本文探讨知识图谱的起源，从语义网络到谷歌的知识图谱，阐述其在信息系统的转变。知识图谱在Web发展背景下，结合了知识表示、自然语言处理等领域的精华。同时，列举了各类语义网项目，如Freebase、DBpedia等。知识图谱的作用包括语义搜索、问答交互等，并与知识库、数据库进行对比，强调其开放性和紧密的数据链接。
【课程笔记基于浙江大学陈华钧老师的课件学习呢】
万维网：以链接为中心的信息系统
语义网：以数据为中心的信息系统
1. 知识图谱的起源
谷歌的知识图谱（Things not Strings）-2012
2. 知识图谱概念的演变
1960年 语义网络（Semantic Networks）语义网络作为知识表示的一种方法被提出，主要用于自然语言理解领域
1980s 本体论（Ontology）哲学概念本体被引用到人工智能领域用来刻画知识
1989年 万维网被发明
1998年 语义网（从超文本链接到语义链接）
2006年 链接数据（Linked Data）,万维网创始人Tim强调语义网本质是建立开放数据之间的链接
2012年 知识图谱（Knowledge Graph）,谷歌发布了基于知识图谱的搜索引擎产品
知识图谱得益于Web的发展（主要是数据方面），有着来自知识表示，自然语言处理，Web和人工智能多个方面的基因。
3.各种语义网项目
Freebase:http://www.freebase.be/
PKUBase:包含130万以上实体、超过1300万知识条目的中文RDF语义知识库 ,由北京大学大数据研究院开发
LinkingOPENData:
zhishime:通过从开放的百科数据中抽取结构化数据，首次尝试构建中文通用知识图谱。目前，已融合了三大中
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