智慧城市知识图谱模型与本体构建方法.pdf

摘要：针对目前智慧城市建设过程中，数据资源共享不足、人工智能应用落地困难等问题，

基于知识图谱的资源描述框架、本体知识体系载体、数字孪生的思路，提出一种以自然人的

数据为核心的智慧城市知识图谱模型，并提出了支撑该模型的多领域知识图谱本体和子本体

的构建思路。创新性地提出了“天地人”的模型思路，为智慧城市的数据如何服务城市居民生

活、如何让更多人工智能算法模型在智慧城市应用中落地提供一定的参考。

关键词：智慧城市;知识图谱;多领域;本体构建

1引言

智慧城市已经成为一种城市发展理念。据统计，目前100%的副省级城市、89%的地级

以上城市、49%的县级城市已经开展智慧城市建设，累计参与的地市级城市数量有300

余个。城市管理运营包含民生、交通、教育、医疗、维稳等几十个方面，在智慧城市

概念被提出之前，它已经经历了电子化阶段，被称为电子政务、电子警务等。IBM公

司最早在2009年提出智慧城市的概念，中国于2011年开始在宁波、上海等城市探索

智慧城市建设。随着物联网、云计算、大数据等技术的发展，智慧城市建设从感知智

能到认知智能逐步提升。5G技术的应用将加快提升城市的感知能力，数据采集更快、

更多、更全。数据包含了文字、图像、音视频等多模态，要把这些数据用好，需要把

这些数据组织成大型的知识库，并将其作为智慧城市的基础资源。河南财经政法大学

的姬溶婧从中国知网中选取了893篇文章分析后，得出知识图谱是近10年智慧城市

的研究热点。由于知识图谱以资源描述框架（resourcedescriptionframework，RDF）

的形式对知识体系和实例数据进行统一表示，并可以通过对齐、匹配等操作对异构数

据进行集成和融合，在语义搜索、问答系统、智能客服、个性化推荐等应用中占有重
要地位。知识图谱技术在商业智能、智慧医疗、智慧司法等智慧城市各领域中具有广

阔的应用前景。设计一个基于知识图谱技术的智慧城市数据模型，使城市大数据有效

地为城市服务，是很有意义的事情。事实上，现有的智慧城市建设存在很多问题，例

如各个部门之间的数据共享问题，虽然大家都希望实现数据集中采集、多处共享，但

目前还没有城市能真正做到这一点。例如，各个医院的病人化验数据目前只能保留在

本医院，而从理论上说化验结果是属于患者的个人数据，无论患者在哪家医院就诊应

该都可以使用，但现实中并没有做到。政府部门之间的数据“烟囱”现象依然很严重，

虽然有顶层设计、总体设计，但是大部分还是各自为政，系统之间的协调共享不足。

如果建立一层不与具体行业或业务紧密相关的数据层，并用图结构的数据格式表达，

则可以更好地解决城市数据共享问题，更利于人工智能的很多算法模型的应用。本文

针对中国目前智慧城市建设现状，提出一种智慧城市知识图谱模型思路，并研究了针

对该模型思路的本体（ontology）构建方法。城市数据的核心是关于自然人的数据，

城市的智慧教育、智慧医疗、智慧民生等都是围绕着自然人的数据开展的，因此智慧

城市知识图谱建设的核心问题是构建以城市自然人为核心的本体，同时构建民生、教

育、医疗等领域的子本体，形成多领域多模态的知识图谱结构，实现智慧城市知识图

谱的应用生态。

2智慧城市知识图谱模型设计

智慧城市的建设应该将市民对美好生活的需要放在首位，同时积极鼓励市民参与智慧

城市的建设。市民参与有助于提高智慧城市建设政策与规则制定的透明性与可行性，

可以在一定程度上减少推行与实施的阻力，有助于准确定位智能服务开发与设计的功
能，成功促进市场商业化，帮助智慧城市建设获取更准确和成本更低的城市信息。理

想的智慧城市模型应该是现实中运行着一个城市，网络上运行着一个对应的数字城市。

现实城市运行中产生的各种数据，都能实时映射到数字城市，即数字孪生。而数字城

市通过人工智能的模型算法，及时反馈优化现实城市的运行。目前不少城市已经把数

据抽取到城市大数据中心，也实现了局部智慧，但数据结构设计仍模拟现实城市。目

前大部分的智慧城市结构如图1所示。数字城市应该从具体的事物中抽象出来，重新

组合数据，形成新的数据结构S，这种结构可以通过知识图谱的实体

、关系和属性

这3个要素描述和存储，即S={E,R,F}。一个自然人的

数据如果按照从出生到死亡的垂直时间轴显示，就像一棵树，树根信息是出生之前的

数据：父亲信息、母亲信息、出生地信息等。随着年龄增加，“树”同步长高，大的“树

枝”包括上学信息、婚姻信息、子女信息、就业信息等。如果一个城市有500万人口，

每个人对应一棵“信息树”或者叫“数字人”（数字人示意2如图所示，数字家庭示意如

图3所示），整个城市形成的数据可以被称为“数字森林