知识图谱笔记（1）——知识图谱基础

1. 什么是知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph）是由谷歌公司2012年提出来的新名词，其初衷是优化搜索殷勤返回的结果，增强用户搜索质量及体验。

实际上，知识图谱并不是一个全新的概念，早在 2006 年就有文献提出了语义网（Semantic Network）的概念，呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义，RDF（resource description framework，资源描述框架）模式和 OWL（Web ontology language，万维网本体语言）就是基于上述目的产生的（引自知乎）。

通俗讲：知识图谱也可以叫做多关系图（Multi-relational graph），通常包含多种类型的关系和边。


知识图谱中主要包含了两个部分：实体和关系

• 实体：对应图中的节点，指的是现实世界中的事物。
• 关系：对应图中的边，指的是实体之间的关系

2. 知识图谱的计算

图计算：G=(V, E, D), V=vertex（顶点或者节点），E=edge（边）， D=data（权重）
对于一个消费者的原始购买行为，有两类节点，分别是用户和产品，边表示购买行为，权重是边上的一个数据结构，可以是购买次数和最后购买时间。
对于我们面临的物理世界的数据问题，都可以利用图结构来抽象表达：社交网络，网页链接关系，用户传播