专题地图在反映国家经济、社会人文、自然资源等方面有着不可替代的作用^[1]。海洋地图作为专题地图的一种重要形式，随着海洋发掘的重视，制图需求急速增加，其智能制作技术成为专题制图的一大研究热点。然而，由于制图知识涉及到制图员的个人经验、素养和审美等多种因素，具有不易把握、难以进行形式化表达的特点^[2]，人工智能与专题制图的结合在发展过程中屡遭瓶颈^[3]。如专家系统^{[4, 5]}、人工神经网络^{[6, 7]}、规则库和模板制图^{[8, 9]}等，都因制图知识的抽象特性未能得到大范围推行。

知识图谱是一种用来描述实体与实体间关系的语义网络^[10]，能将世界普遍地联系起来，在引擎优化、知识工程、自然语言处理等领域均有应用^{[11, 12]}。其特点在于能够以结构化的方式表达知识节点及它们之间的语义关系，是一种重要的知识聚合、储存工具。本文通过构建海洋地图可视化方法的知识图谱，将制图知识进行结构化表达，实现制图知识的具象化、形式化，解决其“只可意会不可言传”的问题。

1）知识图谱。知识图谱是一种图结构的有向网状知识库。在知识图谱中，节点表示客观世界中的实体或概念；节点之间的边表示实体之间的关系或属性。知识图谱中的每一条知识都用“实体-关系-实体”或“实体-属性-属性值”的三元组形式进行表示。作为知识数据库，知识图谱在多领域都扮演着重要角色，如知识挖掘、智能检索、智能问答、智能推荐、风控系统等^{[13, 14]}。在地学领域，知识图谱的研究目前主要集中在地学知识图谱构建^[15]、知识挖掘^[16]、虚拟地理环境服务^[17-19]等方面，关于知识图谱与专题制图结合的研究尚且较为匮乏。

2）海洋地图与可视化。海洋地图的描绘对象是海洋及其毗邻的陆地，常用于海洋交通运输、国际交往、国防事业、海图历史研究等。海洋地图与专题地图的可视化方法类似，主要分为两类：①传统专题地图表示方法，如定点符号法、质底法、定位图表法和分区统计图法等^[20]；②随着时代发展而日益丰富、多样的信息图表法，如折线图、直方图、散点图（气泡图）、环形图（饼图）、雷达图、和弦图和漏斗图等^[21]。海洋地图与可视化方法之间的对应关系是制图领域的一大核心知识，包含制图人员极高的脑力活动，是知识及经验的表达结果。

1）构建流程。作为大量海洋地图制图知识的凝聚，海洋地图可视化方法知识图谱需要满足专业性强、结构完善、准确度高等要求。本文从本体层和数据层两方面构建海洋地图可视化方法知识图谱。其中，本体层的构建包括本体层要素分析和选取以及本体层规则设计；数据层的构建包括数据获取、数据处理、知识储存，具体的流程见图 1。

图 1(Fig.1)

图 1 海洋地图可视化方法知识图谱构建流程 Fig.1 Flow Chart of Constructing Knowledge Map of Marine Map Visualization Method

知识图谱的构建有自上而下和自下而上两种方法。本文采用的是先定义好本体层与数据模式，再将实体数据填充到知识库中的自上而下构建方法。

2）本体层构建。本体层定义知识图谱中数据的类型和不同类型数据之间的关系，是构建一份知识图谱的核心，能起到规范数据层中的实体类型、关系和属性的作用。在海洋地图制图领域，海洋地图数量海量，可视化方法组合情况复杂，海洋地图数据与可视化方法之间的对应关系多样，是一个蕴含着丰富知识的体系。因此，在构建海洋地图可视化方法知识图谱的本体层时，本文选取了海洋地图的数据、数据特征、数据来源、可视化方法4类要素为核心，抽象出它们的概念层次和彼此间的语义关联，以实现形式化的表达。它们的语义关联关系见图 2。

图 2(Fig.2)

图 2 本体要素之间的语义关联关系 Fig.2 Semantic Relationships Among Ontology Elements

确定本体层要素后，为了更详细地描述海洋地图数据特征与可视化方法，本文对各要素的概念层进行了细化。在常见统计数据特征的基础上对海洋地图数据的特征进行了归纳，总结为空间特征、时间特征、数量特征、类别数、指标数、指标深度和指标关系。其中，类别数、指标数、指标深度和指标关系是对统计数据质量特征的细化：类别数是描述统计数据中指标类型数目的属性；指标深度是描述统计数据中指标细分层次的属性；指标关系是描述统计数据各指标之间相互关系的属性。本文将可视化方法细分为传统的10种表示方法与信息图表法，前者包括定点符号法、线状符号法、质底法等，后者包括折线图、雷达图、直方图、热力图、桑基图等。更详细的本体层规则设计见图 3。

图 3(Fig.3)

图 3 知识图谱本体层规则设计 Fig.3 Rule Design of Ontology Layer of Knowledge Map

3）数据层构建。数据层由现实中的数据组成，是在本体层的基础上对数据进行组合填充，填充内容包括实体、实体属性和实体之间的关系等信息。数据层的构建分为数据获取、知识抽取、知识储存等步骤。在海洋地图制图领域，构建知识图谱所用数据源通常为社交网络、地图集及数据库等，包括结构化、半结构化、非结构化等多种形式。如世界银行、国家统计局等数据库为结构化数据源；《海洋地图集2017》《世界航海地图集》《21世纪海上丝绸之路沿线区域航海地图集》等地图集为半结构化数据源；社交网站、网页网络等为非结构化数据源。

知识抽取是指将蕴含在数据源中的知识经过识别、理解、筛选、归纳等一系列过程抽取出来，储存形成知识元库^[22]。由于专题制图领域具有专业性强、标准严格、知识精度要求高等特点，本文采用专家法进行知识抽取，即根据专家经验从多种形式的数据源中抽取有用知识^[23]，如图 4所示。

图 4(Fig.4)

图 4 知识抽取示意图 Fig.4 Diagram of Knowledge Extraction

在进行知识储存时，本文选用的是简洁直观、编辑功能强、操作便捷的图数据库Neo4j。Neo4j以网络子图的形式储存数据，在Neo4j图数据库中，每个节点都是一个实体，实体与实体之间的关系构成一条边，为知识数据提供了良好的存储方式。

本文以《21世纪海上丝绸之路沿线区域航海地图集》为例，采用自上而下的方法完成海洋地图可视化方法知识图谱的构建。首先，通过分析知识图谱核心要素及其相互关系，建立本体层模型；然后，利用专家法从地图集中提取知识图谱实体与实体的关系；最后，采用csv语句的方式将知识导入Neo4j数据库。图 5展示了海洋地图可视化方法知识图谱的部分结构，其中有4种实体节点：红色代表海洋地图数据；粉红色代表海洋地图数据特征；橙色代表可视化方法；绿色代表海洋地图数据来源。关系有3种：“from”表示来源，头实体为海洋地图数据，尾实体为海洋地图数据来源；“suit”表示适合，头实体为海洋地图数据，尾实体为可视化方法；“has”表示拥有，头实体为海洋地图数据，尾实体为海洋地图数据特征。

图 5(Fig.5)

图 5 海洋地图可视化方法知识图谱（部分） Fig.5 Construction of Knowledge Map of Marine Map Visualization Method(Part)

知识图谱与推荐系统相结合，可实现专题制图可视化方法的自动推荐。在海洋地图可视化方法知识图谱中，海洋地图数据、海洋地图数据特征、可视化方法、海洋地图数据来源等多方面知识都实现了形式化与具象化，为后续知识图谱与推荐系统的结合提供了准备条件。两者的结合将帮助制图人员从海量图表中快速筛选目标，缩短海洋地图制图周期，提高制图效率，对可视化方法的选择具有积极指导意义。

本文通过分析专题制图与可视化方法选择的影响因素，以海洋地图数据、海洋地图数据特征、可视化方法、海洋地图数据来源为核心要素，构建知识图谱的本体层；在该概念框架的指导下，对不同格式的数据源进行数据清洗、知识抽取和知识储存等处理，筛选出大量符合要求的实体及关系，丰富知识图谱的数据层，完成海洋地图可视化方法知识图谱的构建。并以《21世纪海上丝绸之路沿线区域航海地图集》为例进行验证，结果表明，海洋地图可视化方法知识图谱能够完整、清晰地表达海洋地图数据、海洋地图数据特征、可视化方法、海洋地图数据来源等核心要素，详细描述各要素之间的语义关联和属性。