一文读懂知识图谱：概念、构建与应用全解析
一文读懂知识图谱：概念、构建与应用全解析
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。
由于人工智能再一次爆火，知识图谱再次频繁出现在大家眼前！
一、什么是知识图谱？
💡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。
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。
通俗地讲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。本质上就是语义网络，是一种基于图的数据结构。
二、知识图谱构成
知识图谱的基本单位，便是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组，这也是知识图谱的核心。
实体（Entity）：实体是知识图谱中最基本的组成部分，可以是具体的物体、抽象的概念、事件或者人、地点、组织等等。每个实体都有一个唯一的标识符（ID），用于在知识图谱中进行唯一标识和索引。
关系（Relation）：关系是实体之间的相互作用或者联系，它可以是两个实体之间的关联性、依存性、从属性或者其他类型的关系。每个关系都有一个唯一的标识符（ID），用于在知识图谱中进行唯一标识和索引。
属性（Attribute）：属性是实体和关系的特征或者描述，它可以包括实体的名称、定义、类型、分类、标签等等，也可以包括关系的方向、权重、强度、类型等等。每个属性也都有一个唯一的标识符（ID），用于在知识图谱中进行唯一标识和索引。
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）。
三、数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类：
结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
- 非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
一般有两种选择存储这三类数据类型：① 通过RDF（资源描述框架）规范存储格式来进行存储；② 使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
四、如何构建知识图谱？
知识图谱架构
逻辑架构
在逻辑上，我们通常将知识图谱划分为两个层次：数据层和模式层。
模式层：在数据层之上，是知识图谱的核心，存储经过提炼的知识，通常通过本体库来管理这一层（本体库可以理解为面向对象里的“类”这样一个概念，本体库就储存着知识图谱的类）。
数据层：存储真实的数据。
Eg：
模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值
数据层：吴京-妻子-谢楠，吴京-导演-战狼Ⅱ
技术架构
首先，我们有一大堆的数据，这些数据可能是结构化的、非结构化的以及半结构化的；
然后，我们基于这些数据来构建知识图谱，这一步主要是通过一系列自动化或半自动化的技术手段，来从原始数据中提取出知识要素，即一堆实体关系，并将其存入我们的知识库的模式层和数据层。
构建方式
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。
自顶向下构建：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；
自底向上构建：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。
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构建步骤
建设一个知识图谱系统包括：知识建模、知识获取、知识融合、知识存储和知识应用5大部分：
知识建模：构建多层级知识体系，将抽象的知识、属性、关联关系等信息，进行定义、组织、管理，转化成现实的数据库。
知识获取：将不同来源、不同结构的数据转化成图谱数据，包括结构化数据、半结构化数据（解析）、知识标引、知识推理等，保障数据的有效性和完整性。
知识融合：将多个来源、重复的知识信息进行融合，包括融合计算、融合计算引擎、手动操作融合等。
知识存储：根据业务场景提供合理的知识存储方案，存储方案具备灵活、多样化、可拓展特性。
知识应用：为已构建知识图谱提供图谱检索、知识计算、图谱可视化等分析与应用能力。并提供各类知识计算的SDK，包含图谱基础应用类、图结构分析类、图谱语义应用类、自然语言处理类、图数据获取类、图谱统计类、数据集数据获取类、数据集统计类。
五、知识图谱应用
知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例：
- 搜索引擎
知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供准确的搜索结果。例如，当用户搜索“北京故宫”，搜索引擎可以通过知识图谱中的实体“北京”和“故宫”之间的关系，提供更多和故宫相关的信息，如门票价格、开放时间等。
- 智能客服
知识图谱可以帮助智能客服更好地理解用户的问题，并提供准确的解答。例如，当用户咨询“如何办理银行卡”，智能客服可以通过知识图谱中的实体“银行卡”和“办理”之间的关系，提供相关的办理流程和注意事项。
- 自然语言处理
知识图谱可以帮助自然语言处理系统更好地理解和处理人类语言。例如，当用户说“我要买一件红色的T恤”，自然语言处理系统可以通过知识图谱中的实体“T恤”和“红色”之间的关系，提供相关的商品信息和购买链接。
- 数据分析
知识图谱可以帮助数据分析人员更好地理解和分析数据，发现数据之间的关系和模式。例如，当分析人员需要对产品销售情况进行分析时，知识图谱可以帮助他们更好地理解产品之间的关系和影响因素，从而提供更准确的分析结果。
- 推荐系统
知识图谱通过分析用户的兴趣和行为，提供个性化推荐服务。
通过知识图谱，我们可以更好地组织复杂的数据，并从中提取有价值的信息。它不仅适用于结构化数据，还能够通过智能推理来处理非结构化数据。在现代大数据和人工智能的背景下，知识图谱已成为处理复杂信息和关系的重要工具。通过学习和使用知识图谱，能够帮助你在智能搜索、推荐系统、健康管理等领域取得更大的进步。
六、发展和瓶颈
知识图谱虽然已经在众多领域展现了巨大潜力和价值，但其发展仍面临一系列挑战，这些挑战主要涉及以下几个方面：
大规模数据处理与更新：随着互联网数据的爆炸性增长，如何高效地处理、清洗、整合这些数据成为一大挑战。同时，知识图谱需要实时或定期更新以保持数据的时效性和准确性，这要求高度自动化和智能化的数据处理技术。
数据质量与准确性：数据来源多样，质量参差不齐，错误、矛盾和缺失信息频现。提高知识图谱的数据质量，确保知识的准确性是持续的挑战，需要先进的数据验证、去嗓和冲突消解算法。
知识表示与推理：如何有效地表示复杂、抽象的知识，以及在此基础上实现深度推理和逻辑演绎，仍然是一个开放的研究问题。知识图谱的表示方法需更加灵活，推理机制要更加强大和智能化。
跨语言与跨文化的兼容性：在全球化的背景下，构建能够跨越不同语言和文化的知识图谱是一个重大挑战。这要求在技术和标准层面解决语言差异、概念映射和语义对齐等问题。
隐私保护与数据安全：随着知识图谱在敏感领域的应用（如金融、医疗），如何确保个人信息的安全、防止数据泄露，同时满足合规要求，成为必须重视的问题。
可解释性与透明度：特别是对于决策支持、信用评估等应用场景，知识图谱需要提供决策的可解释性，让用户或监管机构理解推导过程，增强信任度。
技术和工具的成熟度：虽然已有不少开源工具和平台支持知识图谱的构建与应用，但这些工具在易用性、扩展性、性能上仍有提升空间，需要更多面向开发者和非专业用户的友好界面和高级功能。
面对这些挑战，未来的研究和发展方向将聚焦于算法创新、技术标准化、跨学科合作等方面，以推动知识图谱技术更加成熟和广泛应用。
七、参考资料
https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10043749.html#_label0