本文是斯坦福CS520知识图谱课程的学习笔记，涵盖知识图谱的定义、构成、使用场景，以及如何创建知识图谱。重点讨论了WIKIDATA、RDF、SPARQL以及知识图谱在AI中的应用，强调其可解释性和可延展性。第二部分探讨了创建知识图谱时面临的数据源挑战、应用理解及映射过程。
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Seminar Outline:
- What is it?
- How do create it?
- How do we reason with it?
- How do we use it modern AI algorithms?
- Where is the research?
第一讲 What is a knowledge graph
knowledge in natural language can easily remain hidden
- WIKIDATA：开源知识图谱，任何人均可编辑，支持Wikipedia，结构化的链接数据
- RDF：将nodes和edges关联在一起的存储格式，三元组，知识表示
- SPARQL：一种RDF表示查询语言
what is it
- 知识图谱是可组成的
- 允许推理
- 允许数以万计的边存储
- 其他数据格式能够被转化为图
- 可编辑的
- 作为查询语言的一种图形模式
- 知识图谱提供了可解释性以及可延展性
- 是一种图和图形模式的标准
usage of KG platform
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