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知识图谱概念是什么?
知识图谱的概念是：知识图谱是自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。
该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。
然而目前，大多数知识图谱都采用自底向上(bottom-up)的构建方式。自底向上指的是从一些开放连接数据（也就是 “信息”）中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建实体与实体之间的联系。
知识图谱的体系架构是：
知识图谱的架构主要包括自身的逻辑结构以及体系架构。
知识图谱在逻辑结构上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。
如果用（实体1，关系，实体2）、（实体、属性，属性值）这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的 Neo4j、Twitter 的 FlockDB、JanusGraph 等。
模式层构建在数据层之上，主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实表达。本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。通过知识抽取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。
知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。
知识图谱概念是什么？
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。
知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。知识图谱通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合。
构建方式
知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是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；所谓自底向上构建，则是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。
以上内容参考：百度百科-知识图谱
知识图谱名词解释
谱图的解释
记述氏族或宗族世系的图表。 明 归有光 《夏氏世谱》 ：“其后支庶，并详於谱图。”
词语分解
谱的解释 谱 （谱） ǔ 依照事物的类别、系统制的表册：年谱。家谱。食谱。菜谱。谱系（a．家谱上的系统；b．物种变化的系统）。 记录音乐、棋局等的符号或图形：歌谱。乐（?）谱。棋谱。画谱。 谱号 。 谱表 。 编写歌谱 图的解释 图 （图） ú 用绘画表现出来的形象：图画。图案。图谱。图鉴。 指地图：《亚洲略图》。 图穷匕见 。 画：画影图形。 计谋，计划：宏图（亦作“弘图”、“鸿图”）。良图。 谋取， 希望 得到：图谋。图利。企图。
什么是知识图谱
知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
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