知识图谱构建与应用：从数据到智能

"该资源是一本关于知识获取和计算机体系结构的书籍，主要讨论了知识建模和知识获取的方法，并提及知识图谱在各领域的应用和重要性。书中的内容涵盖了知识图谱的构建策略，如自顶向下和自底向上的建模方式，以及在建模过程中需要考虑的关键问题。此外，还提到了知识获取的重要性，特别是从不同数据源中有效提取知识以构建知识图谱。标签CCKS2018表明这可能与某个专业会议或研讨会相关。" 详细说明: 在知识获取和计算机体系结构领域，知识建模是至关重要的一步。它涉及到构建知识图谱的概念模型，这个过程类似于关系型数据库的设计，旨在明确知识结构和实体间的联系。知识建模有两种基本方法：自顶向下和自底向上。前者从最高级的概念开始，逐渐细化到具体实体；后者则从具体实体出发，逐渐归纳为高级概念。这两种方法各有优势，适用于不同情境，例如，自顶向下适合已有清晰分类体系的情况，而自底向上则适合基于现有数据和行业标准构建模型。 在进行知识建模时，必须考虑几个关键因素以确保知识图谱的质量。首先，概念划分要合理，能够准确反映知识体系及其相互关系。其次，需要恰当地定义属性，平衡冗余和应用需求。再者，复杂知识如事件和时序的表示方式也是需要考虑的，这可能涉及匿名节点和边属性的使用，每种方法都有其优缺点。最后，建模时需考虑未来知识扩展的灵活性，以适应概念体系和属性的变化。 知识获取是知识图谱构建的另一个核心环节，涉及从各种数据源中提取知识。数据源可以分为结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据是最容易处理的，但现实世界中更多的是非结构化数据，如文本、图像和音频。因此，高效稳定的数据接入技术对于构建大规模、实时且有效的知识图谱至关重要。 知识图谱作为互联网信息的结构化表示，对语义搜索、智能问答和大数据分析等领域产生了深远影响。它提供了更好的信息组织、管理和理解方式，是推动互联网和人工智能发展的关键驱动力之一。知识图谱技术综合了多个学科，如认知计算、知识表示和推理等，其在知识融合、语义搜索、问答系统以及大数据决策支持等方面的应用价值日益显现。