什么是知識圖譜

知識圖譜，是通過將應用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發(fā)展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現(xiàn)代理論。

知識圖譜概念是什么?

知識圖譜的概念是：知識圖譜是自頂向下(top-down)的構建方式。自頂向下指的是先為知識圖譜定義好本體與數(shù)據(jù)模式，再將實體加入到知識庫。

該構建方式需要利用一些現(xiàn)有的結構化知識庫作為其基礎知識庫，例如 Freebase 項目就是采用這種方式，它的絕大部分數(shù)據(jù)是從維基百科中得到的。

然而目前，大多數(shù)知識圖譜都采用自底向上(bottom-up)的構建方式。自底向上指的是從一些開放連接數(shù)據(jù)（也就是 “信息”）中提取出實體，選擇其中置信度較高的加入到知識庫，再構建實體與實體之間的聯(lián)系。

知識圖譜的體系架構是：

知識圖譜的架構主要包括自身的邏輯結構以及體系架構。

知識圖譜在邏輯結構上可分為模式層與數(shù)據(jù)層兩個層次，數(shù)據(jù)層主要是由一系列的事實組成，而知識將以事實為單位進行存儲。

如果用（實體1，關系，實體2）、（實體、屬性，屬性值）這樣的三元組來表達事實，可選擇圖數(shù)據(jù)庫作為存儲介質，例如開源的 Neo4j、Twitter 的 FlockDB、JanusGraph 等。

模式層構建在數(shù)據(jù)層之上，主要是通過本體庫來規(guī)范數(shù)據(jù)層的一系列事實表達。本體是結構化知識庫的概念模板，通過本體庫而形成的知識庫不僅層次結構較強，并且冗余程度較小。

大規(guī)模知識庫的構建與應用需要多種智能信息處理技術的支持。通過知識抽取技術，可以從一些公開的半結構化、非結構化的數(shù)據(jù)中提取出實體、關系、屬性等知識要素。通過知識融合，可消除實體、關系、屬性等指稱項與事實對象之間的歧義，形成高質量的知識庫。

知識推理則是在已有的知識庫基礎上進一步挖掘隱含的知識，從而豐富、擴展知識庫。分布式的知識表示形成的綜合向量對知識庫的構建、推理、融合以及應用均具有重要的意義。

知識圖譜概念是什么？

知識圖譜本質上是語義網(wǎng)絡，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結構，由節(jié)點（Point）和邊（Edge）組成。

知識圖譜又稱為科學知識圖譜，其本質上是語義網(wǎng)絡，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結構，由節(jié)點(Point)和邊(Edge)組成。知識圖譜通過將應用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)分析等方法結合。

構建方式

知識圖譜有自頂向下和自底向上兩種構建方式。所謂自頂向下構建是借助百科類網(wǎng)站等結構化數(shù)據(jù)源，從高質量數(shù)據(jù)中提取本體和模式信息，加入到知識庫中；所謂自底向上構建，則是借助一定的技術手段，從公開采集的數(shù)據(jù)中提取出資源模式，選擇其中置信度較高的新模式，經(jīng)人工審核之后，加入到知識庫中。

以上內容參考：百度百科-知識圖譜

知識圖譜（一）

知識圖譜技術是人工智能的重要組成部分，其研究的是對人類知識的獲取、表示、推理、應用等技術。知識圖譜于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是為了提高搜索引擎的能力，增強用戶的搜索質量以及搜索體驗。目前，隨著智能信息服務應用的不斷發(fā)展，知識圖譜已被廣泛應用于智能搜索、智能問答、個性化推薦等領域。知識圖譜代表的是人工智能認知層面的問題，而深度學習很大程度上處理感知層面的問題，未來的技術大趨勢是深度學習與知識圖譜的結合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計與知識驅動的結合，推動人工智能的發(fā)展。

1.1 知識圖譜的定義

在維基百科的官方詞條中:知識圖譜是Google用于增強其搜索引擎功能的知識庫 。本質上，知識圖譜是一種揭示實體之間關系的語義網(wǎng)絡，可以對現(xiàn)實世界的事物及其相互關系進行形式化地描述?，F(xiàn)在的知識圖譜已被用來泛指各種大規(guī)模的知識庫。

三元組是知識圖譜的一種通用表示方式，即 G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,……,e|E|}是知識庫中的

實體集合，共包含|E|種不同實體;R={r,r,……,r } 12 |E|是知識庫中的關系集合，共包含 | R | 種不同關系; S ? E × R × E 代表知識庫中的三元組集合。三元組 的基本形式主要包括實體1、關系、實體2和概念、屬性、屬性值等，實體是知識圖譜中的最基本元素， 不同的實體間存在不同的關系。概念主要指集合、 類別、對象類型、事物的種類，例如人物、地理等; 屬性主要指對象可能具有的屬性、特征、特性、特 點以及參數(shù)，例如國籍、生日等;屬性值主要指對 象指定屬性的值，例如中國、1988-09-08等