服装行业作为我国传统产业中不可或缺的组成部分,对国民经济的增长以及社会发展起到重要的支撑作用。服装设计活动虽然只是整个服装产业链条中的局部环节,但其影响却贯穿全过程,是服装产品风格凸显、设计创新能力提高、企业品牌升级、市场竞争力提升、消费者多元化需求满足等的核心环节。服装设计水平、审美水平和销售水平等诸多方面都与服装设计认知和知识储备程度息息相关。随着互联网的发展,尤其是WEB2.0以后,用户的高度参与使得服装设计资源的丰富程度达到前所未有的高度。海量的服装设计资源能以最快的速度为服装设计师和相关人士提供最前瞻的流行资讯与设计素材。然而,目前互联网上的设计资源相对分散、服装设计知识系统性不够、不同来源的服装设计知识资源鱼龙混杂,需要花费大量的时间和精力进行识别和甄选才能加以运用。因此,本文提出了服装设计资源知识图谱的研究,旨在通过自然语言处理技术以及人工智能等方法重新组织和利用分散在互联网上的海量服装设计知识资源,为服装设计知识的语义检索、辅助服装设计大数据分析、服装设计决策支持以及设计知识可视化展示等提供支持。本文梳理了服装设计领域知识图谱的建设进展和研究现状,并在此基础上,重构服装设计资源知识的定义、分类、内涵以及特征。从使用对象、企业、服务供应商以及社会层面分析服装设计资源知识图谱的应用价值,并从政策环境、信息资源、行业知识管理以及人工智能方法等方面对知识图谱建设的保障因素进行分析,明确了服装设计资源知识图谱应该具备的主要功能。基于服装设计工作特点、工作内容、工作程序及知识需求的分析,对服装设计知识体系梳理的目的、原则进行了分析,并结合知识粒度的相关原理对服装设计知识体系框架进行了研究。同时,从服装设计信息资源、服装设计理论资源、服装生产技术资源、服装材料资源以及服装教育资源等五个方面进行了服装设计知识体系的构成分析,对服装设计知识资源进行了较为全面的梳理。在传统设计理论的资源体系基础上将服装设计教育资源纳入其中,适应当今服装设计行业对设计人员知识和技能拓展的需求。基于服装设计资源知识体系框架设计了一种领域层级模型识别深网中的查询接口及其所属领域,从公开的互联网服装设计资源中抽取网页页面,并设计了一种分块重要度模型对所获取的网页页面进行视觉分块和重要分块识别,从而提取和主题相关的分块。按照服装设计资源知识体系框架和重要分块的数据类型进行了服装设计资源知识库的概念结构和物理结构的设计。采用了一种自底向上的知识图谱构建方法从服装设计资源知识库中提取置信度较高的模式信息进行知识图谱的构建。知识图谱的模式层采用本体库进行管理,数据层采用Neo4j进行三元组存储。在知识图谱的构建过程中,面对训练语料不足,结合迁移学习技术从通用语料库中进行知识迁移,辅助实体和关系抽取。在知识融合阶段,设计了一种特征自动约简的聚类算法进行实体语义消歧。本文对服装设计资源知识图谱理论、知识体系构成、知识库的智能化建设、知识图谱的构建等方面进行了系统的研究,规范了服装设计资源知识体系的构成,建立了知识库的逻辑结构和物理结构,从而实现了服装设计知识资源图谱的构建。为服装设计从业人员高效、便捷地进行设计知识语义检索、设计分析与决策、设计知识管理与服务等提供支持。