知识图谱简介 - 从应用到技术实现知识图谱（Knowledge Graph）是实体和关系的集合，有的知识图谱还会引入附加在实体身上的属性集合，这些数据可以用图结构（graph）来表示。这一概念虽然近年来才广为人知，但其基础——知识库（knowledge base）早已存在，如早期的DBpedia、Freebase等，它们从wikipedia等各种互联网渠道搜集了大量的“事实”，进行公开发布。此外，还有一些领域专用的知识库，如医疗、电商等领域的知识库，它们不像DBpedia这种旨在覆盖人类所有常识和事实的知识库那么广泛。一、应用知识图谱之所以近年来备受关注，主要是因为Google在2012年开始应用Knowledge Graph提升搜索质量。Google搜索右边的侧边栏就是使用知识图谱的结果，它对于搜索的主要好处体现在以下三个方面：找对的目标（实体消除歧义）：通过知识图谱，搜索引擎可以更准确地理解用户查询的意图，从而提供更精确的搜索结果。更好的summary：知识图谱可以将搜索实体的相关属性、关联的实体进行结构化的展示，使得用户在搜索列表页就可能得到想要的结果，提高了搜索效率。更深更广的关联（推理）：根据知识图谱，搜索引擎可以发现潜在的知识，如人物关系、事件关联等，从而提供更丰富、更深入的搜索结果。除了搜索引擎，知识图谱在金融、电商等领域也有广泛的应用。例如，在金融领域，可以利用知识图谱发现图谱里面一些异常结构进行金融反欺诈。比如两个Person实体连接了相同PhoneNumber实体，则很有可能某个申请人有欺诈嫌疑。这些异常的结构（Pattern）可能需要事先定义好，通过筛选常见的pattern，可以筛选出大多数可疑案例。二、技术与实现知识图谱的技术实现涉及多个方面，包括知识表示、知识存储、知识查询等。知识表示：RDF（Resource Description Framework）是一种语义化描述知识结构的标准，常用于知识表示和管理。它提供了一种描述实体、属性和关系的通用框架，使得知识可以以结构化的方式表示和存储。知识存储：虽然关系型数据库也可以用于存储知识图谱，但在查询效率方面非常低效。图数据库是更适合的选择，它利用了知识图谱天然的图结构，提供了高效的存储和查询能力。Node4j是现在最流行的开源图数据库之一，它提供了图数据结构的存储、高效的查询以及可视化等功能。知识查询：SPARQL是RDF的查询语言标准，相比于SQL这种关系型数据查询语言，SPARQL能够查询更高阶的关系。它允许用户以图的方式查询知识图谱中的实体、属性和关系，从而获取所需的知识。例如，可以使用SPARQL查询所有非洲国家的国家名称及首都等信息。综上所述，知识图谱作为一种强大的知识表示和推理工具，在各个领域都有广泛的应用前景。通过不断的技术创新和应用实践，知识图谱将为人们提供更加智能、便捷的服务。