知识图谱
knowledge graph
定义：将海量知识及其相互联系组织在一张大图中，用于知识的管理、搜索和服务。
学科：计算机科学技术_人工智能_知识工程
相关名词：人工智能 知识 信息
【延伸阅读】
知识图谱，它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体间的复杂关系，或者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而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律。
知识图谱就是把不同种类的信息连接在一起而得到的一个语义关系网络，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是格式如“实体—关系—实体”形式的三元组，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。它可以抽取实体关系、事件、标签、模型、规则等条件，形成以图为基础的数据形式。知识图谱和一般的数据存储形式的区别在于，知识图谱“保存”有推理规则和专家经验，不仅仅能用数据反映事件，还能反映出事件之间的联系。
早期的知识图谱构建十分依赖专家经验，通过专家设计知识图谱框架，填充实体和关系内容，并审核图谱的质量与应用价值。随着大数据和人工智能技术深入各个应用领域，知识图谱的构建可以基于互联网的海量数据，利用机器学习、深度学习等技术自动获取“知识”，然后再通过一些“自检”技术和领域专家配合，共同完成知识图谱的构建，使互联网上海量的内容重构为基于人类思考模式的思维导图，为知识图谱的各种应用打下坚实基础。
知识图谱的目的是提高搜索引擎的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。随着人工智能的技术发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。现在的知识图谱也被用来泛指各种大规模的知识库。
（延伸阅读作者：大连理工大学计算机科学与技术学院教授 杨鑫）
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