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2016-2023年广东省主要农作物审定品种知识图谱构建数据集

文献类型： 中文期刊

作者： 高卓君 1 ; 张丹丹 2 ; 陈荣宇 3 ;

作者机构： 1.广东省农业科学院农业经济与信息研究所

2.中国农业科学院农业信息研究所/国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室

3.海丰县农业科学研究所

关键词： 农作物;审定品种;特征特性;知识图谱;种质资源

期刊名称： 农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2025 年 7 卷 002 期

页码： 261-268

摘要： 结合广东省农作物审定品种数据和知识图谱相关技术开展研究。种业是农业产业链的起始环节，是保障国家粮食安全和经济发展的重要支柱，审定品种作为该环节的重要创新资源，经由严格测试和客观评价后予以推广，有效实现种质资源的保护和利用，推动种业高质量发展。随着农业信息化的推进，农业数据量剧增，大数据、人工智能等现代信息技术对提高农业生产效率和优化资源配置带来了突出作用。知识图谱作为人工智能和语义网络的重要分支技术，已广泛应用于各大领域，而农业领域的知识图谱研究，相对侧重作物栽培、水肥管理、病虫害防治等重点问题。本研究基于数据可靠性、实用性、连续性等因素，通过获取广东省农业农村厅公开发布信息，采集了2016—2023年共计8年的广东省农作物审定品种数据作为基础数据，该数据以.doc格式存储，包含大量文字和字符。为便于机器识别及后续知识图谱构建，本研究通过数据清洗去除噪声影响，根据品种特征特性和产量表现提取共性属性，最终整理合并了水稻、玉米、大豆三类农作物审定品种共计823条种质资源数据，并以.xlsx和.json两种格式存储为结构化数据。为验证数据有效性，本研究采用Neo4j图形数据库成功构建了广东省主要农作物审定品种知识图谱。相关科研和生产单位可基于本数据集建立农作物审定品种专家知识库，并通过数据库扩充、多源数据融合等操作，构建面向具体农业任务的智能问答、管理决策、信息推荐等智慧服务。

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