知识图谱：融合、存储与智能应用

"知识存储-计算机体系结构—量化研究方法（第5版）英文原版" 本文主要讨论了知识图谱中的两个关键概念：知识融合和知识存储，这两个概念对于构建和利用知识图谱至关重要。 知识融合是知识图谱构建的关键步骤，其目标是整合来自不同来源和形态的知识，形成一个全局一致的知识网络。这一过程涉及到数据模式层和数据层的融合。数据模式层的融合关注概念的合并、概念的上下位关系整合以及属性定义的统一，通常需要专家参与或利用结构化数据映射。数据层的融合则处理实体的合并、属性融合以及冲突检测与解决，确保知识的连通性和一致性。 在知识融合过程中，需要考虑多种挑战，例如如何有效地融合大量知识、如何实时融合新增知识、以及如何处理多语言环境下的知识融合。这些问题的研究和解决直接影响到知识图谱的质量和实用性。 知识存储则涉及如何设计和实现知识图谱的底层存储结构，以适应各种类型的知识，如基本属性、关联、事件、时序和资源类知识。存储方案的选择会直接影响查询性能和适应不同应用场景的能力。目前常见的存储策略有单一式存储和混合式存储。单一式存储可以采用三元组、属性表或垂直分割等方式，但每种方法都有其优缺点，如三元组存储方便理解但连接查询成本高，属性表利于类型划分但处理缺失值不便。 知识图谱作为人工智能和大数据时代的重要工具，它的应用范围广泛，包括知识融合、语义搜索和推荐、问答和对话系统，以及大数据分析与决策等。知识图谱通过提供结构化的知识表示，能够帮助处理分布异构的数据，提升搜索和问答的精确性，支持智能决策，并通过语义链接增强对大数据的理解。 知识图谱技术融合了认知计算、知识表示、信息检索、自然语言处理等多个领域的技术，自谷歌2012年提出以来，已成为推动互联网和人工智能发展的重要力量。在大数据背景下，知识工程的任务是自动或半自动地从大数据中提取知识，构建基于知识的系统，实现数据的智慧化，服务于智能知识服务。知识图谱的应用价值随着技术的发展和需求的增长而日益凸显。