1. 知识图谱的定义
知识图谱（Knowledge Graph）是关于某个主题的知识（Knowledge ）的结构化表示所组成的关系网络，它由节点和（连接不同节点的）边构成，本质上是一种语义网1（Semantic Web）。知识图谱中的每个节点代表该主题内一个实体（entity）或概念（class），边代表相连实体或概念间的语义关系（relation）。
2. 相关概念
知识图谱的定义中涉及语义网络、知识、概念、实体、关系等概念，它们的解释如下：
- 语义网（Semantic Web）：是由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）在1998年提出的一个概念，它的核心是：通过给万维网上的文档（如: HTML文档）添加能够被计算机所理解的语义（元数据），从而使整个互联网成为一个通用的信息交换介质，所以也被称为 Web 3.0 2。
- 知识（Knowledge ）：是知识图谱的价值核心，它是对被选中信息的理解；具体来说，在知识图谱中，知识由概念、实体和关系所组成的逻辑关系来表示。
- 信息（Information）：是经过解释整理，被赋予意义的数据（即：结构化数据） 。
- 数据（Data）：是未经处理过的事实或信号的记录等（即：非结构化数据） 。
3. 知识图谱的组成要素
- 本体（ontology）：是对知识数据描述定义和管理的系统，这个系统被称为知识体系（Schema）或本体（Ontology），它不仅包含对领域知识概念（class）的分类，而且完整地包含了概念分类、概念表达和概念关系等定义模块，是 一套存储和管理知识图谱中的概念知识（class）的结构。
- 概念（class）：是对客观世界中一类相同事物的不同个体的总称，如水果、公司、演员等，它类似面向对象编程中类的概念，可以看做 实体的类别标签。
- 实体（entity）：也称实例（instance），是客观世界中一个真实事物的表示，如：苹果是一个水果概念的实体。
- 关系（relation）：是客观世界中真实存在的两个事物间存在的逻辑关系
3. 知识的结构化表示：知识表示
知识表示（knowledge representation）是用易于被计算机处理的方式来描述人脑知识的方法3。它可分为 符号表示和 向量表示（Embeding）两类：
- 符号表示可解释性好、开发建设简单，但不易刻画隐式知识，且进行知识推理困难；
- 向量表示鲁棒性好、易于刻画隐式知识且易于进行知识推理，但它也丢失了符号表示的可解释性，且需要基于符号表示的知识图谱二次开发得到，实现复杂、开发成本更高。
更多详细信息请阅读作者文章：知识图谱：知识表示。
Original: https://blog.csdn.net/xunyishuai5020/article/details/125806750
Author: HadesZ~
Title: 知识图谱：基础知识
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