知识聚合导图(Knowledge Fusion Map)拥有一个树形结构。它可以用三元组表示为 KFM= (T, F, KF)。其中,T 表示一个特定领域的话题, 例如 “clustering algorithm”,“K-means”; 集合 F 表示 T 的不同分面的集合,例如,“K-means”的分面包括“overview”,“feature”,“algorithm step”等。KF 表示 T 的一个分面的一些知识碎片。
知识聚合导图主要是从语义网络中的关联数据 挖掘出来的。这些数据是以资源描述框架( Resource Description Framework,RDF)的形式组织的。与此同时,我们也从维基百科(Wikipedia)中提取和处理一些有价值的数据作为补充。

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