今天给各位分享知识图谱的知识，其中也会对知识图谱怎么构建进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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知识图谱（一）
知识图谱技术是人工智能的重要组成部分，其研究的是对人类知识的获取、表示、推理、应用等技术。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。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、个性化推荐等领域。知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题，而深度学习很大程度上处理感知层面的问题，未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。
1.1 知识图谱的定义
在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指誉和各种大规模的知识库。
三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即 G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,……,e|E|}是知识库中庆毁盯的
实体集合，共包含|E|种不同实体;R={r,r,……,r } 12 |E|是知识库中的关系集合，共包含 | R | 种不同关系; S ⊆ E × R × E 代表知识库中的三元组集合。三元组 的基本形式主要包括实体1、关余薯系、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
图立方和知识图谱的区别和联系与区别
图网络，即Natural Graph，是基于世界各实体之间的自然关系表示而得到的图，他们的节点一般是某个特定网络中的实体（人、物理机、分子）。例如：社交网络、通信网络、蛋白质网络。
知识图谱，即Knowledge Graph，它一般是由知识或信息组织而成的图，它是专门被用来构建知识库并支持决策的。因此知识图谱中的节点可以直接是抽象名词，或者是世界知识或语言知识。
二、异同点
① 二者都是由节点和边组成的图。但是图网络中的实体都是客观存在的，是对真实世界关系的一种呈现；知识图谱主要是把客观世界潜在的知识结构呈现出来，实体可以是抽象的名词。
② 二者都是异质信息网络，但是任务不同。KG是一种知识量丰富的异质信息网络（Heterogeneous Information Network， HIN），它更关注建模实现对关系、节点的表示，模型学习的重点是节点之间的关系，以更好地存储、抽取、推理知识。NG建模任务更关注节点的表示，模型学习的重点是图网络的结构，以达到对节点分类、聚类、链接预测的目的。
三、图网络表示学习(Graph Embedding) VS 知识图谱表示学习(Knowledge Graph Embedding)
也可以称图嵌入学习，分为图网络嵌入graph embedding以及知识图谱嵌入knowledge graph embedding。从起源看，这两个任务中最火的方纤衡法DeepWalk和TransE，都是受到了word2vec启发提出来的，只是前者是受到了word2vec处理文本序列、由中心词预测上下文的咐竖纳启发；而后者受到了word2vec能自动发现implicit relation (也就是大家常说的 king – man = queen – woman)的启发。
两者的相同之处是目标一致，都旨在对研究对象建立分布式表示。不同之处在于，知识表示重在如何处理实体间的显式关系上；而网络表示重在如何充分考虑节点在网络中的复杂结构信息（如community等）。
1）学习目标不同
网络表示比较注重在嵌入式空间中保留网络的拓扑结构信息，知识图谱的表示在保留结构信息的基础上，也同样注重于关系的重要性，以及它们的头尾关系。知识图谱表示学习更偏向关系建模，在保留结构信息的基础上强调关系和头尾关系，强调的是节点和关系的表示，节点和关系同样重要，因此，知识图谱表示学习中往往指明了关系，比如水果和猕猴桃之间是所属关系。
2）学习方法不同
网络表示学习通常包括三种：衡没基于矩阵分解的模型，比如SVD；基于随机游走的模型，比如DeepWalk；基于深度神经网络的模型，包括CNN、RNN等；此外还有同质网络、异质网络的区分，还有属性网络、融合伴随信息的网络等。
与此不同的是，典型的知识图谱表示算法包括trans系列的算法，如TransE、TransR、TransH等，通过这个三元组去刻画实体和关系的向量表示。
知识图谱问答应用场景有哪些？
从知识管理的角度而言知识图谱，知识图谱的应用场景有以下这些：
智能知识库：采用数据爬虫、NLP、知识图谱等技术知识图谱，实现企业知识内容自动采集以及自动化加工整理，帮助企业节省成本，从而便于企业从0-1快速启动知识管理工作；
科技资源图谱：以专业知识本体为中心，实现企业相关专键仿利、论文、成果、标准等知识资源的一体化管理，可以为跨类型发现科技情报关联、科技情报语义检索、以及技术决策分析提供支持。
产品知识图谱：打通研发、制造、市场等环节，实现产品全生命周期数据信息知识的全视图呈现、产品信息查询、产品版本时序追溯等，并可以为产品原料挖掘、研发成本计算、产品卖点提炼等提供决策依据。
解决方案图谱：帮助方案型企业实现针对各个解决方案的特征（F）、优势（A ）、利益（B）和证据（E）的FABE结构化知识描述，并动态关联方案相关的专家、项目、客户等信息，可以为提升公司产品方案的销售赋能效果，提高项目中标率等提供支持。
项目知识图谱：实现项目基本属性、项目阶段成果、项目关联信息（如合同、人员、客户、业绩等）的一体化管理，构建融项目结构化、非结构化数据为一体的“项目户口本”应用，可以为企业项目资产管理、项目知识成果推荐复用等提供支持。
设备维修图谱：面向设备健康场景，通过设备故障、家族型缺陷、故障案例、缺陷记录等各类数据构建成设备维修图谱。如以变压器为例，设备维修图谱基于装备、部件、故障、质量分析报告、故障事件等数据形成统一管理知识库，为设备管理人员提供家族缺陷信息、设备故障等查询功能，为设备维修人员提供相似案例推荐、设备处理建议等功能，同时支持可视化分析缺陷影响范围。
工艺知识图谱：基于人机料法环五要素，实现工艺、工艺原料、工艺流程、工艺缺岁尺陷、工艺设备、相关人员等数据融合，可以为用户提供工艺知识检索、工艺全景展示、工艺流程控制等应用。稿雀纤如在工艺流程控制中，可由实施人员对设计人员的工艺设计进行可行性检测，减少不合理的设计、避免后期返工，进而达到工艺协同改进、辅助工艺设计的效果。
知识图谱产品有哪些？
市面上现在比较火的ChatGPT，以及百度即将发布的文言一心，以及其他一系列打着知识芦巧备图谱旗号的产品。蓝凌基于知识图谱的智能知识管理平台采用轻量级图谱引擎，支持自上而下、自下而上两种建模方式，通过知识智能采集、加工、搜索、推荐、推送、问答等知识应用场景，帮助组织搭建智能知识库，减省人工繁琐操作，赋能组织提效降本，提升宽散知陪毁识效益。
知识图谱的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于知识图谱怎么构建、知识图谱的信息别忘了在本站进行查找喔。