知识图谱 概念与技术:第8章 图数据库系统
什么是知识图谱

什么是知识图谱1.1 什么是知识图谱知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法[1]。
知识图谱由节点和边组成。
节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。
边可以是实体的属性,如姓名、书名,或是实体之间的关系,如朋友、配偶。
知识图谱的早期理念来自Semantic Web[2,3](语义网),其最初理想是把基于文本链接的万维网转化成基于实体链接的语义网。
1989年,Tim Berners-Lee 提出构建一个全球化的以“链接”为中心的信息系统(Linked Information System)。
任何人都可以通过添加链接把自己的文档链入其中。
他认为,相比基于树的层次化组织方式,以链接为中心和基于图的组织方式更加适合互联网这种开放的系统。
这一思想逐步被人们实现,并演化发展成为今天的World Wide Web。
1994年,Tim Berners-Lee 又提出 Web 不应该仅仅只是网页之间的互相链接。
实际上,网页中描述的都是现实世界中的实体和人脑中的概念。
网页之间的链接实际包含语义,即这些实体或概念之间的关系;然而,机器却无法有效地从网页中识别出其中蕴含的语义。
他于1998年提出了Semantic Web的概念[4]。
Semantic Web仍然基于图和链接的组织方式,只是图中的节点代表的不只是网页,而是客观世界中的实体(如人、机构、地点等),而超链接也被增加了语义描述,具体标明实体之间的关系(如出生地是、创办人是等)。
相对于传统的网页互联网,Semantic Web的本质是数据的互联网(Web of Data)或事物的互联网(Web of Things)。
在 Semantic Web 被提出之后,出现了一大批新兴的语义知识库。
如作为谷歌知识图谱后端的Freebase[5],作为IBM Waston后端的DBpedia[6]和Yago[7],作为Amazon Alexa后端的True Knowledge,作为苹果Siri后端的Wolfram Alpha,以及开放的Semantic Web Schema——[8],目标成为世界最大开放知识库的Wikidata[9]等。
知识图谱概述及应用

知识图谱概述及应用
知识图谱是一种用于表示和组织知识的技术,它能够将知识以图形的方式呈现出来,并通过建立实体、关系和属性之间的链接,形成一个包含丰富语义信息的知识结构。
知识图谱可以帮助人们更好地理解和利用海量的知识资源,促进知识的共享和交流。
知识图谱的应用非常广泛,以下是一些常见的应用领域:
1.问答系统:知识图谱可以用于构建智能问答系统,通过将问题和答案映射到知识图谱中的实体和关系,实现对问题的准确理解和精确回答。
2.引擎优化:知识图谱可以用于引擎的优化,通过将结果与知识图谱中的实体和关系进行匹配,提供更准确和有关联的结果。
3.推荐系统:知识图谱可以用于推荐系统中的个性化推荐,通过分析用户的兴趣和行为数据,结合知识图谱中的实体和关系,为用户提供个性化的推荐信息。
4.信息抽取:知识图谱可以用于自动化信息抽取,从非结构化的文本数据中提取实体和关系,并将其映射到知识图谱中的结构化数据中,方便后续的分析和利用。
5.智能机器人:知识图谱可以用于构建智能机器人,通过将机器人需要的知识和信息组织成知识图谱,使机器人能够更好地理解和回答用户的问题。
6.语义:知识图谱可以用于语义,通过将语句与知识图谱中的实体和关系进行匹配,实现更准确和有意义的结果。
7.语义表达:知识图谱可以用于语义表达,通过将自然语言表达的文本映射到知识图谱中的实体和关系,实现对文本的语义理解和分析。
总之,知识图谱是一种强大的知识表示和组织技术,它在各个领域都有广泛的应用。
通过构建和利用知识图谱,我们可以更好地组织和管理知识,实现对知识的智能化利用。
未来随着知识图谱技术的发展和应用场景的扩大,相信它将在人们的日常生活和各个行业中发挥更加重要的作用。
第8章-知识图谱技术[30页]
![第8章-知识图谱技术[30页]](https://img.taocdn.com/s3/m/fcd9615171fe910ef02df880.png)
第一步:定义具体的业务问题 在构建知识图谱前,首先要明确的一点是,对于自身的业务问题到底需不需要知识图谱系统的支持。
《人工智能应用概论》 主编:莫少林、宫斐 中国人民大学出版社
8.1知识图谱技术的技术原理
8.1.3.知识图谱技术的技术原理
第二步:数据的收集与预处理
针对数据源,我们需要考虑以下几个问题: 一、我们已经有哪些数据? 二、虽然现在没有,但有可能拿到哪些数据? 三、其中哪部分数据可以用来降低风险? 四、哪部分数据可以用来构建知识图谱?
8.1知识图谱技术的技术原理
8.1.2.知识图谱技术的发展历程
各企业知识图谱的体量
某企业知识图谱文本数量的变化趋势
《人工智能应用概论》 主编:莫少林、宫斐 中国人民大学出版社
8.1知识图谱技术的技术原理
8.1.3.知识图谱技术的技术原理
一个完整知识图谱的构建包含以下五个步骤:定义具体的业务问题、数据的收集与预处理、 知识图谱的设计、把数据存入知识图谱和上层应用开发与系统评估。
实体:自然世界客观存在的具体事物,如:喜剧演员周星驰、电影喜剧之王、豆浆 人账号的主人 等等。
事件:客观世界的活动,如:海啸、地震、火山喷发、飞机飞行 等等。 关系:描述概念、实体、事件之间客观存在的联系,如:喜剧演员周星驰与电影喜
知识图谱的概念

知识图谱的概念
知识图谱(KnowledgeGraph)是人工智能(AI)技术领域中最受关注的领域之一,它是一种任何支持从数据到结构化信息,再到人类可以理解的概念的智能技术,帮助人们更加快速地掌握知识。
它的基本概念是,通过将大量的信息结构化,可以更加容易地了解它们之间的关系,从而推出更多有用的结论。
知识图谱已经取得了很大成功,可以帮助人们更加高效地管理大量信息,从而了解更多概念之间的相关性。
随着技术的发展,知识图谱将会取代传统的关系数据库和知识管理系统,成为未来信息处理的标准。
在具体实现方面,知识图谱通常由一组节点和边缘组成,用于表示信息的实体和关系。
节点是信息的基础单元,边缘则表示实体之间的关系。
有了知识图谱,就可以将大量的信息连接起来,方便用户更加容易地理解知识之间的联系。
知识图谱的应用十分广泛,可以使用它来实现自然语言处理,机器翻译,搜索引擎优化,智能推荐系统,基于知识的问答系统等等。
特别是随着深度学习技术的发展,知识图谱已经成为语义理解领域非常流行的技术,从语言理解、机器翻译到自动问答等多个研究领域的最新进展都有着重要的应用。
另外,知识图谱技术在企业信息管理领域也有着广泛的应用,它可以帮助企业将公司内部的知识体系网络化、可视化,从而更加容易管理、共享数据。
总而言之,知识图谱是一个多功能的技术,可以用来解决自然语言处理、知识管理、机器学习等多种研究领域的问题,可以说是一个全新的智能技术,有望将来改变我们生活、工作的方方面面。
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知识图谱技术原理介绍

知识图谱技术原理介绍近两年来,随着Linking Open Data1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,刻画它们之间的关联。
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图,图中的节点表示实体或概念,而图中的边则由属性或关系构成。
上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF2或属性图(property graph)3来表示。
知识图谱率先由Google提出,以提高其搜索的质量。
为了更好地理解知识图谱,我们先来看一下其在搜索中的展现形式,即知识卡片(又称Knowledge Card)。
知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。
更具体地说,知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。
从某种意义来说,它是特定于查询(query specific)的知识图谱。
浅谈知识图谱

浅谈知识图谱摘要:随着人工智能技术的发展,知识图谱作为大数据时代的知识工程的产物,是实现人工智能的基础。
它具有强大的语义表达能力、存储能力以及推理能力,其关键技术得到国内外研究学者的广泛关注。
本文从知识图谱的概念出发,分析其理论架构,以及对其关键技术进行相关概述。
引言随着人工智能的发展和应用,知识图谱逐渐成为关键技术之一。
知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为人工智能的智能化奠定了基础,广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、推理等领域。
1知识图谱的概念知识图谱的提出是为了提高搜索引擎的效率。
是实体之间关系的语义网络,可以将实体对象和他们之间的关系进行图形化的表达,知识图谱的表示形式是三元组,描述的是现实实体之间的关系。
知识图谱旨在从多种类型的复杂数据出发,抽取其中的概念、实体和关系,是事物关系的可计算模型。
知识图谱按照知识的覆盖范围和不同的领域,整体可以划分为通用性知识图谱和领域性知识图谱[1]。
随着科技的不断发展,知识图谱在自然语言处理领域应用广泛,如语义搜索、智能问答、辅助决策等领域,知识图谱已经成为了人工智能发展的重要动力和核心领域。
知识图谱是一种基于图的数据结构,由节点和边组成,每个节点表示一个“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”,知识图谱本质上是语义网络。
实体指的可以是现实世界中的事物,比如人、地名、公司、电话、动物等;关系则用来表达不同实体之间的某种联系。
知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,因此知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
2知识图谱的理论架构知识图谱的理论架构分为三个部分,第一部分是源数据的获取。
第二部分是知识融合,用来关联多数据源知识,扩大知识的范围。
第三部分是知识的计算与应用,知识计算是知识图谱能力输出主要方式,而知识应用是知识图谱与特定领域或者业务相结合,提高业务效率[2]。
大规模知识库的构建与应用需要多种智能信息处理技术的支持。
知识图谱课程大纲

知识图谱课程大纲一、课程简介知识图谱是一种表示、存储、管理和应用知识的方法论和技术体系,它基于语义网络和知识表示学,通过对知识的结构化、语义化和链接化,实现知识的可理解、可发现和可推理。
本课程旨在介绍知识图谱的基本概念、原理和应用,培养学生在知识图谱领域的基本能力和实践技巧。
二、课程目标1. 理解知识图谱的基本概念和原理;2. 学习知识图谱的构建和表示方法;3. 掌握知识图谱的查询和推理技术;4. 熟悉知识图谱在各领域的应用案例;5. 培养解决实际问题的能力和创新思维。
三、课程内容第一部分:知识图谱基础1. 知识图谱概述1.1 知识图谱定义1.2 知识图谱的优势和应用领域2. 知识图谱的构建2.1 知识获取方法2.2 知识表示与存储2.3 知识融合与去重3. 知识图谱的表示方法3.1 实体和关系3.2 属性和特征3.3 语义网络和本体第二部分:知识图谱查询和推理1. 知识图谱的查询技术1.1 SPARQL查询语言1.2 图数据库和图查询引擎1.3 知识图谱查询案例分析2. 知识图谱的推理技术2.1 推理规则与推理机制2.2 知识图谱推理应用案例第三部分:知识图谱应用案例1. 面向搜索引擎的知识图谱1.1 知识图谱在搜索引擎中的应用1.2 知识图谱与搜索结果个性化2. 知识图谱在智能问答中的应用2.1 知识图谱与问答系统的关系2.2 知识图谱在智能问答中的应用案例3. 知识图谱在推荐系统中的应用3.1 知识图谱与推荐算法的结合3.2 知识图谱在个性化推荐中的应用案例四、教学方法1. 理论讲授:通过课堂讲解,介绍知识图谱的基本原理和相关技术。
2. 实践操作:通过实验和项目,培养学生在知识图谱领域的实际操作能力。
3. 案例分析:通过实际案例,探讨知识图谱在各行业的应用实践。
五、考核方式1. 平时成绩:参与课堂讨论、实验和项目的表现。
2. 期末考试:考察学生对知识图谱的理解和应用能力。
3. 作业报告:撰写研究性论文或实践报告。
知识图谱ppt课件

总结词:语义搜索
详细描述:语义搜索是知识图谱应用 的另一个重要领域。传统的搜索引擎 主要是基于关键词匹配来提供搜索结 果,而语义搜索则是基于知识图谱和 自然语言处理技术来理解用户的查询 意图和上下文信息,为其提供更准确 、更有价值的结果。这不仅可以提高 搜索的准确性和效率,还可以促进知 识的传播和应用。
使用关系数据库存储知识图谱 ,如MySQL、PostgreSQL等
。
知识推理
基于规则的推理
使用规则引擎进行推理,如Drools、Jena等 。
基于逻辑的推理
使用逻辑推理算法进行推理,如演绎推理、 归纳推理等。
基于机器学习的推理
使用机器学习算法进行推理,如神经网络、 决策树等。
基于本体的推理
使用本体进行推理,如语义网本体语言( OWL)、本体推理机(Protégé)等。
跨领域应用
探索跨领域知识图谱的应用场景, 推动其在不同领域的实际应用和发 展。
THANKS.
总结词
智能推荐系统
详细描述
智能推荐系统是知识图谱应用的另一个重要领域。通过利用知识图谱技术,智能推荐系统 能够深入理解用户的需求和兴趣,为其推荐相关内容或产品。这不仅可以提高用户的满意 度和忠诚度,还可以促进产品的销售和推广。
语义搜索
语义搜索:知识图谱在语义搜索中的 应用,主要是通过理解用户的查询意 图和上下文信息,为其提供更准确、 更有价值的结果。
知识图谱的起源与发展
起源
知识图谱的起源可以追溯到语义网和 本体论的研究,这些研究旨在构建一 个基于知识的网络,以支持智能应用 和语义搜索。
发展
随着大数据和人工智能技术的不断发 展,知识图谱的应用越来越广泛,已 经成为许多领域的重要工具,如智能 问答、推荐系统、智能助手等。
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《知识图谱: 概念与技术》第8 讲知识图谱管理系统Knowledge Graph Serving SystemsOutline•Knowledge graph serving scenarios•General design principles of knowledge graph serving systems •Real-time query processing•Representative graph systems•DemoKnowledge Serving ScenariosA real-life relation search scenario A News HeadlineTom Cruise Admits Katie Holmes Divorced Him To Protect Suri From Scientology1Tom Cruise –people.person.marriage–(marriage ) –time.event.person –Katie Holmes 2Tom Cruise –people.person.children–(Suri Cruise) –people.person.parent –Katie Holmes 3Tom Cruise –film.actor.film–(Bambi Verleihung2007) –film.filmactor –Katie Holmes4...Relation search in knowledge graphMulti-hop Relation SearchDiscover the hidden relations between entitiesEnable more than what entity indexes can support Entity A Entity BSearch results of GoogleSearch results of BingRelation search in knowledge graphRelation search in knowledge graphGeneral Design Principles•Data size•in the scale of terabytes •Complex data schema•Rich relations•Data size•In the scale of terabytes •Complex data schema•Rich relations•Multi-typed entities 123mso/ “Pal”123 mso/type.object.typemso/organism.dog123 mso/organism.dog.breeds “Collie Rough”123 mso/type.object.type mso/film.actor123 mso/film.actor.film 789789 mso/type.object.type mso/film.film789 mso/ “Lassie ComeHome”“Pal”How to serve knowledge?Table + column indexes Free text searchNative graph exploration Triplets/RDF Column IndexThe needs ultimately determine the design The first important rule: there is no one-size-fits-all system!Scale to complexityS c a l e t o s i z e Disk-based Key-value Store Column StoreDocument StoreGraph SystemTypical RDBMSSQL Comfort ZoneScale to complexityS c a l e t o s i z e Disk-based Key-value Store Column StoreDocument StoreGraph SystemTypical RDBMSSQL Comfort ZoneCharacteristics of parallel graph processing•Random access (Poor Locality)•For a node, its adjacent nodes cannot be accessed without “jumping” no matterhow you represent a graph•Not cache-friendly, data reuse is hard•It is hard to partition data•Difficult to extract parallelism by partitioning data•Hard to get an efficient “Divide and Conquer” solution•Data driven•the structure of computations is not known a priori•High data access to computation ratioReference: Challenges in parallel graph processingDesign choices•First important rule: there is no one-size-fits-all system•Does this system support online queries, offline analytics, or both?•Is the system optimized for response time, throughput, or both?•Does the system scale, “out” or “up”?•Does the system need transaction support?Online queries vs. offline analytics•Online query processing is usually optimized for response time •Offline analytics is usually optimized for throughput•Compared to offline analytics, it is harder to optimize online queries •Online queries are sensitive to latency•It is difficult to predict the data access patterns of a graph queryHigh data access to computation ratioSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notGraph may be in the jail of storageGraph in theJail of the storage •Many existing data management systems can be used to process graphs•Many existing systems are mature, but not for graphs •RDBMS, MapReduce•The commonest graph operation “traversal” incurs excessive amount of joinsTraverse graph using joins in RDBMSID name…. 1N1…2N2…3N3…4N4…5N5…6N6…………src dst 13 24 21 43 15 16……Node Table: N Edge Table: E Get neighbors of N1SELECT*FROM NLEFT JOIN E ON N.ID = E.dst WHERE E.src= 1;Multi-way Join vs. graph traversal Company Incident Problem …ID Company ID1ID2ID …Incident ID3ID4ID …Problem RDBMSNative GraphSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notIndexIt is costly to index graph structures, use it wisely.Index-based subgraph matching [Sun VLDB 2012]Index-based subgraph matching [Sun VLDB 2012]System design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notTwo-sided communication“telephone”send recvsend recvOne-sided communicationsend send “email”messagequeuemsgmsgmsg…messagehandlersSystem design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notDesign choice: scale-up vs. scale-out •Supercomputer model•Programming model simple and efficient•shared memory address space•Expensive•Hardware is your ultimate limit•Distributed cluster model•Programming model is complex•Relatively cheaper and can make use of commodity pc •Flexible to meet various needsScale “OUT”, not “UP”System design choice•Main storage (storage backend)•Index•Communication paradigm: two-sided vs. one-sided •Scale out or scale up•ACID Transactions or notThink twice before diving into transactions•Pros•Strong data consistency guarantee•Cons•The hell of referential integrity•The disaster of cascading rollback•Multi-round network communications per commit for distributed transactionsThe hell of referential integrity …………Primary Key –Foreign Key LadyGagaLady Gaga in FreebaseThe hell of referential integrity …………Foreign Key –Primary Key LadyGagaThe disaster of cascading rollback ……Locked by others ……RollbackAnther transactionthat requires any ofthese locks, abort.Real-time Query ProcessingQuery processing•Where latencies come from and asynchronous fan-out search •Index-free query processingQuery processing•Where latencies come from and asynchronous fan-out search •Index-free query processingPeople search challenge in Facebook graph •Among adult Facebook users, the average number of friends is 338.=38,729,054Latency, Bandwidth, and Capacity10 ms100 nsSource: The datacenter as a computer (book)Disk-based approach=38,729,054 387,290,540 ms= 4.5 days each disk seek + read: > 10 msRAM-based approach•DRAM latency: 100 ns10 million reads/writes per second1 million node-level read/write per second38,729,054 nodes to access, it takes at least 38 seconds.Where do latencies come from?Storage Communications Algorithms DRAM, Flash, or Disk Multi-cores, Multi-nodes Single-threaded, multi-threaded, synchronous, asynchronousMove computation, instead of data!Source: The datacenter as a computer (book)。