知識圖譜(Knowledge Graph)，是一種以圖結構的方式存儲、管理和查詢知識的方法，它通過對海量非結構化的信息進行形式化建模，構建一個相互關聯(lián)、層次分明、可理解的知識網(wǎng)絡。知識圖譜通常由節(jié)點(node)和邊(border)組成。節(jié)點是實體或概念，邊則是實體之間或概念與概念之間的關系。其中每個實體都有其相關的屬性，這些屬性從多個角度定義了一個實體的特征。

定義

知識圖譜是一種以圖結構的方式存儲、管理和查詢知識的方法，它將海量非結構化的信息進行形式化建模，構建一個相互關聯(lián)、層次分明、可理解的知識網(wǎng)絡。將數(shù)據(jù)轉化為結構化數(shù)據(jù)，提供了從數(shù)據(jù)中獲取信息、進行決策分析的能力。

通過對海量非結構化信息進行形式化建模，構建一個相互關聯(lián)、層次分明、可理解的知識網(wǎng)絡，為各種智能應用提供了底層支撐，使得智能應用可以無縫嵌入到各種知識圖譜之中。

層次結構

按照層次結構可以分為四層：數(shù)據(jù)層、本體層、知識表示層、應用層。

數(shù)據(jù)層包含三元組、實體、屬性和關系。本體層描述實體及其關系，本體層提供實體及其關系的形式化表示，是知識圖譜的核心和基礎。知識表示層是將本體和關系從數(shù)據(jù)中抽象出來的過程，是知識圖譜的表現(xiàn)形式。應用層包括應用系統(tǒng)、知識庫和數(shù)據(jù)倉庫。

通過表示和計算將實體與實體之間的關聯(lián)關系轉化為有意義的語義信息，是知識圖譜中最重要的部分。知識表示法基于符號邏輯和抽象概念進行建模，其中符號邏輯主要用來表達概念之間的語義關系，抽象概念則用來表示概念所包含的內(nèi)涵。

查詢方式

查詢方式有基于關系和基于屬性兩種。基于關系的查詢方式主要有傳統(tǒng)的查詢，即通過輸入關鍵字查詢實體之間的關系，并把關系映射到知識圖譜中;基于屬性的查詢方式則是通過輸入一個屬性來查詢多個實體，然后用它們之間的關系來表示知識圖譜。

通常情況下，節(jié)點都是實體，而邊則是實體之間或概念與概念之間的關系。在圖數(shù)據(jù)庫中，一個實體被標記為邊，而一個實體被標記為節(jié)點。

構建的過程

從數(shù)據(jù)、概念、實體及關系等多個角度出發(fā)，利用多個技術工具進行知識的抽取、融合、存儲和應用。

一般來說，知識圖譜的構建過程可以分為以下四個階段：

1.數(shù)據(jù)準備：將數(shù)據(jù)中的實體及關系抽取出來，并對數(shù)據(jù)進行清洗和規(guī)范;

2.概念抽取：將知識轉化為概念，并構建主體框架;

3.關系抽取：從概念中抽取實體之間的關系，并將其映射為圖譜中的實體和屬性;

4.圖譜構建：完成構建。

常見問題

知識圖譜是指由一系列定義明確、相互關聯(lián)的實體以及它們之間的關系組成的網(wǎng)絡。它可以對數(shù)據(jù)進行可視化，支持高效的查詢和分析，并提供更多的信息和知識。

它可以是結構化、非結構化的數(shù)據(jù)，也可以是文本、視頻、圖像、語音等非結構化數(shù)據(jù)。

知識圖譜是一個開放、共享和互操作的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，可用于在不同類型的數(shù)據(jù)之間建立關聯(lián)關系，并支持在多種不同類型數(shù)據(jù)之間進行推理，其特點是對各種類型數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一表達和存儲，并為各類知識之間的相互聯(lián)系和交互提供統(tǒng)一的接口。