高级技术

知识图谱构建

构建知识图谱，增强内容语义关联和AI理解

知识图谱概述

知识图谱是结构化知识网络[1]，表达实体和关系[2]，增强语义理解[3]。

核心要素

实体(Entity)[4]

  • 人物、地点、组织、产品、概念

关系(Relation)[5]

  • 属于、位于、创建、使用、相关

属性(Property)[6]

  • 名称、描述、时间、数量、特征

构建方法

数据收集[7]

  • 内部数据、公开数据、结构化数据、非结构化数据

实体抽取[8]

  • NLP技术、人工标注、自动识别

关系建立[9]

  • 关系抽取、关系验证、关系补全

应用场景

内容关联[10]

  • 相关内容推荐、知识链接、主题聚合

语义搜索[11]

  • 概念匹配、关系查询、推理搜索

工具支持

知识图谱工具[12]

  • Neo4j、Apache Jena、GraphDB

相关资源

参考文献

  1. Google. (2024). "Knowledge Graph". Technology. https://blog.google/products/search/introducing-knowledge-graph-things-not/

  2. Stanford. (2024). "Knowledge Graphs". Research. https://web.stanford.edu/class/cs520/

  3. W3C. (2024). "Semantic Web". Standards. https://www.w3.org/standards/semanticweb/

  4. DBpedia. (2024). "Entity Types". Knowledge Base. https://www.dbpedia.org/

  5. Wikidata. (2024). "Relations". Knowledge Graph. https://www.wikidata.org/

  6. Schema.org. (2024). "Properties". Vocabulary. https://schema.org/

  7. Knowledge Graph Conference. (2024). "Data Collection". Best Practices. https://www.knowledgegraph.tech/

  8. spaCy. (2024). "Entity Extraction". NLP Tools. https://spacy.io/

  9. Stanford NLP. (2024). "Relation Extraction". Tools. https://nlp.stanford.edu/

  10. Neo4j. (2024). "Graph Applications". Use Cases. https://neo4j.com/

  11. Elastic. (2024). "Semantic Search". Technology. https://www.elastic.co/

  12. Neo4j. (2024). "Graph Database". Platform. https://neo4j.com/

更新日期：2025-11
词条状态：✅ 已完成

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