知识图谱技术原理介绍
近两年来，随着 Linking Open Data
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等项目的全面展开，语义 Web 数据源的
数量激增，大量 RDF 数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的
文档万维网（Document Web）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关
系的数据万维网（Data Web）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引
擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为 Knowledge Graph、知心和知立方，
来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介
绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识
图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。
知识图谱的表示和在搜索中的展现形式
正如 Google 的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“ The world is not made
of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体
或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的 ID 来标识，称为它们的
标识符（identifier）。每个属性-值对（attribute-value pair，又称 AVP）用来刻
画实体的内在特性，而关系（relation）用来连接两个实体，刻画它们之间的关
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人面不知何处去-
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