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大数据时代的知识图谱构建与分析方法

在当今数字时代，人工智能技术的兴起与普及使得“大数据”日

益成为热门话题，而其中的一个关键技术——知识图谱，也牢牢

抓住了人们的眼球。知识图谱是解决信息海量、知识关联性弱的

问题的利器，其实质就是一张数据图，表达了不同实体之间的关

系，构成了由主题词为节点，具有丰富语义的超大规模知识库。

知识图谱的建构和应用涉及到多个学科交叉，既有理论研究，又

有实际开发应用。下面，将从知识图谱的概念、构建方法、分析

和应用这几个方面，来阐述大数据时代的知识图谱。

一、知识图谱的概念

知识图谱（KnowledgeGraph），是谷歌在2012年引入的技术

概念，它是一种半结构化或非结构化数据，利用图结构描述实体

和概念之间的关系，具有良好的联通性和可扩展性。通常由三元

组来表示：(subject,predicate,object)，其中subject表示一实体，

predicate表示实体之间的关系，object表示实体或另一个知识图谱

的节点。一个知识图谱最基本的组成部分是实体以及实体间的关

系，其中实体指的是一个能够被命名和描述的任意“事物”，比如

人、地点、机构、物品等，这些实体都是通过“术语”来进行描述

的。

知识图谱不同于传统的数据库，一方面它不仅包括了关系型数

据库的信息，还包括了文本、图像、视频、语音等多模态信息；

另一方面，它更注重概念表达和语义关联，能够表达出一些复杂

的知识表示，如概念的继承、道德评价、谓词推理等等。

二、知识图谱的构建方法

知识图谱的构建过程，包括知识获取、实体链接、关系抽取和

知识表示四个主要步骤。

1.知识获取

知识获取是知识图谱的第一步，它来源于网页抽取、本体库抽

取、知识库抽取等多种方式。网页抽取比较适用于实时网页，利

用爬虫技术获取文本信息，然后依据相似度和语义匹配进行识别。

本体库抽取则是根据本体库对文本进行类型识别，实现高质量的

实体抽取。

2.实体链接

实体链接是指将抽取出的实体与知识库中已经存在的实体进行

链接，以识别相同实体和实体间的关联性。实体链接分为字符串

匹配和语义匹配。字符串匹配即对于一个抽取出的实体，通过计

算其和所有实体字符串的相似度，找到匹配的字符串进行链接。

语义匹配则是适用于不同句子中的实体相同，但因为表达和词汇

的差异导致字符串不同的场景。这里采用word2vec等预训练模型

学习句子及实体的向量表示，通过计算他们之间的相似度来确定

实体的链接关系。

3.关系抽取

关系抽取是指对于两个或者多个实体之间存在的关系，进行自

动化的识别和抽取。通过自然语言处理技术对文本进行实体识别、

实体链接和关系抽取，得到知识库中实体之间的关系。其中，关

系抽取这个环节是比较复杂的，它涉及到很多的文本处理技术，

包括但不限于词法分析、句法分析、依存句法分析、语义角色标

注等。

4.知识表示

知识表示是指将经过上述基本步骤抽取出的实体和关系转化为

计算机可视化的数据格式。一般来讲，知识表示是基于RDF格式

等知识表示标准进行的，可以方便地进行知识图谱查询、推理等

操作。

三、知识图谱的分析方法

1.数据统计和分析

当知识图谱的构建完成后，一项重要的任务就是进行数据统计

和分析。通过数据统计和分析可以进一步了解知识拓扑结构、核

心实体、关键省略点、缺陷点等等，同时还可以对知识图谱的准

确性和完整性进行评估。

2.知识推理

知识图谱推理是一种基于自然语言处理和计算机语义学的技术，

在知识图谱的基础上实现对知识的自动推理和推断，以及产生新

的关联概念。推理包括基于规则的推理、基于本体的推理、基于

统计学习的推理、基于神经网络的推理等方法。

3.知识可视化

知识可视化是将知识图谱变为可视化的图像化模型，比如采用

D3.js等可视化工具，将知识图谱以节点和边的形式可视化展示。

通过可视化，可以直观地了解知识图谱的整体架构和特征，并且

通过不断的分组、筛选和限制条件等来对知识图进行某些操作，

从而更好的发现知识之间的关系。

四、知识图谱的应用

知识图谱拥有广泛的应用领域，如智能有哪些信誉好的足球投注网站、智能客服、智能

机器人、智能健康、智能车联网等等。在智能有哪些信誉好的足球投注网站中，利用知识

图谱,用户可以在有哪些信誉好的足球投注网站网站中输入一些模糊的词汇，通过知识推理

进行信息的精确匹配和结果的检索。在智能客服中，通过对话记

录的方式获