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什么是知识图谱1.1 什么是知识图谱知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法[1]。
知识图谱由节点和边组成。
节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。
边可以是实体的属性，如姓名、书名，或是实体之间的关系，如朋友、配偶。
知识图谱的早期理念来自Semantic Web[2,3]（语义网），其最初理想是把基于文本链接的万维网转化成基于实体链接的语义网。
1989年，Tim Berners-Lee 提出构建一个全球化的以“链接”为中心的信息系统（Linked Information System）。
任何人都可以通过添加链接把自己的文档链入其中。
他认为，相比基于树的层次化组织方式，以链接为中心和基于图的组织方式更加适合互联网这种开放的系统。
这一思想逐步被人们实现，并演化发展成为今天的World Wide Web。
1994年，Tim Berners-Lee 又提出 Web 不应该仅仅只是网页之间的互相链接。
实际上，网页中描述的都是现实世界中的实体和人脑中的概念。
网页之间的链接实际包含语义，即这些实体或概念之间的关系；然而，机器却无法有效地从网页中识别出其中蕴含的语义。
他于1998年提出了Semantic Web的概念[4]。
Semantic Web仍然基于图和链接的组织方式，只是图中的节点代表的不只是网页，而是客观世界中的实体（如人、机构、地点等），而超链接也被增加了语义描述，具体标明实体之间的关系（如出生地是、创办人是等）。
相对于传统的网页互联网，Semantic Web的本质是数据的互联网（Web of Data）或事物的互联网（Web of Things）。
在 Semantic Web 被提出之后，出现了一大批新兴的语义知识库。
如作为谷歌知识图谱后端的Freebase[5]，作为IBM Waston后端的DBpedia[6]和Yago[7]，作为Amazon Alexa后端的True Knowledge，作为苹果Siri后端的Wolfram Alpha，以及开放的Semantic Web Schema——[8]，目标成为世界最大开放知识库的Wikidata[9]等。
知识图谱概述及应用
知识图谱是一种用于表示和组织知识的技术，它能够将知识以图形的方式呈现出来，并通过建立实体、关系和属性之间的链接，形成一个包含丰富语义信息的知识结构。
知识图谱可以帮助人们更好地理解和利用海量的知识资源，促进知识的共享和交流。
知识图谱的应用非常广泛，以下是一些常见的应用领域：
1.问答系统：知识图谱可以用于构建智能问答系统，通过将问题和答案映射到知识图谱中的实体和关系，实现对问题的准确理解和精确回答。
2.引擎优化：知识图谱可以用于引擎的优化，通过将结果与知识图谱中的实体和关系进行匹配，提供更准确和有关联的结果。
3.推荐系统：知识图谱可以用于推荐系统中的个性化推荐，通过分析用户的兴趣和行为数据，结合知识图谱中的实体和关系，为用户提供个性化的推荐信息。
4.信息抽取：知识图谱可以用于自动化信息抽取，从非结构化的文本数据中提取实体和关系，并将其映射到知识图谱中的结构化数据中，方便后续的分析和利用。
5.智能机器人：知识图谱可以用于构建智能机器人，通过将机器人需要的知识和信息组织成知识图谱，使机器人能够更好地理解和回答用户的问题。
6.语义：知识图谱可以用于语义，通过将语句与知识图谱中的实体和关系进行匹配，实现更准确和有意义的结果。
7.语义表达：知识图谱可以用于语义表达，通过将自然语言表达的文本映射到知识图谱中的实体和关系，实现对文本的语义理解和分析。
总之，知识图谱是一种强大的知识表示和组织技术，它在各个领域都有广泛的应用。
通过构建和利用知识图谱，我们可以更好地组织和管理知识，实现对知识的智能化利用。
未来随着知识图谱技术的发展和应用场景的扩大，相信它将在人们的日常生活和各个行业中发挥更加重要的作用。
![第8章-知识图谱技术[30页]](https://uimg.taocdn.com/fcd9615171fe910ef02df880.webp)
知识图谱的概念
知识图谱（KnowledgeGraph）是人工智能（AI）技术领域中最受关注的领域之一，它是一种任何支持从数据到结构化信息，再到人类可以理解的概念的智能技术，帮助人们更加快速地掌握知识。
它的基本概念是，通过将大量的信息结构化，可以更加容易地了解它们之间的关系，从而推出更多有用的结论。
知识图谱已经取得了很大成功，可以帮助人们更加高效地管理大量信息，从而了解更多概念之间的相关性。
随着技术的发展，知识图谱将会取代传统的关系数据库和知识管理系统，成为未来信息处理的标准。
在具体实现方面，知识图谱通常由一组节点和边缘组成，用于表示信息的实体和关系。
节点是信息的基础单元，边缘则表示实体之间的关系。
有了知识图谱，就可以将大量的信息连接起来，方便用户更加容易地理解知识之间的联系。
知识图谱的应用十分广泛，可以使用它来实现自然语言处理，机器翻译，搜索引擎优化，智能推荐系统，基于知识的问答系统等等。
特别是随着深度学习技术的发展，知识图谱已经成为语义理解领域非常流行的技术，从语言理解、机器翻译到自动问答等多个研究领域的最新进展都有着重要的应用。
另外，知识图谱技术在企业信息管理领域也有着广泛的应用，它可以帮助企业将公司内部的知识体系网络化、可视化，从而更加容易管理、共享数据。
总而言之，知识图谱是一个多功能的技术，可以用来解决自然语言处理、知识管理、机器学习等多种研究领域的问题，可以说是一个全新的智能技术，有望将来改变我们生活、工作的方方面面。
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知识图谱技术原理介绍近两年来，随着Linking Open Data1等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。
互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Data Web）。
在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。
下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。
知识图谱的表示和在搜索中的展现形式正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。
其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符（identifier）。
每个属性-值对（attribute-value pair，又称AVP）用来刻画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。
上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图（property graph）3来表示。
知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。
为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片（又称Knowledge Card）。
知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。
更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。
从某种意义来说，它是特定于查询（query specific）的知识图谱。
浅谈知识图谱摘要：随着人工智能技术的发展，知识图谱作为大数据时代的知识工程的产物，是实现人工智能的基础。
它具有强大的语义表达能力、存储能力以及推理能力，其关键技术得到国内外研究学者的广泛关注。
本文从知识图谱的概念出发，分析其理论架构，以及对其关键技术进行相关概述。
引言随着人工智能的发展和应用，知识图谱逐渐成为关键技术之一。
知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为人工智能的智能化奠定了基础，广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、推理等领域。
1知识图谱的概念知识图谱的提出是为了提高搜索引擎的效率。
是实体之间关系的语义网络，可以将实体对象和他们之间的关系进行图形化的表达，知识图谱的表示形式是三元组，描述的是现实实体之间的关系。
知识图谱旨在从多种类型的复杂数据出发，抽取其中的概念、实体和关系，是事物关系的可计算模型。
知识图谱按照知识的覆盖范围和不同的领域，整体可以划分为通用性知识图谱和领域性知识图谱[1]。
随着科技的不断发展，知识图谱在自然语言处理领域应用广泛，如语义搜索、智能问答、辅助决策等领域，知识图谱已经成为了人工智能发展的重要动力和核心领域。
知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱本质上是语义网络。
实体指的可以是现实世界中的事物，比如人、地名、公司、电话、动物等；关系则用来表达不同实体之间的某种联系。
知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，因此知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
2知识图谱的理论架构知识图谱的理论架构分为三个部分，第一部分是源数据的获取。
第二部分是知识融合，用来关联多数据源知识，扩大知识的范围。
第三部分是知识的计算与应用，知识计算是知识图谱能力输出主要方式，而知识应用是知识图谱与特定领域或者业务相结合，提高业务效率[2]。
大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。
知识图谱课程大纲一、课程简介知识图谱是一种表示、存储、管理和应用知识的方法论和技术体系，它基于语义网络和知识表示学，通过对知识的结构化、语义化和链接化，实现知识的可理解、可发现和可推理。
本课程旨在介绍知识图谱的基本概念、原理和应用，培养学生在知识图谱领域的基本能力和实践技巧。
二、课程目标1. 理解知识图谱的基本概念和原理；2. 学习知识图谱的构建和表示方法；3. 掌握知识图谱的查询和推理技术；4. 熟悉知识图谱在各领域的应用案例；5. 培养解决实际问题的能力和创新思维。
三、课程内容第一部分：知识图谱基础1. 知识图谱概述1.1 知识图谱定义1.2 知识图谱的优势和应用领域2. 知识图谱的构建2.1 知识获取方法2.2 知识表示与存储2.3 知识融合与去重3. 知识图谱的表示方法3.1 实体和关系3.2 属性和特征3.3 语义网络和本体第二部分：知识图谱查询和推理1. 知识图谱的查询技术1.1 SPARQL查询语言1.2 图数据库和图查询引擎1.3 知识图谱查询案例分析2. 知识图谱的推理技术2.1 推理规则与推理机制2.2 知识图谱推理应用案例第三部分：知识图谱应用案例1. 面向搜索引擎的知识图谱1.1 知识图谱在搜索引擎中的应用1.2 知识图谱与搜索结果个性化2. 知识图谱在智能问答中的应用2.1 知识图谱与问答系统的关系2.2 知识图谱在智能问答中的应用案例3. 知识图谱在推荐系统中的应用3.1 知识图谱与推荐算法的结合3.2 知识图谱在个性化推荐中的应用案例四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍知识图谱的基本原理和相关技术。
2. 实践操作：通过实验和项目，培养学生在知识图谱领域的实际操作能力。
3. 案例分析：通过实际案例，探讨知识图谱在各行业的应用实践。
五、考核方式1. 平时成绩：参与课堂讨论、实验和项目的表现。
2. 期末考试：考察学生对知识图谱的理解和应用能力。
3. 作业报告：撰写研究性论文或实践报告。
知识图谱基本概念知识图谱是结构化的语义知识库，⽤于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。
其基本组成单位是“实体关系实体”三元组，以及实体及其相关属性值对，实体间通过关系相互联结，构成⽹状的知识结构。
元组的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如⼈物、地理等；属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特点以及参数，例如国籍、⽣⽇等；属性值主要指对象指定属性的值，例如中国、1988-09-08等。
每个实体(概念的外延)可⽤⼀个全局唯⼀确定的ID来标识，每个属性-属性值对(attribute-value pair，AVP)可⽤来刻画实体的内在特性，⽽关系可⽤来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
总结⼀下知识图谱包含三层含义：1. 知识图谱本⾝是⼀个具有属性的实体通过关系链接⽽成的⽹状知识库．从图的⾓度来看，知识图谱在本质上是⼀种概念⽹络，其中的节点表⽰物理世界的实体（或概念），⽽实体间的各种语义关系则构成⽹络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的⼀种符号表达 .2. 知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前Ｗeb基础之上的⼀层覆盖⽹络（overlay network），借助知识图谱，能够在Ｗｅｂ⽹页之上建⽴概念间的链接关系，从⽽以最⼩的代价将互联⽹中积累的信息组织起来，成为可以被利⽤的知识。
3. 知识图谱的应⽤价值在于，它能够改变现有的信息检索⽅式，⼀⽅⾯通过推理实现概念检索（相对于现有的字符串模糊匹配⽅式⽽⾔）；另⼀⽅⾯以图形化⽅式向⽤户展⽰经过分类整理的结构化知识，从⽽使⼈们从⼈⼯过滤⽹页寻找答案的模式中解脱出来。
知识图谱架构主要部分：知识抽取（包括实体抽取、关系抽取以及属性抽取等）知识融合（包括实体消岐等）知识加⼯（包括本体构架、知识推理等）知识更新知识图谱基本结构单元：RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是⼀个数据模型（Data Model）。
知识图谱知识图谱是一种用来描述和表示知识的图形化工具，它可以帮助我们将大量的知识整合、组织和展示出来。
知识图谱的出现，为人们获取和理解知识提供了一种全新的方式，也为人工智能的发展提供了重要的支持。
知识图谱的基本概念最早出现在20世纪60年代的信息检索领域，但直到近年来才开始得到广泛的关注和应用。
知识图谱本质上是一张由实体、属性和关系构成的网络。
实体代表现实世界中的事物，属性用于描述实体的特征，关系则表示实体之间的联系。
通过将知识以图谱的形式进行组织和表示，我们可以更直观地理解和利用这些知识。
知识图谱的构建过程通常包括三个主要步骤：知识抽取、知识融合和知识推理。
知识抽取是指从各种数据源中自动提取结构化的知识，包括文本、图像、语音等。
知识融合是指将不同来源的知识进行整合，消除冗余和矛盾。
知识推理是指基于已有的知识进行推理和推断，得出新的知识。
在知识图谱的应用方面，它已经发挥了重要的作用。
首先，在搜索引擎中，知识图谱可以提供更精确的搜索结果。
通过对用户进行问题分析和知识图谱的知识匹配，搜索引擎可以理解用户的意图并准确地给出答案。
其次，在智能问答系统中，知识图谱也是必不可少的一部分。
通过将问题与知识图谱进行匹配，系统可以找到最相关的知识并向用户提供准确的答案。
此外，知识图谱还可以应用于推荐系统、自然语言处理等领域，为各种智能应用提供支持。
然而，知识图谱的构建和应用仍然面临一些挑战。
首先，知识图谱的构建需要大量的人力和时间投入。
知识的抽取、融合和推理需要丰富的领域知识和专业技术支持。
其次，知识的更新和维护也是一项长期而复杂的任务。
随着知识的不断增长和变化，知识图谱需要及时更新和修正，以保持准确和实用。
最后，知识图谱的开放性和共享性也是一个亟待解决的问题。
不同机构和组织之间的知识图谱往往存在不兼容和不一致的情况，如何实现知识的共享和交互仍然是一个挑战。
总的来说，知识图谱作为一种描述、组织和表示知识的工具，对于知识的获取和理解提供了新的途径。
知识图谱概念与技术知识图谱概念与技术是一种采用基于概念的知识表示，以图结构来存储、组织及表达各种类型的结构化及非结构化知识的新型技术和概念。
知识图谱中的每个节点都有其相关性的信息链接，也称之为关系，组成一个复杂的网络(network)结构，这使得它们能够代表类似概念相关性的概念网络(concept network)或领域知识图谱(domain knowledge graph)。
知识图谱可以让计算机系统能够较为准确的理解人类的输入内容，正确地分析内容及定位相关内容，从而实现更加高效准确的服务。
为了形成完整的知识图谱，专业领域的知识需要进行聚合、结构化和表征，形成一个模型化的、可索引的知识库，这就是所谓的知识工程。
知识图谱的关键目标是能够将复杂的知识以一种通用的方式共享和交流，以便进行查找和关联。
为了体现知识图谱的实际运用，引入语义表示技术，从而实现对知识的多层次理解。
语义表示技术是当前知识图谱应用研究中的重要议题。
语义表示技术指用于将知识表示成机器可以直接理解的形式的技术，包括自然语言处理(NLP)、知识表示语言RDF/OWL在内的多种技术。
其中，语义网络(semantic network)是最具代表性的，该网络建立在对对象和对象之间的关系的描述上，使用网络来表示语义模型。
它可以用于处理不同本体的知识表示，如概念(concepts)、实体(entities)、属性(attributes)、动作(actions)，以及概念联接(concept linking)等。
知识图谱技术广泛应用于快速从大量信息中探索知识，特别是文本类知识，以此进行概念之间的联系、发现概念的隐含结构以及语义表示等。
它还可用于辅助文档索引、问答系统及推荐系统的发展。
目前，知识图谱的使用也在逐渐普及，成为许多大型知识库系统的基础，为其他复杂的计算机应用，如人工智能等提供了可靠的资源。
总之，知识图谱概念和技术是一种用于表达和共享复杂知识的技术，可以更准确地组织及表达结构化和非结构化知识，并以图结构形式表示。
知识图谱技术体系总览本文主题为知识图谱技术体系，主要内容包括：1. 知识图谱体系架构2. 知识图谱构建技术3. 知识存储4. 知识图谱应用技术一、知识图谱体系架构首先来介绍一下整个知识图谱的体系架构。
知识图谱是现在非常热门的一个技术，也被认为是认知智能的核心内容。
知识图谱包含哪些内容呢？从知识的层面来看，知识图谱包括知识的生产，知识表示存储和知识应用等众多技术。
如上图所示，它包括了构建技术，存储技术，应用技术，以及其他相关的很多方面的技术。
从这张图中也可以看出，知识图谱包含了人工智能领域绝大多数细分领域的研究，还包括大量的大数据方面的技术，比如构建技术方面也有大数据相关的映射式构建技术，以及基于抽取式构建方面的自然语言处理和计算机视觉和声音处理技术等。
在知识图谱的存储方面，现在产业界中主流的是图数据库。
图数据库涉及到大量的大数据技术，比如分布式的图数据库会与 Hadoop、Spark 等分布式计算和分布式存储有很强的技术关联。
而一些比较新的技术，比如向量数据库也是比较前沿的一个研究领域。
在知识图谱的应用方面，也包括了比较多的内容，比如知识检索、知识探索，涉及到图数据库查询语言 Gremlin 和 Cypher 以及 SparQL。
知识搜索方面会用一些其他方法从图数据库或者其他存储方法里面获取所需要的知识。
在更多的应用里面，比如知识计算，知识推理等。
知识计算更多的是与图相关的计算，知识推理更多的是跟深度学习有关的，比如图神经网络。
还有很多面向具体的应用，比如问答、推荐、数据分析、知识溯源以及辅助决策等，这些都是与具体业务有直接关联的人工智能或知识图谱方面的应用。
二、知识图谱构建技术1. 知识图谱模式知识图谱在应用里面有两个方法：无模式的和模式受限的。
我们通常产业应用的知识图谱都是模式受限的。
这个模式就是指知识图谱模式，也称本体、类图谱或概念图谱等。
知识图谱模式定义了知识图谱需要包含哪些内容，或者说是对知识概念化的一种规范表达。
图数据库在知识图谱构建中的使用教程知识图谱是一种用于存储和表示知识的数据结构，它采用图结构来描述实体（节点）之间的关系（边）。
而图数据库是用于存储和查询图数据的一种数据库管理系统。
在知识图谱构建中，图数据库发挥着重要的作用，它可以帮助我们高效地存储和查询大规模的图数据，从而实现复杂的知识图谱分析和应用。
本文将介绍图数据库在知识图谱构建中的使用教程，涵盖以下内容：图数据库的基本概念、图数据库的优势、图数据库的查询语言、图数据库的数据导入和导出、以及图数据库的应用案例。
一、图数据库的基本概念1. 图数据库是什么？图数据库是一种专门用于存储和查询图数据的数据库管理系统。
与传统的关系型数据库不同，图数据库采用图结构来组织数据，节点代表实体，边代表实体之间的关系。
2. 图数据库的节点和边在图数据库中，节点是图的基本元素，它可以代表一个实体（例如人、物品等），也可以代表一个概念（例如国家、城市等）。
节点可以包含属性，用于描述实体或概念的特征。
边用于连接节点，表示节点之间的关系。
边可以有方向，也可以没有方向。
边也可以带有属性，用于描述节点之间的关系特征。
3. 图数据库的查询语言图数据库通常提供了一种专门的查询语言，用于查询和操作图数据。
这种查询语言通常是声明式的，用户只需要描述自己需要查询的结果，而不需要指定具体的查询路径和方法。
常见的图数据库查询语言有Cypher（用于Neo4j）、Gremlin（用于Apache TinkerPop）等。
二、图数据库的优势1. 高效地存储和查询大规模的图数据由于图数据库采用图结构存储数据，可以将实体和关系直接映射为节点和边，从而避免了关系型数据库中的关联查询和表连接操作，大大加快了查询速度。
2. 灵活地表示复杂的实体关系图数据库可以灵活地表示实体之间的复杂关系，例如多对多关系、多层级关系等。
这使得图数据库在知识图谱构建中能够更好地表示和处理实体之间的复杂关系。
3. 支持图算法和图分析图数据库通常提供了丰富的图算法和图分析工具，用于分析和挖掘知识图谱中的关系和模式。
数据库中的知识图谱与图数据库技术知识图谱是指由不同实体之间的关系、概念以及属性等信息组成的一种结构化数据模型。
它旨在呈现不同实体之间的关联性，以及对这些关联性进行进一步分析和推理。
与传统的关系型数据库相比，知识图谱提供了更灵活和强大的方式来组织和表示知识。
而图数据库技术，则是对知识图谱的实现和操作的一种技术手段。
在数据库中，知识图谱可以被看作是一种特殊的数据模型，它由节点和边组成。
节点代表实体，如人、地点、概念等，而边则代表实体之间的关系。
这种节点和边的组织结构使得我们可以更直观地理解和表示复杂的实体关系，同时也为我们提供了一种强大的查询和分析工具。
图数据库是一类专门用于存储和管理图形结构数据的数据库管理系统。
它采用了图数据模型，可以完全符合知识图谱的表示和操作需求。
相对于传统的关系型数据库，图数据库在处理大规模的结构化和半结构化数据时更加高效和灵活。
它允许用户以一种图形用户界面的形式，直接查询和分析知识图谱中的数据，并可以根据实际需求进行定制化的数据挖掘和推荐。
知识图谱与图数据库技术应用广泛。
在科学研究领域，知识图谱与图数据库技术被用于将不同领域的研究结果进行整合和关联，以便更好地理解和利用已有的知识。
在商业应用中，知识图谱与图数据库技术可以被用于用户画像分析、智能推荐、舆情监测等方面。
在医疗领域，它可以被用于辅助诊断和疾病预测。
在金融领域，知识图谱与图数据库技术可以被用于风险评估和投资决策等方面。
使用知识图谱与图数据库技术所带来的好处是显而易见的。
首先，知识图谱可以帮助我们更好地理解和挖掘数据中的关联性和规律性。
它能够帮助我们从庞杂的数据中提取出有用的信息，使得我们能够更快地做出正确的决策。
其次，知识图谱与图数据库技术具有很强的可扩展性。
当数据规模不断增大时，传统的关系型数据库的性能会受到限制，而图数据库具备更好的横向扩展能力，可以支持更大规模的知识图谱数据。
此外，知识图谱与图数据库技术还具有高度的灵活性和可定制性。
如何理解知识图谱01什么是知识图谱1.定义官方定义：知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点（point）和边（Edge）组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱本质上是语义网络。
实体指的可以是现实世界中的事物，比如人、地名、公司、电话、动物等；关系则用来表达不同实体之间的某种联系。
由上图，可以看到实体有地名和人；大理属于云南、小明住在大理、小明和小秦是朋友，这些都是实体与实体之间的关系。
通俗定义：知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，因此知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
2.可视化表现如果我们在百度搜索“周杰伦的老婆”的时候，搜索结果不是周杰伦，而是直接返回了昆凌的信息卡片，为什么呢？因为底层知识图谱已经有了周杰伦和昆凌是夫妻关系，所以可以理解到你要找的是昆凌，而不是周杰伦，这也说明了知识图谱有理解用户意图的能力。
02知识图谱构建的关键技术知识图谱构建的过程中，最主要的一个步骤就是把数据从不同的数据源中抽取出来，然后按一定的规则加入到知识图谱中，这个过程我们称为知识抽取。
数据源的分为两种：结构化的数据和非结构化的数据。
结构化的数据是比较好处理的，难点在于处理非结构化的数据。
而处理非结构化数据通常需要使用自然语言处理技术：实体命名识别、关系抽取、实体统一、指代消解等。
我们先来看下把这段文字变成知识图谱的方式表达的结果：上图左边的文案就是一个非结构化的文本数据，就需要经过一系列的技术处理，才能转化为右边的知识图谱。
具体是怎么实现的呢，接下来一一讨论。
1.实体命名识别提取文本中的实体，并对每个实体进行分类或打标签，比如把文中“1984年12月30日”记为“时间”类型；“克利夫兰骑士”和“迈阿密热火”记为“球队”类型，这个过程就是实体命名。
2.关系抽取关系抽取是把实体之间的关系抽取出来的一项技术，其中主要是根据文本中的一些关键词，如“出生”、“在”、“转会”等，我们就可以判断詹姆斯与地点俄亥俄州、与迈阿密热火等实体之间的关系。
《知识图谱: 概念与技术》第8 讲知识图谱管理系统Knowledge Graph Serving SystemsOutline•Knowledge graph serving scenarios•General design principles of knowledge graph serving systems •Real-time query processing•Representative graph systems•DemoKnowledge Serving ScenariosA real-life relation search scenario A News HeadlineTom Cruise Admits Katie Holmes Divorced Him To Protect Suri From Scientology1Tom Cruise –people.person.marriage–(marriage ) –time.event.person –Katie Holmes 2Tom Cruise –people.person.children–(Suri Cruise) –people.person.parent –Katie Holmes 3Tom Cruise –film.actor.film–(Bambi Verleihung2007) –film.filmactor –Katie Holmes4...Relation search in knowledge graphMulti-hop Relation SearchDiscover the hidden relations between entitiesEnable more than what entity indexes can support Entity A Entity BSearch results of GoogleSearch results of BingRelation search in knowledge graphRelation search in knowledge graphGeneral Design Principles•Data size•in the scale of terabytes •Complex data schema•Rich relations•Data size•In the scale of terabytes •Complex data schema•Rich relations•Multi-typed entities 123mso/ “Pal”123 mso/type.object.typemso/organism.dog123 mso/organism.dog.breeds “Collie Rough”123 mso/type.object.type mso/film.actor123 mso/film.actor.film 789789 mso/type.object.type mso/film.film789 mso/ “Lassie ComeHome”“Pal”How to serve knowledge?Table + column indexes Free text searchNative graph exploration Triplets/RDF Column IndexThe needs ultimately determine the design The first important rule: there is no one-size-fits-all system!Scale to complexityS c a l e t o s i z e Disk-based Key-value Store Column StoreDocument StoreGraph SystemTypical RDBMSSQL Comfort ZoneScale to complexityS c a l e t o s i z e Disk-based Key-value Store Column StoreDocument StoreGraph SystemTypical RDBMSSQL Comfort ZoneCharacteristics of parallel graph processing•Random access (Poor Locality)•For a node, its adjacent nodes cannot be accessed without “jumping” no matterhow you represent a graph•Not cache-friendly, data reuse is hard•It is hard to partition data•Difficult to extract parallelism by partitioning data•Hard to get an efficient “Divide and Conquer” solution•Data driven•the structure of computations is not known a priori•High data access to computation ratioReference: Challenges in parallel graph processingDesign choices•First important rule: there is no one-size-fits-all system•Does this system support online queries, offline analytics, or both?•Is the system optimized for response time, throughput, or both?•Does the system scale, “out” or “up”?•Does the system need transaction support?Online queries vs. offline analytics•Online query processing is usually optimized for response time •Offline analytics is usually optimized for throughput•Compared to offline analytics, it is harder to optimize online queries •Online queries are sensitive to latency•It is difficult to predict the data access patterns of a graph queryHigh data access to computation ratioSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notGraph may be in the jail of storageGraph in theJail of the storage •Many existing data management systems can be used to process graphs•Many existing systems are mature, but not for graphs •RDBMS, MapReduce•The commonest graph operation “traversal” incurs excessive amount of joinsTraverse graph using joins in RDBMSID name…. 1N1…2N2…3N3…4N4…5N5…6N6…………src dst 13 24 21 43 15 16……Node Table: N Edge Table: E Get neighbors of N1SELECT*FROM NLEFT JOIN E ON N.ID = E.dst WHERE E.src= 1;Multi-way Join vs. graph traversal Company Incident Problem …ID Company ID1ID2ID …Incident ID3ID4ID …Problem RDBMSNative GraphSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notIndexIt is costly to index graph structures, use it wisely.Index-based subgraph matching [Sun VLDB 2012]Index-based subgraph matching [Sun VLDB 2012]System design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notTwo-sided communication“telephone”send recvsend recvOne-sided communicationsend send “email”messagequeuemsgmsgmsg…messagehandlersSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notDesign choice: scale-up vs. scale-out •Supercomputer model•Programming model simple and efficient•shared memory address space•Expensive•Hardware is your ultimate limit•Distributed cluster model•Programming model is complex•Relatively cheaper and can make use of commodity pc •Flexible to meet various needsScale “OUT”, not “UP”System design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notThink twice before diving into transactions•Pros•Strong data consistency guarantee•Cons•The hell of referential integrity•The disaster of cascading rollback•Multi-round network communications per commit for distributed transactionsThe hell of referential integrity …………Primary Key –Foreign Key LadyGagaLady Gaga in FreebaseThe hell of referential integrity …………Foreign Key –Primary Key LadyGagaThe disaster of cascading rollback ……Locked by others ……RollbackAnther transactionthat requires any ofthese locks, abort.Real-time Query ProcessingQuery processing•Where latencies come from and asynchronous fan-out search •Index-free query processingQuery processing•Where latencies come from and asynchronous fan-out search •Index-free query processingPeople search challenge in Facebook graph •Among adult Facebook users, the average number of friends is 338.=38,729,054Latency, Bandwidth, and Capacity10 ms100 nsSource: The datacenter as a computer (book)Disk-based approach=38,729,054 387,290,540 ms= 4.5 days each disk seek + read: > 10 msRAM-based approach•DRAM latency: 100 ns10 million reads/writes per second1 million node-level read/write per second38,729,054 nodes to access, it takes at least 38 seconds.Where do latencies come from?Storage Communications Algorithms DRAM, Flash, or Disk Multi-cores, Multi-nodes Single-threaded, multi-threaded, synchronous, asynchronousMove computation, instead of data!Source: The datacenter as a computer (book)。
