复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述

"这篇文档是复旦大学知识工厂关于大规模知识图谱构建与应用的综述，由 XiaoYanghua（肖仰华）撰写。主要内容涵盖了知识图谱的起源、构建和应用，强调了知识图谱在人工智能中的重要地位。" 在深入探讨知识图谱之前，我们首先要理解其源起。知识图谱的概念源于早期的人工智能和知识工程（KE）。知识工程认为，认知是通过计算来实现的，而知识作为信息的一种形式，是智能的基础。符号主义，或称为逻辑主义，是AI早期的主流思想，它认为心智可以被视为根据规则处理信息的设备。Physical Symbol System（物理符号系统）理论由Newell和Simon提出，他们认为这样的系统具有通用智能行为的必要和充分条件。高阶符号如"<dog>"和"<tail>"是这一时期研究的重点，这种被称为“Good Old Fashioned Artificial Intelligence”（GOFAI）的方法关注高级符号处理。 传统知识工程的代表人物包括Newell和Simon等，他们致力于将知识整合到计算机系统中，以解决通常需要高水平人类专业知识的复杂问题。知识工程不仅仅是关于知识的存储，还包括知识的获取、组织、表示、推理和应用。在这个过程中，知识图谱作为一种结构化的知识存储方式，逐渐发展起来，成为连接数据和信息的重要桥梁。 知识图谱构建涉及知识抽取、融合、验证等多个步骤。知识抽取是从大量非结构化和半结构化数据中提取出有用的知识；知识融合则是解决来自不同来源的矛盾和冗余信息；验证确保知识的准确性和可靠性。构建大规模知识图谱通常需要高效的数据处理和存储技术，以及复杂的知识表示模型，如RDF（Resource Description Framework）和OWL（Web Ontology Language）。 知识图谱的应用广泛且深远，包括但不限于搜索引擎优化、智能问答系统、推荐系统、决策支持、自然语言处理（NLP）等。例如，在搜索引擎中，知识图谱能提供更丰富的信息，增强搜索结果的语义理解；在智能问答系统中，它帮助系统理解并回答复杂的问题；在推荐系统中，知识图谱可以捕捉用户和物品之间的复杂关系，提供更精准的个性化推荐。 知识图谱是当前AI领域的重要组成部分，它通过结构化地组织和关联知识，使机器能够更接近人类智能地理解和处理信息。随着大数据和云计算技术的发展，知识图谱的构建与应用将更加普及，对人工智能的进步起到关键推动作用。