知识图谱入门——2：技术体系基本概念：知识表示与建模、知识抽取与挖掘、知识存储与融合、知识推理与检索

知识图谱是通过构建“实体”和“关系”来描述世界的信息网络，它不仅是数据的存储方式，还可以支持推理与查询，帮助系统更好地理解、整合和利用数据。

1. 知识表示与建模

知识图谱中的每个实体与关系都需要进行清晰的表示，通常采用描述逻辑或RDF等标准化的知识表示方法。它们帮助将知识抽象成计算机可以理解的形式。

图示：

实体（Entity） -- 关系（Relation） --> 实体（Entity）

例如：

雷军 -- 创始人 --> 小米科技

在这个基础上，构建知识图谱的第一步是知识建模，即为每个实体及其属性和关系定义框架或模式，使其符合业务逻辑需求。

2. 知识抽取与挖掘

构建知识图谱的第二步是从结构化或非结构化数据中提取实体和关系。常用的技术包括：

• 实体抽取：从文本中识别出关键的实体（如公司、人物）。
• 关系抽取：识别出实体之间的关系（如“雷军是小米的创始人”）。

图表对比：

数据类型	抽取方法
结构化数据	映射数据库中的数据到三元组
半结构化数据	抽取百科类网站或网页中的实体关系
非结构化数据（如文本）	使用自然语言处理方法提取信息

3. 知识存储与融合

知识图谱需要高效的存储方式，常见的方法有：

• 基于表结构的存储：如传统的关系数据库存储三元组。
• 基于图结构的存储：如使用图数据库（如Neo4j）存储复杂的关系网。

知识融合是将不同来源的知识整合在一起，消除冗余或冲突。例如，不同来源关于“雷军”的数据，需要合并成一个完整的实体描述。

4. 知识推理与检索

构建好知识图谱后，我们可以基于已存储的知识进行智能推理，例如：

• 推断出未直接描述的关系（如从“雷军是企业家”推理出“雷军是公司董事长”）。
• 快速查询复杂关系（如查询“雷军的所有合伙人”）。

推理依赖于知识图谱中的规则，如描述逻辑或本体论规则。

流程图：

数据收集 --> 实体和关系抽取 --> 知识存储 --> 知识融合 --> 知识推理

总结

知识图谱的构建从表示、抽取到推理，是一个系统性的过程。对于刚入门的开发者，理解基本概念和掌握常用工具是学习知识图谱的第一步。