为知识的海洋绘制航图 —— 利用CirroData-Graph图数据库构建知识图谱

人类对世界的认知日益广博、精深，如何将浩如烟海的知识有效组织和整理，方便高效存储和查询是一个重要问题。知识图谱（Knowledge Graph）的概念应运而生，简单的说知识图谱就是一个具有有向图结构的知识库，是由实体、关系和属性组成的一种数据结构。正因为具备这种特性，知识图谱数据的存储一般采用图数据库（Graph Database）。

CirroData-Graph是东方国信基于开源项目Apache HugeGraph开发的一套分布式图数据库，可以帮助企业快速的构建图模型数据，在知识图谱这种典型的应用场景中也起到了重要的支撑作用。本文将通过介绍CirroData-Graph在东方国信自主研发的知识图谱产品 ——“先知”平台中的应用，帮助大家更好的理解图数据库的功能与特性。

一、关于知识图谱

将《哈利.波特》中的人物关系用知识图谱表示

知识图谱（Knowledge Graph）本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达。知识图谱将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化。

知识图谱一般可以分为两类：
**通用知识图谱：**侧重构建行业常识性的知识，并用于搜索引擎和推荐系统。
**行业知识图谱：**主要面向企业，通过构建不同行业、企业的知识图谱，对企业内部提供知识化服务。

知识图谱的构建方式通常为“自上而下”和“自下而上”两种：
**自上而下：**需要先定义好本体（schema），再基于输入数据完成信息抽取到图谱构建的过程。适用于专业知识方面图谱的构建，比如企业知识图谱、面向领域专业用户使用。
**自下而上：**从开放的关联数据中抽取置信度高的知识，或从非结构化文本中抽取知识