知识图谱驱动下粮食生产大数据应用现状与展望

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杨 晨雪

作者： 杨 晨雪;李 娴;周 清波

作者机构：

关键词： 粮食生产大数据;知识表示;多模态知识图谱;命名实体识别;实体链接;时序推理

期刊名称：

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年 7 卷 2 期

页码： 26-40

摘要： 【目的/意义】中国粮食生产全过程全要素大数据分散无序且结构复杂，服务粮食生产决策核心算法缺乏整合利用，导致数据的潜力未能得到充分发挥。知识图谱技术可整合多源异构粮食生产数据，提升数据关联性与语义挖掘效率，实现知识结构化表达与智能推理，并为粮食生产的可持续发展提供智能分析与信息支持。【进展】本文综合分析了粮食生产大数据复杂“结构-关系-语义”的知识表示与关联解析方法，梳理总结了一套基于数据驱动与知识引导的知识图谱构建与知识推理框架，综合分析了粮食生产本体构建、多模态命名实体识别、多模态实体链接、时序推理等关键技术，构造产前调度规划、产中精准决策和产后定量评估等全过程多场景的智能化应用。【结论/展望】面向粮食生产大数据应用的知识图谱技术可以在全国、省域、县域和规模化农场等多个应用尺度范围内，为粮食生产各个阶段提供可视化和智能化的决策支持，对实现“藏粮于地、藏粮于技”战略及保障国家粮食安全具有重大科学和应用价值。

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