别研究热点和发展趋势；
f)
宜具备知识计算能力，支持基于知识图谱的复杂分析和计算任务；
g)
可结合自然语言处理技术，提升对文献内容语义的理解，增强知识图谱的语义搜索能力。
7 交互能力
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3
查询与检索
查询与检索要求符合下列规定：
a)
应提供定义明确的查询接口与服务，支持SPARQL等标准查询语言，以适应不同的检索需求；
b)
应支持基于实体名称、关键词、文献类型等维度的数据快速检索；
c)
应确保搜索结果的准确性和全面性；
d)
应实现高效的信息检索机制，包括索引优化、查询加速等技术，以确保快速响应用户查询；
e)
可提供智能推荐功能，根据用户的查询历史和偏好推荐相关文献。 可视化与交互
可视化与交互要求符合下列规定：
a)
应提供直观的知识图谱可视化工具，支持实体和关系的图形化展示；
b)
宜支持多维度分析和探索，如趋势分析、领域探索等；
c)
应提供智能问答服务，能够理解用户的自然语言问题，并基于知识图谱给出准确、相关的答案；
d)
可允许用户自定义视图和过滤器，以适应不同用户的需求。
8 安全与合规能力
安全与合规能力应符合下列规定：
a)
确保文献资源知识图谱的数据安全，采取有效的分类管理和访问控制措施，防止未授权访问和数据泄露；
b)
应对敏感文献数据进行适当的分类管理和脱敏处理，确保数据安全；
c)
应提供审计日志和使用统计，记录知识图谱的使用情况和数据变更过程。
9 系统集成与接口能力
系统集成与接口能力要求符合下列规定：
a)
应设计易用、文档完善的API接口，支持RESTful、GraphQL等标准，以便第三方系统和应用方便地调用和集成文献资源知识图谱；
b)
应实现认证和权限控制，确保API的安全性和合规性，保护数据安全，防止未授权访问和数据泄露；
c)
应提供友好的错误处理和异常反馈机制，包括错误码、日志记录和监控告警，为开发者提供清晰的错误信息和修复建议，提升开发效率和体验；
d)
应确保API的稳定性、可扩展性和高可用性，采用负载均衡、故障转移等技术保障服务连续性；
e)
应设置监控和日志记录机制，实时监控API的使用情况和性能状态，及时发现并解决问题；
f)
宜支持文献资源知识图谱服务与其他文献信息系统的应用程序接口对接，实现数据互通。
10 性能与可靠性能力
性能与可靠性能力要求符合下列规定：
a)
应保证文献资源知识图谱服务的快速响应能力，满足用户实时查询和分析的需求；
b)
宜采用冗余存储和负载均衡技术，确保系统的高可用性和容错能力；
c)
可提供定期的数据备份和快速恢复机制，以应对可能的系统故障和数据丢失风险；
d)
应进行定期的性能测试和优化，确保知识图谱服务能够随着数据量的增长而保持稳定的性能。
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4
参考文献
[1] GB/T 3792-2021 信息与文献 资源描述
[2] GB/T 22373-2021 标准文献元数据
[3] GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语
[4] GB/T 42131-2022 人工智能 知识图谱技术框架
[5] ISO/IEC 19510:2013 Information technology -- Open Distributed Processing -- Unified Modeling Language (UML) profile for RDF and OWL
[6] ISO/IEC 20000-1:2018 Information technology -- Service management -- Part 1: Service management system requirements
[7] IEEE P2807 Framework of Knowledge Graphs
[8] IEEE P2807.1 Standard for Technical Requirements and Evaluating Knowledge Graphs