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对于大多数人来说,我们在学习技术的时候都是要求大家通过知识图谱来对自己的能力和需要学习的技术做一个系统的梳理,下面我们就一起来了解一下,关于知识图谱的一些定义。
1、知识图谱是什么
知识图谱本质上是一种语义网络,用图的形式描述客观事物,这里的图指的是数据结构中的图,也就是由节点和边组成的,这也是知识图谱(Knowledge Graph)的真实含义。知识图谱中的节点表示概念和实体,概念是抽象出来的事物,实体是具体的事物;边表示事物的关系和属性,事物的内部特征用属性来表示,外部联系用关系来表示。很多时候,人们简化了对知识图谱的描述,将实体和概念统称为实体,将关系和属性统称为关系,这样就可以说知识图谱就是描述实体以及实体之间的关系。实体可以是人,地方,组织机构,概念等等,关系的种类更多,可以是人与人之间的关系,人与组织之间的关系,概念与某个物体之间的关系等等,以下是一个例子。
2、知识图谱是怎么组织数据的
知识图谱是由实体和实体的关系组成,通过图的形式表现出来,那么实体和实体关系的这些数据在知识图谱中怎么组织呢,这就涉及到三元组的概念,在知识图谱中,节点-边-节点可以看作一条记录,一个节点看作主语,边看作谓语,二个节点看作宾语,主谓宾构成一条记录。比如曹操的儿子是曹丕,曹操是主语,儿子是谓语,曹丕是宾语。再比如,曹操的小名是阿瞒,主语是曹操,谓语是小名,宾语是阿瞒。知识图谱就是由这样的一条条三元组构成,围绕着一个主语,可以有很多的关系呈现,随着知识的不断积累,终会形成一个庞大的知识图谱,知识图谱建设完成后,会包含海量的数据,内涵丰富的知识。
3、知识图谱的应用场景
知识图谱构建完成之后,主要用在哪些地方,比较典型应用是语义搜索、智能问答、推荐系统等方面。知识图谱是一个具有本体特征的语义网络,可以看成是按照本体模式组织数据的知识库,以知识图谱为基础进行搜索,可以根据查询的内容进行语义搜索,查找需要找的本体或者本体的信息,这种语义搜索功能在google、百度、阿里巴巴等数据量大的公司里得到应用。智能问答,和语义搜索类似,对于提问内容,计算机先要分析提问问题的语义,然后再将语义转换为查询语句,到知识图谱中查找,将贴近的答案提供给提问者。推荐系统先要采集用户的需求,分析用户的以往数据,提取共同特征,然后根据一定的规则,对用户提供推荐的产品。比如淘宝中记录用户经常购买的商品,经常浏览的商品,提取这些商品的共同特征,然后给这个用户打上标签,然后就给用户推荐具有类似特征的商品。
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