请结合《清华大学人工智能知识图谱研究》文档，阐述如何构建一个基于知识图谱的知识查询与推理系统。

构建一个基于知识图谱的知识查询与推理系统是一个复杂的过程，涉及到知识的表示、存储、查询和推理等多个步骤。以下是一个详细的构建过程：

参考资源链接：[清华大学人工智能知识图谱研究](https://wenku.csdn.net/doc/152bi4tvtf?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要对知识进行建模和表示。可以参考《清华大学人工智能知识图谱研究》中的图4和图11，了解基于离散符号和连续向量的知识表示方法。在实际操作中，我们可以使用RDF (Resource Description Framework) 或OWL (Web Ontology Language) 来定义实体、属性和关系，并构建本体（Ontology），这是知识图谱构建的基础。

接下来，需要构建一个高效的存储系统来存储知识图谱数据。知识图谱可以采用图数据库如Neo4j来存储实体和关系，图数据库适合于处理大量的节点和边，能够提供快速的数据访问速度。

知识查询方面，SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）是一种常用的查询语言，可以用来查询和操作存储在图数据库中的RDF图。通过设计复杂的查询模式，可以实现对知识图谱的深度查询。

在知识推理方面，可以使用规则引擎或逻辑推理算法，如描述逻辑（DL）推理、基于规则的推理等，来从已有的知识中推导出新的知识。文档中提到的知识图谱在智能问答系统（图37）中的应用就是一个推理系统的实际案例，它能够通过推理机制来理解和回答用户的问题。

最后，结合《清华大学人工智能知识图谱研究》中的实例，如大英博物院的语义搜索（图33）和企业关系分析（图35），可以设计出知识查询与推理系统在特定领域内的应用。

总的来说，构建基于知识图谱的知识查询与推理系统需要综合运用知识表示、图数据库技术、SPARQL查询语言和逻辑推理算法，并结合实际应用场景进行定制开发。《清华大学人工智能知识图谱研究》文档为这个过程提供了详实的理论基础和实践案例。

参考资源链接：[清华大学人工智能知识图谱研究](https://wenku.csdn.net/doc/152bi4tvtf?spm=1055.2569.3001.10343)