知识图谱(Knowledge Graph)

       是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论和方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为研究提供切实的、有价值的参考。

　　知识图谱这个概念最早是由Google在2012年提出的，初衷是用来优化现有的搜索引擎返回结果，增强用户体验和搜索质量。它本质上是语义网络（Semantic Network)的知识库，提供了一种新的数据和知识的组织方式，能够让多源异构的数据知识化，并基于此建立各种知识服务和智能应用。

       从其知识的覆盖面来看可以分为开放域知识图谱和垂直领域知识图谱，前者在百科类、语义搜索引擎类、自动问答、聊天机器人及个性化推荐等方面有着丰富的应用；后者在金融、教育、医疗、汽车、农业、法律等很多垂直领域的应用范围也越来越广，程度由浅入深。但知识图谱的构建和应用具有很大的技术难度，需要自然语言处理、数据库、语义推理、图搜索算法等多重技术的支持。

https://baike.baidu.com/item/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/8120012?fr=aladdin

Industrial Research Institute of Artificial Intelligence,Open Source Framework,2019,http://baijiahao.baidu.com/s?id=1621657405039316263&wfr=spider&for=pc

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