关键路径——基于科学知识图谱的分析

学科知识图谱构建的整体流程学科知识图谱构建的整体流程主要包括以下步骤：
（一）需求分析：明确构建目的，界定学科范围，分析目标用户需求，确定知识图谱应涵盖的核心概念和实体。

（二）数据收集：从教材、学术文献、数据库及网络资源中收集相关学科信息，包括实体数据（如人物、事件、理论）和关系数据（如因果、归属关系）。

（三）数据预处理：清洗、去重数据，进行文本解析，为后续步骤准备好结构化数据。

（四）本体设计：构建学科本体，定义实体类型、属性及关系，形成知识框架，这是知识图谱的骨架。

（五）知识抽取：运用自然语言处理、机器学习等技术，从文本中自动或半自动抽取实体、属性和关系，包括命名实体识别、关系抽取等。

（六）知识融合：解决实体歧义，合并重复信息，标准化数据格式，确保知识的一致性和完整性。

（七）图谱构建：根据本体和抽取的知识，利用图数据库技术，构建实体-关系-实体三元组形式的知识图谱。

（八）质量评估：通过专家审核、算法评估等方法，确保图谱的准确性和覆盖度。

（九）应用开发：基于构建好的知识图谱，开发查询系统、推荐系统等上层应用，服务于教学、科研和学习。

（十）维护更新：持续监控数据源，定期更新图谱内容，适应学科发展变化，保持图谱时效性。

知识图谱在科学研究中的应用分析摘要：知识图谱广泛应用于各个领域，包括科学研究。

本文将讨论知识图谱在科学研究中的应用，并分析其在数据集成、专家发现、关联分析和科学知识管理等方面的优势。

通过对知识图谱应用案例的分析，本文旨在提供了解知识图谱在科学研究中应用的深入了解。

1. 引言知识图谱是一种以图为基础的知识表达和呈现方式，通过构建图结构来表示实体及其属性之间的关系。

在科学研究中，知识图谱能够有效地将分散的数据整合起来，并提供了一个可视化的方式来展示和理解复杂的本体。

2. 知识图谱在科学研究中的应用2.1 数据集成科学研究往往涉及多个领域的数据集成。

知识图谱提供了一种统一的数据模型，能够将各种数据源进行整合，将不同领域的数据连接起来。

例如，在生物医学研究中，研究者可以将医学文献、基因组数据、蛋白质互作网络等数据整合到一个知识图谱中，便于研究者对数据进行综合分析。

2.2 专家发现在科学研究中，发现领域内的专家是一项重要的任务。

通过构建一个专家知识图谱，可以将与专家相关的信息整合到一个图中，包括他们的研究领域、发表的论文、合作关系等。

研究者可以利用知识图谱来发现潜在的专家，为合作和学术推广提供便利。

2.3 关联分析知识图谱可以通过分析实体之间的关系，揭示出数据中的潜在关联和规律。

在科学研究中，这种关联分析对于发现新的关联和趋势具有重要意义。

例如，通过分析论文的引用关系，可以了解到不同研究领域的交叉点和热门研究方向。

这种关联分析可以帮助研究者更好地了解已有研究的局限性和发展方向。

2.4 科学知识管理在科学研究中，大量的科学知识需要进行有效的管理。

知识图谱提供了一种结构化的方式来组织和管理科学知识，可以将不同的知识元素连接起来，形成一个完整的知识网络。

研究者可以通过知识图谱来浏览、查询和更新科学知识，从而更好地管理和利用科学研究成果。

3. 知识图谱应用案例分析为了进一步说明知识图谱在科学研究中的应用，我们选择了几个典型案例进行分析。

基于关键词提取的知识图谱构建研究从搜索引擎、自然语言处理到机器学习，人工智能技术一直在飞速发展。

知识图谱是人工智能里面比较重要的一个技术，它能够将不同领域的知识进行连接，并且可以帮助我们更好的理解和应用这些知识。

而基于关键词提取的知识图谱构建研究正是其中一个热门的研究方向。

关键词提取是一个非常基础的自然语言处理技术，它的目的就是从一段文本中提取出重要或有代表性的单词。

在知识图谱中，关键词提取应用的方向更大，不仅进行了单词的提取，同时还可以进行概念的提取，这些概念的关系可以构成一个完整的知识图谱体系。

在基于关键词提取的知识图谱构建研究中，最关键的部分就是实体识别。

实体识别的目的是在一篇文章中找到具有代表性的人物、地点、组织、事件等实体，并将它们进行标注。

实体的标注可以让机器更好地理解文章的内容，也可以方便我们对文章进行更深入更系统的分析。

实体的标注是由人工智能技术来完成的。

在这个过程中，需要用到一些先进的技术，例如自然语言处理、机器学习等等。

这些技术的应用可以让机器更准确地进行实体的识别，同时也可以提高整个知识图谱的质量和准确性。

在实体识别的基础上，还需要进行实体的链接。

实体的链接意味着将不同文章中提到的相同实体进行关联，从而形成一个更为丰富的知识图谱模型。

实体链接技术也是目前人工智能研究的热点之一，它应用广泛，可用于信息检索、自然语言处理等多个领域。

基于关键词提取的知识图谱构建研究还需要考虑到知识图谱的可拓展性。

知识图谱中包含的实体和关系实在太多了，如果要将所有的实体和关系都放在一个大的图谱中进行管理，无疑是不可行的。

因此，一种有效的解决方案就是将图谱分离成多个子图谱，每个子图谱负责管理某个特定领域的实体和关系。

这样，每个子图谱的规模就会更小，维护和管理起来更加容易。

综上所述，基于关键词提取的知识图谱构建研究是深度学习和自然语言处理等人工智能技术在技术前沿应用的典型范例，它不仅包含了与实体和关系的识别和链接，还包括了图谱的可拓展性等多个方面。

264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。

狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。

从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。

与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。

语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。

图形中的点可以描述实体、概念和属性。

实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。

概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。

概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。

每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。

科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。

2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。

2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。

库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。

库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。

这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。

科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。

第12卷第19期　Vol.12 No.19 2021年10月　October 2021一、引言传播设计虽存在已久，却一直处于边缘化的地位，在业务实践中也未得到充分重视。

传统媒体时代，报纸的传播设计需要综合考虑出版日期、内容、版面、色彩、字体、图片等14种要素［1］。

此外，设计者一要了解传播内容，突出报道主题；二要把握设计尺度，掌握报纸的叙事方式。

除对新闻具体呈现形式层面的考量，作为新闻传播的主导者，传统媒体也针对信息的传播流程进行了设计，媒体议程设置便是有力佐证。

媒体通过议题排布影响公众的观点，从而产生不同的宣传效果，体现出传播设计的作用。

从以往的传播活动中可以得到的重要信息是，传播是可以进行设计的。

再者，报纸、杂志、广播、电视等虽都在传统媒介范畴之内，但由于其不同的传播内容与特性，针对其进行的传播设计也不应一概而论。

在新闻与传播学领域，行业从业者与相关学者正在做大量的设计工作，如对产品、组织变革、技术开发的实际兴趣，都指向在传播设计实践、方法和概念方面更深层次的研究兴趣与潜力。

二、传播设计的概念目前，我国新闻传播学界仍未对传播设计这一概念作出明确定义。

在设计学领域，据《现代设计词典》释义，传播设计是针对不同媒介的传播活动所进行的设计。

作为工业设计、现代设计的重要组成部分，其主要应用领域为广告、宣传活动。

值得一提的是，信息传输理论、符号论、语义学均是其重要基础。

在过去，设计通常被作为一种实用性工具，如何提升改进技术是设计的重点。

尽管设计师会对社会传播的形成和规律产生影响，从事设计工作却并不意味着从业者受过传播理论和方法的教育。

随着消费社会的来临，工业时代以技术为中心的设计思路已然行不通，专注于有形产品外表的思路已被证实不可行，设计行业亦面临着巨大危机。

基于此背景，国外学者克里彭朵夫于2005年提出了“以人为中心的设计”观点；2013年，知名设计师唐纳德・诺曼在《日常事物设计》一书中提出了“以用户为中心的设计”观点，并指出此种设计开发基于四个活动，即观察、构思、原型设计和测试。

创业大赛训练学生学习成长的关键路径及可视化呈现方式创业大赛是一项非常有效的研究成长路径，可以帮助学生提高创业能力、拓展视野、研究知识和技能，提升自身竞争力。

参加创业大赛不仅可以激发学生的研究热情，培养学生的创新能力和综合能力，还可以让他们有机会接触到前沿的科技，坚定自己的创业意识，开拓视野，捕捉未来。

创业大赛的训练学生研究成长的关键路径可以分为以下几个方面：一、创新思维培养：创业大赛可以帮助学生从创新思维的角度解决问题，培养学生独立思考、分析问题、构思解决方案等能力，有助于学生研究和提高创新思维。

二、综合能力培养：创业大赛可以创造一个实践的场景，充分发挥学生的综合能力，帮助学生提高综合分析能力、把握时机的能力、解决问题的能力等。

三、跨学科知识培养：创业大赛可以帮助学生拓宽知识面，研究跨学科的知识，从而拓展思维视野，提高研究能力。

四、专业技能培养：创业大赛可以帮助学生掌握一定的专业技能，比如编程、网络技术、电子商务等，为学生未来的创业之路奠定基础。

五、项目管理能力培养：创业大赛可以帮助学生掌握项目管理的基本原理和方法，提高学生的项目管理能力和实践技能，为学生的未来创业提供指导和帮助。

为了让学生更好地把握创业大赛训练学生研究成长的关键路径，可以通过可视化呈现的方式来更好地理解和把握，以更直观的方式展示研究成长的路径，让学生能够把握整个研究成长过程，找到自己的研究路径。

可视化呈现方式可以采用流程图、思维脑图、知识图谱等形式，以更直观的方式展示创业大赛训练学生研究成长的关键路径，把每一步的研究成长过程都分解清楚，有助于学生把握创业大赛的训练路径。

另外，还可以通过实践案例的方式，引导学生理解和把握创业大赛的训练研究成长的关键路径，通过实践和参考，让学生更好地理解和把握创业大赛的训练研究成长的关键路径。

总之，创业大赛训练学生研究成长的关键路径可以采用可视化呈现方式来更好地理解和把握，以更直观的方式展示研究成长的路径，让学生能够把握整个研究成长过程，找到自己的研究路径。

科学知识图谱应用研究概述廖胜姣肖仙桃知识图谱是可视化显示知识资源及其关联的一种图形，可以绘制、挖掘、分析和显示知识间的相互关系，在组织内创造知识共享的环境，从而最终达到促进知识交流和研究深入的目的。

从20世纪50年代至今，科学知识图谱的研究已经有几十年的历史。

科学知识图谱出现之前，科学计量学家们一直努力在寻找一种同传统方法相比，具有更大的客观性、科学性、数据的有效性和高效率的新方法来研究科学学科的结构与进展。

科学知识图谱出现之后，其相关的理论与应用研究不断涌现。

本文试图从应用的角度对科学知识图谱的研究与发展状况进行一个系统的梳理，具体从应用领域、研究机构与网站以及绘图软件方面着手。

1应用研究现状从20世纪50年代开始兴起的各种文献计量方法为科学知识图谱的出现奠定了坚实的理论基础，是科学知识图谱理论与方法的“根”。

如今，知识图谱已经成为计量学领域的一个新兴分支，活跃在各个领域的研究中。

笔者将从应用领域、研究机构和软件方面阐述科学知识图谱的应用研究状况。

1.1应用领域方面科学知识图谱的应用领域很广，从科研到教学到社会问题的解决等，无不渗透。

1.1.1应用于科研领域笔者认为，知识图谱最早是在科研领域活跃起来的。

在知识图谱中，学科前沿之间的交互关系是以空间的形式展现出来的。

研究发现，科学引文与被引文之间往往有着学科内容上的联系。

通过引文聚类分析，特别是从引文间的网状关系进行研究，能够探明有关学科之间的亲缘关系和结构，划定某学科的作者集体，分析推测学科间的交叉、渗透和衍生趋势，还能对某一学科的产生背景、发展概貌、突破性成就、相互渗透和今后发展方向进行分析，从而揭示科学的动态结构和某些发展规律。

这里仅列举近些年知识图谱的一些应用研究情况。

White，McCain，Garfield，Boyack，Huang等对知识图谱的用途进行了不断的扩充，得出知识图谱的主要应用有：文献、专利的结构分析；学科动态、社会网络、领域发展分析等；Shiffrin等认为，涉及到展开的学科间科学区域的知识图谱旨在绘制图形、挖掘、分析、分类、导航以及显现知识等等。

知识图谱构建与应用的技术路线研究知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示人类知识的语义模型，可以帮助人们更好地理解和组织各种知识领域中的信息。

它的构建以及在各个领域的应用研究已经引起了广泛的关注和研究。

本文将介绍知识图谱构建与应用的技术路线研究，包括知识图谱构建的方法和工具，以及知识图谱在不同领域中的应用案例。

一、知识图谱构建的方法1. 知识抽取与融合知识抽取是从结构化、半结构化和非结构化数据中提取出关键实体、关系和属性的过程。

常用的方法包括自然语言处理、信息抽取、实体识别和关系抽取等。

融合是将从不同数据源中抽取出的知识进行整合，消除冲突和重复，并统一表示。

常见的融合方法包括同义词消歧、实体链接、关系合并和数据清洗等。

2. 知识表示与建模知识表示是将抽取出的实体、关系和属性表示成计算机可处理的形式。

常用的表示方法包括本体表示、三元组表示和图表示等。

本体表示利用本体语言（如OWL，RDF等）来定义实体、关系和属性的语义；三元组表示使用主谓宾的形式来表示实体、关系和属性之间的关联；图表示则使用节点和边表示实体和关系之间的关系，并利用图算法进行结构化分析。

3. 知识存储与管理知识图谱的存储与管理是在构建阶段将抽取融合后的知识存储到数据库或图数据库中，并提供高效的查询和更新接口。

常用的存储和管理系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和图数据库等。

其中，图数据库由于其天然的图结构存储和查询优势，成为知识图谱存储的首选。

4. 知识推理与推理引擎知识推理是基于已有知识进行推理和推断的过程，可以补全和丰富知识图谱中的缺失信息。

推理引擎是进行知识推理的核心组件，常用的推理引擎包括规则引擎、图数据库查询和机器学习等。

推理可以帮助实现知识图谱的自动化和智能化。

二、知识图谱应用的技术路线研究1. 领域知识图谱构建根据不同领域的需求，构建针对特定领域的知识图谱。

例如，在医疗领域中，可以构建医学知识图谱，整合和分析各类医学知识，辅助医疗决策和临床研究。

基于知识图谱的知识管理研究随着互联网和信息技术的发展，数据产生速度越来越快，而数据的管理和分析也变得越来越复杂。

在这个背景下，知识管理成为企业和组织面临的一个重要问题。

知识管理是一种旨在帮助组织创造、共享和利用知识的全过程。

它包括知识的获取、组织、分析、传播和应用。

而知识图谱，就是一种将各种知识元素通过图形化的方式连接起来的方法。

它能够将各种不同的知识元素，包括人、地点、物品、概念和事件等，表示成为一个语义网络，进而实现最具有价值的知识的获取和利用。

基于知识图谱的知识管理研究，主要聚焦在建立一个具有链接性、语义化和智能化的知识管理系统，以更好地满足企业和组织对知识管理的需求。

在具体实践中，基于知识图谱的知识管理可以通过以下几种方式实现：1. 帮助组织建立知识库通过将企业和组织内部所有的知识元素，包括人、物、地、事件等，纳入到知识图谱中，建立一个可持续更新、可随时利用的知识库。

这个知识库可以帮助组织更好地进行知识的获取、管理以及应用，同时也有利于新员工的培训和旧员工的知识更新。

2. 知识发现和应用在一个完整的知识图谱中，各种知识元素之间都有所连结和关联。

通过知识图谱的自动化分析和挖掘技术，可以帮助组织快速发现并掌握有价值的知识，进而引发组织创新和发展。

比如，知识图谱可以通过对员工的信息和成就进行分析，找到组织内部的专家或潜在的知识资源，而这些人可能过去没有得到足够的关注和利用。

3. 参考和推荐在一个完整的知识图谱中，各种知识元素之间都存在特定的关联和相似度。

通过对知识图谱的自动化分析和挖掘，可以找到不同知识元素之间的关联和相似度，从而向用户提供有相似度或参考价值的推荐知识。

这种知识推荐可以在知识管理系统中应用，也可以应用于协同办公等方面。

总的来说，基于知识图谱的知识管理是当今知识管理中的一个重要研究方向。

通过将各种知识元素化繁为简地连接在一起，建立一个具有语义的网络，可以帮助组织更好地进行知识管理，进而引发组织创新和发展。

知识图谱构建方法及应用案例分析知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形化模型，它能够以计算机可读的方式捕捉和存储知识之间的关系。

知识图谱的广泛应用领域包括社交网络分析、智能推荐系统、自然语言处理和智能问答等。

本文将介绍知识图谱的构建方法，并通过分析几个实际应用案例，展示其在不同领域的应用。

一、知识图谱构建方法1.1 知识抽取知识抽取是构建知识图谱的第一步。

它涉及从结构化和非结构化数据源中提取实体、关系和属性等知识元素。

常用的知识抽取技术包括命名实体识别、关系抽取、实体链接和属性抽取等。

命名实体识别通过识别文本中的名词短语来提取实体。

关系抽取旨在提取实体之间的关联性。

实体链接将命名实体与外部知识库中的实体关联起来。

属性抽取则是提取待建立知识图谱的实体的属性值。

1.2 知识表示知识表示是将抽取得到的知识元素转换为计算机可读的形式。

常用的知识表示方法包括本体模型和图模型。

本体模型利用概念、关系和属性等元素描述领域知识，其中OWL（Web Ontology Language）是一种常用的本体语言。

图模型则通过节点和边来表示实体和关系，例如利用图数据库来存储知识图谱。

1.3 知识融合知识抽取和知识表示往往面临多源、异构的数据。

知识融合旨在将来自不同数据源的知识元素进行整合和融合。

常用的知识融合方法包括同名实体消歧、关系合并和属性值归一化等。

同名实体消歧是为了解决不同数据源中同名实体的问题，通常通过上下文信息和实体属性来判断实体是否指代同一对象。

关系合并则是将来自不同数据源的关系进行合并。

属性值归一化是将不同数据源中的相似属性值进行统一，例如统一单位和单位转换。

1.4 知识推理知识推理是根据知识图谱中的已有知识，推断出潜在的知识或发现隐藏的关联。

常用的知识推理方法包括基于规则的推理、概率推理和统计推理等。

基于规则的推理通过设定规则，推断出新的知识。

概率推理通过概率模型计算不同事件之间的概率关系。

统计推理则是利用统计模型对数据进行分析和推理。

科学知识图谱绘制⽅法、步骤及⼯具科学知识图谱绘制⽅法、步骤及⼯具科学知识图谱（简称知识图谱）是现实科学知识发展进程与结构关系的⼀种图形[1]。

其作⽤是使研究者对学科结构、研究内容、学科关系和研究热点有清晰的把握，并可预测学科发展前沿和趋势。

但在当前科研数据总量庞⼤、增长快速、信息含量低、数据种类多样[2]的背景下，传统的知识图谱绘制⽅法、步骤和⼯具已经难以应对，急切需要针对⼤数据环境的科学知识图谱的绘制的⽅法及其关键技术研究。

1 知识图谱的起源与发展科学知识图谱以科学知识为计量研究对象，因此属于科学计量学的范畴。

科学知识图谱的研究最早可以追述到普赖斯开创科学计量学[3]之时。

当时普赖斯在数据⽅程式来表达科学发展规律的基础上，以曲线形式讲科学发展规律绘制为⼆维图形是并形成了最初的科学知识图谱[4]。

科学知识图谱的另⼀个演化前⾝是科学知识地图。

科学知识地图是⼀个以⼆维或者三维空间表现出来的地形和⼈类活动以及相关特征的地理学概念，⽽科学知识图谱是对其的拓展和延伸。

它是⼀个图像以⼀定空间形式在⼀定时间范围内展现与变化的系统概念，⽐知识地图更能揭⽰知识间的关系和进化规律。

现代科学知识图谱概念正式提出是2003年在Arthur M. Sackler学术研讨会上。

⽽Shiffrin[5]，Borner[6]和陈超美[7]等⼈的贡献奠定了现代科学知识图谱（Mapping Science）的研究基础，之后对其相关研究就如⾬后春笋般涌现。

我国对于科学知识图谱的研究是由刘则渊等⼈[8]于2004年率先引⼊。

2 知识图谱的绘制⽅法知识图谱的绘制需要综合运⽤⽂献计量、统计分析、数据挖掘、信息可视化、社会⽹络分析和信息分析等领域的研究⽅法，⼤致可分为⽂献计量⽅法、统计分析⽅法、数据挖掘⽅法三⼤类⽅法（如图1所⽰）。

但⽬前为⽌还未有对这些⽅法实现并⾏化算法实现⽅⾯的研究。

图1知识图谱绘制⽅法（1）⽂献计量⽅法科学知识图谱属于科学计量学，因此必然⽂献计量学的⽅法，主要包括：1）引⽂分析⽅法引⽂分析是利⽤各种数学、统计学⽅法和⽐较、归纳、抽象、概括等逻辑⽅法，对科学期刊、论⽂、著者等各种分析对象的引⽤与被引⽤现象进⾏分析，以便揭⽰其数量特征和内在规律的⼀种⽂献计量分析⽅法[9]。

知识管理中基于知识图谱的知识提取与推理研究随着信息时代的到来，人们对于知识的获取、积累和传播方式发生了巨大的变化，使得知识成为现代社会发展的重要资本和资源。

然而，知识管理成为企业、组织和个人最为关注的一项挑战之一，尤其是在今天的大数据环境下，人们面临的更多是后知后觉，而不是第一时间掌握、利用和创造价值的知识。

为此，基于知识图谱的知识提取与推理研究得到了广泛关注。

一、知识管理的挑战与需求随着各种复杂问题的出现，例如信息化、环境保护、物流运营、机器人和无人驾驶等，虽然随着时间推移会有越来越多的知识出现，但由于技术发展的快速变革和组织形态的多元化，有时候需要的知识不同于已有的知识，需要重新构建和创造。

因此，基于现有知识的提取和推理也就成为这个环境下企业和组织所关注的一项重要的工作。

在这样的背景下，知识管理成为企业和组织所需探讨的焦点之一，尤其是对于企业和组织的核心知识的管理、整合和分享，它成为提高企业竞争力的重要因素之一。

只有充分利用现有的信息技术和工具，才能更好地实现知识的整合、共享和应用，从而促进企业管理的创新和升级。

二、知识图谱知识图谱是一种结构化、语义化、可分享和可重用的知识库，它对于知识管理尤其重要。

知识图谱从数据源（例如维基百科、百度百科等）中提取出结构化数据，通过将实体和关系建模到一个图形结构中，以帮助应用程序或人工智能系统理解和认知真实世界。

知识图谱是基于三元组的数据结构，它由节点、边和属性组成，构成一种“实体-属性-关系”的知识模型。

知识图谱中的实体可以是人、组织、事件、物品、概念和地方等等，在不同的领域中都有不同的定义。

例如，在医药领域中，实体可能代表一种药品或一个疾病，而在金融领域中，实体则可能代表一个投资组合或经济指标。

知识图谱中的边则代表着实体之间的关系，例如在人物关系图谱中，边可能代表着朋友关系、婚姻等等。

属性则是表示实体的特征或者值。

例如，在人物关系图谱中，人的属性可以包括姓名、性别、出生年月、教育背景等等。