KnowledgeGraph谷歌知识图谱
知识图谱表示学习方法比较与启示
知识图谱表示学习方法比较与启示知识图谱（Knowledge Graph）是一个以图形结构来组织和表示知识的技术，在人工智能领域得到了广泛的应用和研究。
知识图谱的表示学习方法是对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，以便于计算机能够理解和处理这些复杂的知识结构。
本文将对几种常见的知识图谱表示学习方法进行比较，并探讨其在实际应用中的启示。
1. 基于图卷积网络的知识图谱表示学习方法图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种适用于图结构数据的深度学习模型。
在知识图谱表示学习中，GCN能够通过对邻居节点的聚合操作来获取节点的向量表示。
这种方法可以较好地捕捉实体间的关系和语义信息，但对于大规模知识图谱的表示学习效果有限。
2. 基于图注意力机制的知识图谱表示学习方法图注意力机制（Graph Attention Network，GAT）是一种使用注意力机制对图结构进行建模的方法。
GAT能够根据节点之间的重要性动态地更新节点的表示，从而更好地捕捉节点的语义信息。
该方法在知识图谱表示学习中能够获得较好的性能，但计算复杂度较高。
3. 基于图自编码器的知识图谱表示学习方法图自编码器（Graph Autoencoder，GAE）是一种用于无监督学习的知识图谱表示方法。
GAE可以通过将图中的节点进行编码和解码，从而学习到节点的低维度表示。
这种方法在处理大规模知识图谱时存在信息丢失的问题，但对于小型知识图谱的表示学习效果较好。
4. 基于Transformer的知识图谱表示学习方法Transformer是一种在自然语言处理领域中广泛应用的模型，近年来也被引入到知识图谱表示学习中。
Transformer能够通过注意力机制对实体和关系之间的上下文进行建模，有效地捕捉实体之间的语义关联。
这种方法在大规模知识图谱上的表示学习效果较好，但对计算资源的要求较高。
知识图谱表示学习方法的比较与启示表明，在实际应用中，选择适合的方法要根据具体的应用场景和需求来确定。
neo4j构建知识图谱
知识图谱篇互联网、大数据的背景下，谷歌、百度、搜狗等搜索引擎纷纷基于该背景，创建自己的知识图谱Know ledge Graph（谷歌）、知心（百度）和知立方（搜狗），主要用于改进搜索质量。
1、什么是知识图谱一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。
其中节点即实体，由一个全局唯一的ID标示，关系（也称属性）)用于连接两个节点。
通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogen eous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。
知识图谱提供了从“关系” 的角度去分析问题的能力。
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。
其结点代表实体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念之间的各种语义关系。
搜索引擎中使用知识图谱，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。
知识图谱（Knowledge Graph）的构建使信息检索变成了实体的检索（Entity Search）。
以下就是一个neo4j图数据库，由顶点-边组成，常用于微博好友关系分析、城市规划、社交、推荐等应用。
2、知识卡片知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息，例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。
下侧即使与关键词匹配的文档列表。
3、知识图谱的作用知识图谱最早由谷歌提出，主要用于优化现有的搜索引擎，例如搜索姚明，除了姚明本身的信息，还可关联出姚明的女儿、姚明的妻子等与搜索关键字相关的信息。
也就是说搜索引擎的知识图谱越庞大，与某关键字相关的信息越多，再通过分析搜索者的特指，计算出最可能想要看到的信息，通过知识图谱可大大提高搜索的质量和广度。
所以这也可理解为何谷歌百度等搜索引擎大头都为之倾心，创建自己符合自己用户搜索习惯的知识图谱。
据不完全统计，Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值，和实体-关系-实体)4、知识图谱上的挖掘通过大数据抽取和集成已经可以创建知识图谱，为进一步增加知识图谱的知识覆盖率，还需要进一步对知识图谱进行挖掘。
知识图谱表示学习方法综述
知识图谱表示学习方法综述知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于存储和表示知识的计算机图形模型。
它通过将实体、属性和关系以图的形式进行组织和连接，有效地结构化和表达了大规模的语义数据。
在知识图谱上进行学习和推理已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。
本文将综述目前常见的知识图谱表示学习方法。
一、基于图神经网络的表示学习方法图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种能够对图结构进行学习和推理的神经网络模型。
在知识图谱表示学习中，GNN被广泛应用于捕捉实体之间的语义关系和属性信息。
其中，常用的GNN模型包括Graph Convolutional Network（GCN）、GraphSAGE、GIN等。
GCN是一种基于卷积操作的GNN模型，它通过聚合每个节点的邻居信息来更新节点的表示。
GCN在知识图谱的表示学习中取得了很好的效果，并被广泛应用于图谱推荐、实体分类等任务上。
GraphSAGE是另一种常用的GNN模型，它使用邻居节点的采样和聚合机制来学习节点的表示。
GraphSAGE在大规模图谱上的学习效果比较好，并且具有较高的可扩展性。
GIN是一种具有可扩展性和灵活性的GNN模型，它通过在邻居节点上应用多层感知机（MLP）来更新节点的表示。
GIN在知识图谱上能够捕捉更丰富的语义信息，取得了很好的效果。
二、基于语义关联的表示学习方法除了使用GNN进行知识图谱表示学习外，还有一些方法基于语义关联来进行表示学习。
这类方法主要通过对语义关联进行建模，学习实体之间的相似度和关联度。
一种常用的方法是基于传统的向量空间模型，如词向量模型和文本相似度计算。
这类方法通过对实体的文本描述进行表示，计算实体之间的相似度，并将其作为实体的表示。
另一种方法是基于图嵌入模型，如DeepWalk、Node2Vec等。
这类方法利用随机游走的方式来构建节点序列，并通过Skip-gram等模型进行嵌入学习。
谷歌知识图谱功能带来的是什么
谷歌知识图谱功能带来的是什么？果壳包果核 2012-05-29 17:18:59近日，谷歌正式推出被称为知识图谱的新搜索功能。
只要在谷歌搜索相关信息，在搜索结果的右侧就会多 出一个栏目显示该词条的相关信息，这些信息来自维基百科与其他提供信息服务的网站。
这给用户提供了 便捷，但可能也会造成网络信息的流失。
近日，谷歌（暂限于英文版谷歌）正式推出被称为知识图谱（Knowledge Graph）的新搜索 功能。
只要在谷歌搜索引擎里键入单词或短语， 在传统搜索结果的右侧就会多出一个栏目直 接显示该词条的相关信息， 这些信息来自维基百科与其他提供信息服务的网站。
与之前的浏 览方式相比， 用户免去了自己访问信息出处网站这一过程——谷歌直接把信息呈现在搜索页 面中。
站在用户的角度， 谷歌的创新的确提供了更加快捷的搜索体验——只需轻轻一敲， 信息尽在 眼前。
不过需要点击量的网站们听到这个消息肯定开心不起来了。
知识图谱的出现给他们的 生存带来了威胁，甚至对现存互联网产业的商业模式造成了冲击。
可以预测，知识图谱将导 致一系列网站关门，而网站的减少又将造成网络信息的流失。
信息是网络的基石，谷歌此举 究竟会带来什么呢？技术进步知识图谱仅作为一项新功能，就已经收录了约 5 亿个词条，信息量也已达到 35 亿条，而且 这个数据还在不断地膨胀。
对于一个语义搜索引擎而言它的确足够强大， 老牌语义搜索引擎 维基百科只有 3000 万个页面，相比于谷歌足足少了一位数。
功能推出后的谷歌搜索搜索结 果分为左右两个部分，左侧是传统的搜索结果，右侧是知识图谱功能提供的语义信息。
谷歌搜索布朗克斯动物园，在右侧会出现动物园的相关信息 上图为对美国布朗克斯动物园（Bronx Zoo）的搜索结果。
在搜索结果新增的右侧，谷歌给 出了一张布朗克斯动物园的地理位置图， 地图下方是对动物园的基本描述。
描述的右下角标 注了维基百科的链接， 表示此条信息选取自维基百科。
人工智能之知识图谱
人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
哈工大知识图谱（KnowledgeGraph）课程概述
1.知 识 图 谱 中 的 概 念
实体 (entity)：现实世界中可区分、可识别的事物或概念。 ➢ 客观对象：人物、地点、机构 ➢ 抽象事件：电影、奖项、赛事 关系 (relation)：实体和实体之间的语义关联。 事实 (fact)：陈述两个实体之间关系的断言，通常表示为 (head entity, relation, tail entity) 三元组形式。
四 .实体识别
1.信 息 抽 取
概念：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息， 并形成结构化数据输出的文本处理技术
主要任务：实体识别与抽取，关系抽取，时间抽取，实体消歧
2.命 名 实 体 识 别 （ Named Entity Recognition， 简 称 NER）
定义：狭义地讲，命名实体指现实世界中具体或抽象的实体 ， 如人（张三）、机构（哈尔滨工业大学）、地点等，通常用唯一的标志符(专 有名称）表示。
Ontology（本体）：通过对概念的严格定义和概念与概念之间的关系来确定概念的精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，对于 ontology来说，author，creator和writer是同一个 概念，而doctor在大学和医院分别表示的是两个概念。因 此在语义网中，ontology具有非常 重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。简单理解就是某个领域关于自身和相关关系的描述
2.知 识 图 谱 的 特 性
知识图谱不太专注于对知识框架的定义，而专注于如何以工程的方式，从文本中自动抽取或依靠众包的方式获取并 组建广泛的、具有平铺结 构的知识实例，最后再要求使用 它的方式具有容错、模糊匹配等机制。 知识图谱的真正魅力在于其图结构，可以在知识图谱上运行搜索、 随机游走、网络流等大规模图算法，使知识图谱与图论、概率图等碰撞出火花。
知识图谱技术的研究与应用
知识图谱技术的研究与应用一、知识图谱技术的概念知识图谱技术是一种人工智能技术，它可以将不同领域的信息进行整合和语义解析，实现“万物皆可链接”的概念。
通过将各类信息以实体、属性、关系进行描述，形成一个大规模的图谱，不仅能帮助人们快速地了解某个领域的知识，而且可以实现知识的智能推理和应用的扩展。
知识图谱技术的出现，正在推动互联网向“智能互联网”转型。
二、知识图谱技术的发展历程知识图谱技术的源头可以追溯到上世纪六七十年代的人工智能领域，但当时受限于计算能力和数据量的限制，知识图谱技术没有得到广泛应用。
直到二十一世纪初，随着互联网和大数据的爆发，知识图谱技术开始得到发展。
2012年，谷歌推出知识图谱（Google Knowledge Graph）功能，开启了知识图谱技术的商业化应用。
2016年，中文经典图书知识图谱首次亮相，标志着中文知识图谱的建立进入商业化时代。
三、知识图谱技术的核心技术知识图谱技术包含多个子技术，其中最核心的技术包括：1.实体抽取：将文本数据中的实体名称（人、地、物等）进行识别和分类。
2.关系抽取：在实体之间识别和分类他们之间的关系，例如“张三是李四的朋友”。
3.知识表示：将实体和关系抽象为结构化的表示形式。
4.知识融合：将不同来源和不同领域中的知识进行融合。
5.知识推理：基于知识图谱中的信息，实现知识的自动推理和推断。
四、知识图谱技术的应用1.智能搜索：利用知识图谱技术，搜索引擎可以提供更准确、个性化和丰富的搜索结果。
2.自然语言处理：知识图谱技术可以将人类言语转化为结构化的表示形式，从而实现智能问答和语义分析。
3.智能客服：基于知识图谱技术，智能客服可以更准确地理解用户提问，提供更快捷、精准的解答和帮助。
4.推荐系统：基于知识图谱技术，推荐系统可以对用户行为和兴趣模式进行分析和识别，提供更加个性化、精准的推荐服务。
5.智能物联网：知识图谱技术可以将物联网中的各类设备、传感器和人类活动进行链接，并实现智能化管理和调度。
knowledge graph例子
knowledge graph例子
知识图谱是一种用于组织和表示信息的工具。
它以图形的形式展
示实体和实体之间的关系，使我们能够更清晰地了解某个主题领域的
知识。
举个例子，假设我们要创建一个关于动物的知识图谱。
图谱的中
心实体是"动物"。
在图谱中，我们可以添加各种动物实体，如狗、猫、鸟和鱼等。
每个动物实体都有一些属性，如名称、特征和习性等。
除了实体之外，图谱还展示这些动物之间的关系。
例如，我们可
以在图谱中添加一个关系"吃"，用于连接捕食其他动物的动物。
我们
可以将狮子与瞄准猎物的行为连接起来，并将它们与"吃"这个关系连
接起来。
此外，我们还可以在图谱中添加一些额外的属性，如动物的分类
信息。
通过将动物实体与"哺乳动物"、"鸟类"或"爬行动物"等分类实
体连接起来，我们可以了解到动物的分类信息。
知识图谱还可以展示更复杂的关系。
例如，我们可以将动物的食
物链关系表示为一个有向图。
通过连接植物与食草动物、食草动物与
食肉动物，我们可以形成一个完整的食物链关系的知识图谱。
总的来说，知识图谱是一个强大的工具，帮助我们组织和可视化
复杂的信息。
通过构建和利用知识图谱，我们可以更好地理解和发现
事物之间的关系。