知识图谱英语

知识图谱作者：***来源：《百科知识》2013年第22期2012年5月，谷歌公司通过其官方博客正式发布搜索页面的新功能——知识图谱（Mapping Knowledge Domain）。

这可能是谷歌搜索引擎上线以来最大的一次改革。

什么是知识图谱？知识图谱也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与计量学引文分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。

它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。

下面我们先来举一个实例进行说明，比如我们在谷歌搜索框里输入“十三陵”，以往只能在搜索结果页面显示10多个由标题、链接以及与关键词相关的简短内文片段组成的搜索结果。

虽然现在搜索页面也会插入图片等结果，不过搜索结果大体上依然通过文字简介的形式提供。

如果使用知识图谱搜索则不同，当我们输入“十三陵”后，除了在搜索结果页面显示相关的文字信息外，在搜索页面右栏还直观地显示出十三陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表（高度、开放时间、设计师等）。

页面下方还有与十三陵相关的历史古迹和旅游景点，让用户可以全面了解十三陵。

再比如我们输入“电脑”这个关键词，谷歌除了在搜索结果页面显示电脑的相关信息，还会在页面右侧显示我们所在城市的各个电脑卖场位置，给用户购买电脑提供方便。

从用户角度来看，知识图谱的好处显而易见。

我们能够直接获得搜索内容的基本信息汇总，而不用根据文字片段和网站名称判断究竟哪个链接最有价值，然后再打开新页面人工过滤页面内的有价值信息。

知识图谱的演变知识图谱是谷歌在2010年收购了开放式数据库公司Metaweb后发展而来的。

1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的Google搜索，到现在的聊天机器⼈、⼤数据风控、证券投资、智能医疗、⾃适应教育、推荐系统，⽆⼀不跟知识图谱相关。

它在技术领域的热度也在逐年上升。

本⽂以通俗易懂的⽅式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了⽐较详细的解释。

知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。

⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。

另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。

知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。

2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。

知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。

所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。

看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。

学会科学知识图谱，搞定文献soeasy!做科研、搜文献，你必然要使用中国知网、Web of Sciece这样的数据库。

可是，在你收集、整理和呈现这些数据库文献献数据的时候，方法真的对，真的好吗？你可能OUT了！不得不提醒你，文献数据处理，你一定要试试科学知识图谱，一旦学会，效果amazing！知识图谱（Mapping Knowledge Domain），又称为科学知识图谱，指对大量科学文献新信息，借助于统计学、图论、计算机技术等手段，以可视化的方式来展示科学学科体系的内在结构、学科特点、研究前沿等信息的一种计量学方法。

你即便是自己可能没用过，但别人的相关应用分析，你肯定经常可见。

CiteSpace，正是科学知识图谱方法的一款非常有效的分析软件，它能眼着与分析科学分析中蕴含的潜在知识，通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，也可以知道哪些论文是优质的，哪些论文是具有开创性的……它的功能之强大，谁用谁知道。

对于很多老师同学来说，虽然知道它极其重要，很潮很实用，有助于写出高质量有新意的论文，但是又苦于无处可学，自己苦苦摸索，长期难得要领。

所以，要是有老师手把手演示教学，那就好了！中外学术情报考虑到大家的这一难处，特地邀请到了来自国外名校的Adison老师给大家讲解这种方法的具体操作。

Adison博士在科学知识图谱、扎根理论等方面深有钻研，授课简洁明了，一学就会，效果非常好。

现在，课程已经录制完成，并向大家开放邀请了！Adison博士所要讲解的重要内容包括但不限于以下方面：第一部分、CiteSpace之Web of Science数据库分析（一）Web of Science数据下载（二）Web of Science数据载入（三）共被引分析（四）聚类分析（五）关键词分析（六）时区图与突变（七）作者，国家，机构的分析。

第二部分、CiteSpace之知网数据库分析（一）知网数据下载（二）知网数据转换（三）中国知网数据关键词分析（四）关键词聚类时区图作者和机构方法的力量是强大的。

医学图谱和图像的中英文译名整理在医学领域，图谱和图像等术语的准确译名对于学术交流和专业研究至关重要。

本文将针对医学图谱和图像的中英文译名进行整理和解释。

一、图谱的英文译名1. 图谱(tú pǔ)图谱是指将某一特定领域或知识体系以图形形式进行展示的结果。

学术上常用的图谱包括知识图谱、基因组图谱等。

在英文中，图谱可以翻译为"chart"、"map"或"diagram"等。

2. 知识图谱(zhī shí tú pǔ)知识图谱是指将人类知识以图形化的方式进行展示的一种工具。

它通过对知识的梳理和整理，将知识元素和其之间的关系进行可视化。

在英文中，知识图谱可以翻译为"knowledge graph"。

3. 基因组图谱(jī yīn zǔ tú pǔ)基因组图谱是指对某个物种的基因组进行测序和解读后，将其基因信息以图形化的方式展示的结果。

在英文中，基因组图谱可以翻译为"genome map"。

二、图像的英文译名1. 图像 (tú xiàng)图像是指由光线、电磁波等产生的在人眼或摄像机等器官中形成的视觉表现。

图像可以是实物的照片、绘画，也可以是数字形式的图片、视频等。

在英文中，图像可以翻译为"image"。

2. 医学影像(yī xué yǐng xiàng)医学影像是指应用医学成像技术所获得的关于人体内部结构、功能和病变的图像。

常见的医学影像包括X光片、CT扫描、MRI等。

在英文中，医学影像可以翻译为"medical imaging"或"medical image"。

3. 数字图像 (shù zì tú xiàng)数字图像是指以数字形式存储和表示的图像。

knowledge graph
知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于表示实体和实体之间关系的数据结构。

它是一种图形数据库，用于存储和管理实体和实体之间的关系。

知识图谱可以用来构建更加智能的搜索引擎，提供更加丰富的搜索结果，并且可以更好地理解用户的查询。

知识图谱的基本构成元素是实体和实体之间的关系。

实体可以是人、地点、事件或其他实体，而实体之间的关系可以是“父子”、“朋友”或“同乡”等。

知识图谱可以用来表示实体之间的复杂关系，从而更好地理解用户的查询。

知识图谱的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域。

它可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询，提供更加丰富的搜索结果；可以帮助推荐系统更好地理解用户的兴趣，提供更加准确的推荐；可以帮助自然语言处理更好地理解语义，提供更加准确的结果；可以帮助机器学习更好地理解数据，提供更加准确的预测结果。

总之，知识图谱是一种用于表示实体和实体之间关系的数据结构，它可以用来构建更加智能的搜索引擎，提供更加丰富的搜索结果，并且可以更好地理解用户的查询。

它的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域，为用户提供更加准确的结果。

趋势分析之知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱这一概念在2012年被Google正式提出，原始目的是为了提高搜索引擎的能力，提高搜索结果质量并提升用户的搜索体验。

2013年之后，随着智能信息服务和应用的不断发展，知识图谱开始在学术界和工业界普及，并在智能搜索、推荐系统等应用中发挥着重要作用。

下面我们将用Trend analysis分析知识图谱领域内的研究热点。

（点击链接即可进入Knowledge Graph Trend：https:///topic/trend?query=knowledge%20graph）下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域的热点研究话题有conceptual graph、parallel algorithm、knowledge representation、graph theory、knowledge base等。

根据Trend analysis的分析结果我们可以发现，conceptual graph是当前的热门话题之一，20世纪90年代开始其研究热度始终保持在Top 1，论文发表数量也远超其他研究热点，之后话题热度虽然经历了一定的变化，但目前的话题热度也较高。

从Trend analysis我们还可以看到，知识表示也在该领域的热点话题之列。

知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。

知识表示学习则主要是面向知识图谱中的实体和关系进行表示学习。

使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然后进行计算和推理。

知识表示的代表模型有距离模型、单层神经网络模型、能量模型、双线性模型、张量神经网络模型、矩阵分解模型和翻译模型等。

人工智能技术中的知识图谱构建近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，知识图谱的构建成为了人工智能技术领域的热门话题。

那么，知识图谱是什么？为什么要构建知识图谱？又该如何构建知识图谱呢？本文将从这些问题出发，来探讨人工智能技术中的知识图谱构建。

一、什么是知识图谱？知识图谱，英文名为Knowledge Graph，指的是一种语义模型，可以用来表示知识和实体之间的关系。

换言之，它是一种大规模、半结构化和语义化的数据集合，通常包含实体、属性、关系和上下位关系等多种关键信息。

而知识图谱的构建，旨在将人类知识和经验以可计算的方式进行表达，从而实现机器知识的自动化处理和应用。

二、为什么要构建知识图谱？构建知识图谱的目的在于，让机器具有人类的语义理解和推理能力，从而更好地服务于人类社会。

具体来说，有以下几个方面的优势：1.实现语义化查询知识图谱能够将数据与语义信息相结合，从而实现更精准、更快速的语义化查询。

2.提升自然语言处理能力知识图谱的存在，使得机器能够更好地理解人类使用的自然语言，从而提升自然语言处理能力。

3.推理性思维支持知识图谱能够提供上下位关系、属性关系等多种关键信息，从而支持机器进行推理性思维。

4.服务于人工智能应用知识图谱的构建，不仅能够提升人工智能技术的自动化处理能力，还能够服务于包括智能问答、搜索智能化等多种人工智能领域的应用。

三、如何构建知识图谱？知识图谱的构建，通常需要进行以下几个环节的工作：1.实体识别与属性提取首先，需要从大规模的数据中进行实体识别和属性提取，从而将实体与属性进行关联。

2.实体链接和关系抽取将实体与属性进行关联之后，需要进行实体链接和关系抽取，从而将实体之间的关系和属性之间的关系进行抽象出来。

3.知识表示和推理将实体之间的关系和属性之间的关系进行抽象后，需要进行知识的表示和推理。

知识表示通常采用图结构，可以使用RDF （Resource Description Framework）等多种方法对知识进行表达；而知识推理则需要依靠推理引擎和算法进行实现。

知识图谱的概念误解1：知识图谱就是和图数据库是绑定的。

在图数据库中做crud操作了，那我就是在运⽤知识图谱。

假如没有⽤途数据的话，就是没有使⽤知识图谱。

CRUD操作（create 添加数据read读取数据 update 修改数据delete删除数据）知识图谱（knowledge graph）其实是⼀个逻辑上的概念。

知识不仅仅指⼀般意义上课本上的知识，也包含信息，甚⾄包含⼀个公司的组织架构。

这是图谱⾥⾯两个⽐较核⼼的元素，是实体（Entity）和关联（relationship）。

⼀般实体和关联都有属于他们各⾃的属性。

尤其是实体，基本上所有的知识图谱⾥⾯实体都是有属性的。

但不见得关联都有属性。

有些关联可能没有属性，它只是⼀个标签⽽已。

在数据结构上⾯所进⾏的操作也可以在知识图谱⾥⾯进⾏同样的操作。

这些操作包括搜索，也就是搜索实体，也可能是搜索⾥⾯的⼀个关联。

去搜索⾥⾯的⼀条边。

还包括过滤，⽤某个实体的属性值在整个知识图谱⾥⾯进⾏过滤，然后找到符合这个属性的所有的实体。

还包括引导，直接⾸先定位⼀个顶点，然后沿着这个顶点的所有边向前⾛。

找到他的⼦顶点。

还包括遍历操作，⽐如图的深度优先遍历、⼴度优先遍历这些遍历操作。

还有连通性确认也是我们经常会做的，⽐如确认顶点a和顶点b是否具有连通性。

还包括找把两个顶点联系起来的最短路径。

还包括图谱的拆分，⽐如说⼀个图谱太⼤了。

然后把它拆分成两个图谱。

或者是有很多⼩的图谱，我们需要帮他们merge到⼀起。

等等这些关于对图的操作都可以运⽤的图谱中来。

什么是知识图谱（KnowledgeGraphVault）？
什么是知识图谱？
知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。

知识图谱是关系的最有效的表示方式。

通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。

知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。

不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。

比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。

知识图谱与本体
知识图谱并不是本体的替代品，它是在本体的基础上进行了丰富和扩充，这种扩充主要体现在实体（Entity）层面。

本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系，而知识图谱则是在本体的基础上，增加了更加丰富的关于实体的信息。

本体描述了知识图谱的数据模式（schema），即为知识图谱构建数据模式相当于为其建立本体。

知识图谱助力人工智能。

知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。

知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等交叉研究，属人工智能重要研究领域知识工程的研究范畴。

知识图谱于2012 年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎，是建立大规模知识的一个杀手锏应用。

知识图谱主要有知识表示与建模、知识获取、知识融合、知识图谱查询推理及知识图谱应用五个子领域。

知识图谱的典型应用包括语义搜索、智能问答以及可视化决策支持三种。

（1）语义搜索
谷歌搜索就是典型的应用示例。

（2）智能问答
典型的客服应用，比较高级的有法律顾问、医学顾问等应用，可以通过描述情况，算法根据描述的内容来对内容进行评价。

（3）可视化决策支持
总结:
如果未来的智能机器拥有一个大脑，知识图谱就是这个大脑中的知识库，对于大数据智能具有重要意义，将对自然语言处理、信息检索和人工智能等领域产生深远影响。