知識圖譜(Knowledge Graph)是一種結構化的知識表示形式，用于將現實世界中的實體、概念、關系以及它們之間的聯系以圖形的方式呈現出來。它是一種用于捕捉和組織知識的方法，可以幫助計算機理解和推理關于實體之間關系的信息。

知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間的關聯關系的技術方法。知識圖譜由節點和邊組成。

知識圖譜逐步在語義搜索、智能問答、輔助語言理解、輔助大數據分析、增強機器學習的可解釋性、結合圖卷積輔助圖像分類等多個領域發揮出越來越重要的作用。

知識圖譜旨在從數據中識別、發現和推斷事務與概念之間的復雜關系，是事務關系的可計算模型。

知識圖譜的主要特點包括：

1、實體和關系

知識圖譜以實體為節點，以關系為邊，構建了實體之間的關聯關系。實體可以是人、地點、事件、事物等，而關系表示這些實體之間的聯系和互動。

2、結構化信息

知識圖譜以結構化的方式組織信息，使得實體和關系之間的關聯關系更加明確和可理解。

3、多層級

知識圖譜可以擁有多個層級，從廣泛的概念到具體的實體之間的關系，從而構建了一個豐富的知識體系。

4、語義關聯

知識圖譜不僅關注實體之間的關系，還強調實體之間的語義關聯，可以幫助計算機理解實體之間的上下文。

5、語義搜索和推理

知識圖譜可以用于語義搜索和推理，使計算機能夠根據實體之間的關系和語義，提供更精準的搜索結果和推理結論。

知識圖譜在人工智能、自然語言處理、搜索引擎、語義Web等領域中具有重要的應用。例如，谷歌的知識圖譜在搜索引擎中用于提供更豐富的搜索結果，Facebook的Open Graph用于構建社交網絡中的實體關系，百度的知識圖譜用于幫助人工智能理解語義等。

總體而言，知識圖譜為計算機理解和處理復雜的實體關系提供了一種強大的方式，有助于更好地模擬人類的知識結構。

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