知识图谱的基本概念

概念及定义

知识图谱（英语：Knowledge Graph），是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。知识图谱可以实现Web从网页链接向概念链接转变，支持用户按主题而不是字符串检索，真正实现语义检索。基于知识图谱的搜索引擎，能够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必浏览大量网页即能准确定位和深度获取知识。[1]

   示例图

在知识表示中，知识图谱是一种知识库，其中的数据通过图结构的数据模型或拓扑整合而成。知识图谱通常被用来存储彼此之间具有相互联系的实体。[2]1980年代后期，格罗宁根大学和特文特大学联合启动了一个名为知识图谱的项目。Google、Bing和Yahoo等搜索引擎均已引入知识图谱并在搜索界面的右侧显示。

发展历史

知识图谱的概念最早由谷歌2012年5月17日提出，其将知识图谱定义为用于增强搜索引擎功能的辅助知识库。但在知识图谱概念问世之前，语义网络技术的研究领域早已开始。2006年，Berners-Lee提出数据链接（linked data）的思想，推广和完善URI (uniform resource identifier) , RDF (resource description framework) , OWL (Web ontology language) 等技术标准，为知识图谱提供了技术基础条件。

技术架构

表达方式

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 是知识库中的实体，R 是知识库中的关系，S 代表知识库中的三元组。三元组的基本形式主要包括实体1、关系、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。每个实体(概念的外延)可用一个全局唯一确定的ID来标识，每个属性-属性值对(attribute-value pai