Over the past decade, the electric vehicle industry has experienced unprecedented growth and diversification, resulting in a complex ecosystem. To effectively manage this multifaceted field, we present an EV-centric knowledge graph (EVKG) as a comprehensive, cross-domain, extensible, and open geospatial knowledge management system. The EVKG encapsulates essential EV-related knowledge, including EV adoption, electric vehicle supply equipment, and electricity transmission network, to support decision-making related to EV technology development, infrastructure planning, and policy-making by providing timely and accurate information and analysis. To enrich and contextualize the EVKG, we integrate the developed EV-relevant ontology modules from existing well-known knowledge graphs and ontologies. This integration enables interoperability with other knowledge graphs in the Linked Data Open Cloud, enhancing the EVKG's value as a knowledge hub for EV decision-making. Using six competency questions, we demonstrate how the EVKG can be used to answer various types of EV-related questions, providing critical insights into the EV ecosystem. Our EVKG provides an efficient and effective approach for managing the complex and diverse EV industry. By consolidating critical EV-related knowledge into a single, easily accessible resource, the EVKG supports decision-makers in making informed choices about EV technology development, infrastructure planning, and policy-making. As a flexible and extensible platform, the EVKG is capable of accommodating a wide range of data sources, enabling it to evolve alongside the rapidly changing EV landscape.


翻译:在过去的十年里,电动汽车行业经历了空前的增长和多样化,从而形成了一个复杂的生态系统。为了有效地管理这个多方面的领域,我们提出了一个以电动汽车为中心的知识图谱(EVKG),作为一个全面的、跨领域的、可扩展的和开放的地理空间知识管理系统。EVKG包含了关于电动汽车的重要知识,包括电动汽车采用情况、电动汽车供应设备和电力传输网络,以支持与电动汽车技术发展、基础设施规划和政策制定相关的决策,提供及时和准确的信息和分析。为了丰富和上下文化EVKG,我们集成了已有知名知识图谱和本体的开发的电动汽车相关的本体模块。这种集成使其与链接数据开放云中的其他知识图谱互操作,增强了EVKG作为电动汽车决策的知识枢纽的价值。使用六个问答题,我们展示了如何使用EVKG回答各种类型的与电动汽车相关的问题,提供对电动汽车生态系统的关键洞察力。我们的EVKG提供了一个管理复杂和多样化的电动汽车行业的高效和有效的方法。通过将关键的电动汽车相关知识整合到一个单一、易于访问的资源中,EVKG支持决策者在电动汽车技术发展、基础设施规划和政策制定方面作出明智的选择。作为一个灵活和可扩展的平台,EVKG能够适应各种数据来源,使其能够随着电动汽车行业的快速变化而不断发展。

0
下载
关闭预览

相关内容

汽车,本来是指汽油车,在中国泛指四轮内燃机车,包括汽油车,柴油车,电动车,混动车。汽车由德国人发明,德语词为Automobil,这个词由两部分构成,分别是Auto和Mobil,意为自动运行车,或称为自动车。
专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
专知会员服务
51+阅读 · 2020年1月13日
学术会议 | 欢迎注册参加第11届国际知识图谱联合会议
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月21日
精彩活动丨AI for Graph Computation学术研讨会
图与推荐
1+阅读 · 2022年7月16日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
CCF&淡马锡基金会:智能媒体计算国际研讨会
中国计算机学会
0+阅读 · 2022年5月26日
CCF-TF 智能媒体计算国际研讨会
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年5月23日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
139+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
92+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
101+阅读 · 2020年3月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
专知会员服务
51+阅读 · 2020年1月13日
相关资讯
学术会议 | 欢迎注册参加第11届国际知识图谱联合会议
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年10月21日
精彩活动丨AI for Graph Computation学术研讨会
图与推荐
1+阅读 · 2022年7月16日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
CCF&淡马锡基金会:智能媒体计算国际研讨会
中国计算机学会
0+阅读 · 2022年5月26日
CCF-TF 智能媒体计算国际研讨会
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年5月23日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员