知识图谱简单来说就是任何积累并传达现实世界知识的数据图谱。数据图谱可以符合不同的基于图的数据模型，例如有向边标记图、异构图、属性图等。
例如，有向标记知识图由表示感兴趣的实体的节点、连接节点并引用各个实体之间的潜在关系的边以及捕获关系性质的标签组成。
因此，知识图谱使用基于图的数据模型来大规模集成、管理和提取来自各种数据源的知识。知识图谱数据库通过将信息存储为按关系性质关联的数据点网络，使 AI 系统能够处理大量复杂数据。
知识图谱的主要特征
通过围绕相关和上下文相 贝宁手机数据 关属性连接多个数据点，图形技术可以创建丰富的知识数据库，从而增强增强分析。这种方法的一些最显著的特征包括：
知识图谱适用于结构化和非结构化数据集，是聚合所有企业数据的最可靠方法，无论结构变化、类型或格式如何。
与结构扁平、内容静态的知识库相比，知识图谱整合了不同数据点如何关联的相邻信息，从而能够以类似人脑的方式获取新知识。
知识图谱是动态的，可以被编程来自动识别新传入数据中的基于属性的关联。
根据影响力、交互频率和概率创建连接的数据集群的能力开辟了开发和训练高度复杂模型的可能性。
知识图谱通过建立业务定义的语义层简化了复杂数据的集成和分析过程。使用智能元数据甚至可以让用户发现超出分析范围的见解。
知识图谱的应用
如今，知识图谱无处不在每个面向消费者的数字品牌，例如谷歌、亚马逊、Facebook、Spotify 等，都已在知识构建方面投入了大量资金，图谱的概念已发展成为。