伴随着Web技术的不断演进与发展，人类先后经历了以文档互联为主要特征的“Web 1.0”时代与数据互联为特征的“Web 2.0”时代，正在迈向基于知识互联的崭新“Web 3.0”时代。知识互联的目标是构建一个人与机器都可理解的万维网，使得人们的网络更加智能化。然而，由于万维网上的内容多源异质，组织结构松散，给大数据环境下的知识互联带来了极大的挑战。因此，人们需要根据大数据环境下的知识组织原则，从新的视角去探索既符合网络信息资源发展变化又能适应用户认知需求的知识互联方法，从更深层次上揭示人类认知的整体性与关联性。

知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及，并在智能问答、情报分析、反欺诈等应用中发挥重要作用。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。

1 知识图谱的定义与架构

1.1 知识图谱的定义

知识图谱本质上是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。

三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即 $G=\left ( E,R,S \right )$ ，其中 $\bg_black E=\left \{ e_{1},e_{2},\cdots ,e_{\left | E \right |} \right \}$ 是知识库中的实体集合，共包含 $\left | E \right |$ 种不同实体； $R=\left \{ r_{1}, r_{2},\cdots , r_{\left | E \right |} \right \}$ 是知识库中的关系集合，共 $\left | R \right |$ 包含种不同关系； $S\subseteq E\times R\times E$ 代表知识库中的三元组集合。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࿱

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Cpp五条/article/detail/150420