本文探讨了知识图谱的理论基础，强调理解关系和三元组的重要性。在中国，知识图谱应用受限于决策者对其理论和工具的理解不足以及使用者不愿投入时间。文章还提到，知识图谱的应用需考虑数据量、复杂性和需求紧急性，并指出过度追求可视化而忽视数据分析的问题。
最近做了一段时间关于知识图谱的项目。
知识图谱是一个非常有意思的领域，在这个信息泛滥并且越来越依赖于大数据的时代，知识图谱将会是一个被广泛应用的工具。
但是，在目前的中国，知识图谱的应用还不会很顺利，至于原因，我们可以通过对知识图谱的逐步了解来发现。
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知识图谱的理论
网上有很多关于知识图谱的文章，但是很遗憾，现在的人都不太喜欢好好说话，明明很简单的事情，却一定要用一种复杂或者特别的表达方式，也就是所谓的行业黑话。
作为一个实际的应用者，知识图谱对我来说，就是四个字——呈现关系。
找一个角度去观察世界，理解世界，抽象出本体和实体（类似于面向对象中的对象和实例），然后立足于你的角度，找出实体之间的关系。
讲到实体之间的关系，不得不提三元组这个数据结构。
三元组其实也很简单，就是三个字——主谓宾。
比如说地球属于太阳系，那么主语是地球，宾语是太阳系，谓词是属于，那么地球和太阳系之间的关系就是属于，如果主语和宾语反过来，太阳系和地球关系就是包含。
当然，如果你换一个角度去观察太阳系和地球，你也可以得到其他的关系。
在实际应用中，深刻的理解这两个理论概念（知识图谱和三元组）非常重要。
如果都不知道自己在做什么，那你怎么可能做得好呢？方向不对，前进就是倒退。
在当
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