知识图谱构建方法研究
知识图谱构建与维护的方法与工具研究
知识图谱构建与维护的方法与工具研究知识图谱是一种能够把各种信息和知识进行整合和表示的图形化模型，它能够帮助我们更好地理解和利用海量的数据。
在过去的几年中，知识图谱的研究和应用取得了显著进展，不仅在学术界受到广泛关注，也在工业界得到广泛应用。
本文将介绍知识图谱构建与维护的方法与工具的研究进展。
首先，我们来介绍知识图谱的构建方法。
知识图谱的构建过程可以分为三个主要步骤：数据抽取、知识表示和图谱融合。
数据抽取是指从各种数据源中抽取有价值的信息，例如从文本、图像和视频等多媒体数据中提取实体、关系和属性等知识。
知识表示是将这些抽取到的知识转化为计算机可理解的表达形式，例如使用本体语言（如OWL、RDF等）来描述实体、关系和属性等。
图谱融合是将不同数据源得到的知识进行整合，消除冲突和重复，并生成一个一致且完整的知识图谱。
为了实现上述的知识图谱构建方法，研究者们提出了各种各样的工具和技术。
在数据抽取方面，有基于规则和模式匹配的方法，也有基于机器学习和深度学习的方法。
规则和模式匹配方法依赖于人工编写规则和正则表达式来提取实体和关系等知识，但对于复杂和多变的数据往往无法满足需求。
而机器学习和深度学习方法通过训练模型来自动学习抽取知识的规律，能够更好地处理各种复杂场景下的数据抽取问题。
在知识表示方面，本体建模是一种常用的方法。
本体是一种描述领域知识结构的形式化表示方法，通过定义类、属性和关系等概念来描述实体之间的语义关系。
本体建模可以帮助我们将抽取到的知识转化为计算机可理解的形式，进而便于知识的存储、查询和推理。
目前，有许多开源的本体建模工具可供选择，例如Protege、OntoStudio等。
图谱融合是知识图谱构建的重要一环。
不同数据源中的知识具有不同的形式和表示方法，因此在融合过程中需要解决语义一致性和冲突消解等问题。
研究者们提出了各种融合方法，例如基于规则和约束的方法、基于相似度和匹配性的方法以及基于知识推理的方法等。
知识图谱的自动构建方法研究
知识图谱的自动构建方法研究随着信息时代的到来，海量的数据和知识被不断积累和生成，如何有效地获取、组织和利用这些知识成为了一个重要的问题。
知识图谱作为一种结构化的知识表示形式，能够将不同领域的知识进行关联和融合，为人们提供更加智能化的信息服务。
本文将探讨知识图谱的自动构建方法，并介绍其中的一些关键技术。
一、数据抽取与清洗知识图谱的构建首先需要从海量的数据中抽取出有用的知识。
数据抽取是一个复杂的过程，需要借助自然语言处理和机器学习等技术。
首先，需要对原始数据进行清洗，去除冗余和噪音。
然后，通过文本分析和实体识别等方法，从文本中抽取出实体和关系。
最后，通过实体链接和关系抽取等技术，将抽取出的实体和关系与已有的知识库进行对齐和融合。
二、知识表示与存储在知识图谱中，知识的表示是关键的一步。
常用的表示方法包括本体表示和图表示。
本体表示使用本体语言描述实体和关系之间的语义关系，如OWL和RDF 等。
图表示则将实体和关系表示为图的节点和边，利用图的结构来表示知识之间的关联。
知识的存储可以采用图数据库或者关系型数据库等技术，以便高效地查询和更新知识。
三、知识链接与融合知识图谱的构建需要将不同数据源中的知识进行链接和融合，以建立起全局的知识网络。
知识链接是将不同数据源中的实体进行对齐，以建立它们之间的关联。
常用的方法包括基于规则和基于机器学习的实体链接。
知识融合则是将不同数据源中的关系进行融合，以建立它们之间的关联。
常用的方法包括基于规则和基于统计的关系融合。
四、知识推理与推断知识图谱的构建不仅仅是将已有的知识进行组织和融合，还需要通过推理和推断等方法，从已有的知识中发现新的知识。
常用的推理方法包括基于规则的推理和基于统计的推理。
基于规则的推理通过定义一系列的规则，根据已有的知识进行逻辑推理，得出新的知识。
基于统计的推理则通过统计模型和机器学习方法，根据已有的知识进行概率推断，得出新的知识。
五、知识应用与扩展知识图谱的构建不仅仅是一个技术问题，更是一个应用问题。
基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据时代的到来为知识图谱的构建提供了海量的数据源。
知识图谱，作为一种以图结构形式描述现实世界实体间复杂关系的大型语义网络，对于领域的发展具有深远影响。
它不仅有助于实现知识的有效组织、存储和查询，还能为自然语言处理、智能问答、推荐系统等多个领域提供强大的数据支撑。
本文旨在探讨基于多种数据源的中文知识图谱构建方法。
在深入研究现有知识图谱构建技术的基础上，结合中文语言特性和数据特点，提出了一种融合多种数据源的知识图谱构建框架。
该框架涵盖了数据收集、数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合以及知识存储等多个关键环节，并对每个环节的技术实现进行了详细阐述。
本文的研究不仅有助于提升中文知识图谱的构建效率和质量，还能为相关领域的应用提供有力支持。
通过综合运用多种数据源，可以更加全面地反映中文世界的语义信息，为智能化应用提供更加丰富的知识资源。
本文的研究成果也能为其他语言的知识图谱构建提供有益的参考和借鉴。
二、中文知识图谱的构建方法中文知识图谱的构建是一个系统而复杂的过程，涉及数据的收集、处理、融合和存储等多个环节。
基于多种数据源进行中文知识图谱构建，旨在整合不同来源的信息，提高知识图谱的覆盖率和准确性。
数据收集是构建知识图谱的基础。
中文知识图谱的数据来源广泛，包括结构化数据（如数据库、表格等）、半结构化数据（如百科、新闻等）和非结构化数据（如文本、图片等）。
针对这些不同类型的数据，需要设计相应的爬虫和抓取策略，确保数据的全面性和准确性。
数据处理是构建知识图谱的关键环节。
对于收集到的数据，需要进行清洗、去重、格式转换等操作，以提高数据的质量和一致性。
还需要利用自然语言处理（NLP）技术对文本数据进行实体识别、关系抽取等操作，以提取出结构化的知识。
在数据融合方面，中文知识图谱的构建需要解决实体对齐和关系融合等问题。
实体对齐是指将不同数据源中的同名实体进行匹配和合并，以提高知识图谱的一致性。
知识图谱的自动构建技术研究
知识图谱的自动构建技术研究随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的构建越来越受到重视。
知识图谱是以语义为基础，用图形表示知识之间的关系和本质属性的技术。
它可以使得机器更加深刻地理解和处理人类语言与知识，从而提高自然语言处理和智能搜索等领域的效果。
而知识图谱的构建是一个体力活、脑力活和技术活的综合过程，因此如何实现知识图谱的自动化构建成为了学术界和工业界的研究热点之一。
本文将介绍知识图谱的自动构建技术研究的现状、发展趋势，并介绍一些目前比较常见的技术方案。
一、知识图谱的自动构建技术的现状知识图谱的构建主要分为两种方式，第一种为手动构建，第二种为自动构建。
手动构建是通过人工标注实体和关系进行构建的方法，这种方法需要人力物力较大，因此还需要借助自动化工具来提高效率并减少成本，如亚马逊的Mechanical Turk和荐知公司的众包平台等。
自动构建则是通过机器学习和模型训练等技术实现，因为有大量数据需要处理，因此也会采用分布式计算等技术。
目前，自动构建技术已经成为知识图谱构建的主要方法之一。
知识图谱自动构建技术的核心是实体识别和关系抽取。
实体识别是指在大量的文本中找到实体，把它们标注为预定义类型的过程，例如人名、地名、组织机构名、时间等等；关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系。
目前，学术界和工业界都采用了机器学习、数据挖掘和深度学习等技术作为知识图谱构建的核心技术。
二、知识图谱的自动构建技术的发展趋势知识图谱的自动构建技术在未来的发展中，将会更加注重深度模型和增量学习的使用，以提高其智能化。
尤其是在实体识别和关系抽取方面，深度学习已经成为了当前最有效的方法，网络结构也越来越复杂，从最初的Word2Vec到后来的BERT、GPT等语言模型，已经取得了非常好的效果。
此外，知识图谱的自动构建也会越来越注重跨语言和跨媒体的构建，因为不同的系统和平台需要有能力理解和处理多语言和多媒体的知识。
三、目前比较常见的技术方案目前，知识图谱的自动构建技术可以分为从结构化数据中构建和从非结构化数据中构建两种方法。
知识图谱构建算法研究及实践
知识图谱构建算法研究及实践随着信息技术的快速发展，数据越来越丰富，但也越来越难以处理。
知识图谱应运而生，它是一种用于表示知识的模型，可以捕获语义信息和关系，并将其组织成一种结构化的形式。
知识图谱的构建是一个复杂的过程，需要使用算法来处理数据，并将其转换成可视化的图形。
本文将介绍目前常用的知识图谱构建算法，并探讨它们的实践应用。
一、基础算法1. 数据抽取数据抽取是知识图谱构建的第一步，它通过解析文本或网络信息，抽取实体和关系。
目前常用的方法有正则表达式、自然语言处理和机器学习。
其中，机器学习是最常用的方法，它可以通过训练数据集来识别实体和关系，然后使用自动生成模型进行抽取。
2. 实体链接实体链接是将抽取的实体链接到知识库中的实体。
这个过程可以通过基于特征的方法和基于图的方法来处理。
其中基于特征的方法是指通过计算参数特征来匹配实体和知识库实体，然后通过聚类算法将它们连接起来。
而基于图的方法则是将每个实体和知识库实体连接起来形成一个图，然后使用图匹配算法来找到匹配的实体。
3. 实体关系抽取实体关系抽取是将抽取的实体通过关系连接起来，形成知识图谱。
这个过程可以使用语义匹配方法和模式匹配方法。
其中语义匹配方法是通过计算两个实体之间的相似度来判断它们之间的关系，而模式匹配方法则是通过提取文本特征来找到它们之间的关系。
二、高级算法1. 半监督学习算法半监督学习算法是用少量已经标记好的数据来生成算法模型，然后使用未标记的数据来拓展模型。
这个算法的主要优点是可以处理大量未标记的数据，但仍保持较高的准确率。
在知识图谱构建中，这个算法可以被用来预测未知的实体和关系。
2. 灰度推理算法灰度推理算法是一种基于模糊数学的知识表示方法，它能够更好地处理人类语言中的含糊信息。
这个算法可以被用来推测实体之间的关系。
例如，在一个电子商务平台上，用户购买了一件商品，然后声称这件商品有一个问题。
灰度推理算法可以推断该商品和其他商品之间的关系，然后自动建立新的关系图。
教育知识图谱的构建方法研究
教育知识图谱的构建方法研究在当今数字化和信息化的时代，教育领域也在不断探索创新，以提高教育质量和效果。
教育知识图谱作为一种新兴的技术手段，为教育的智能化发展提供了有力支持。
那么，如何构建一个有效的教育知识图谱呢？教育知识图谱是一种将教育领域的知识以结构化、可视化的方式呈现的工具。
它通过建立知识之间的关联，帮助学习者更系统、全面地理解和掌握知识。
要构建这样一个图谱，首先需要明确构建的目标和范围。
明确目标是构建教育知识图谱的第一步。
例如，是为了辅助特定学科的教学，还是为了构建一个涵盖多个学科的综合性知识图谱？确定范围则包括明确所涉及的知识领域、学段、教材版本等。
这有助于集中资源，提高构建的效率和质量。
接下来，就是知识的获取与整理。
知识的来源非常广泛，可以是教材、教辅资料、学术论文、在线课程、教学视频等。
在获取知识的过程中，需要对大量的文本、图像、音频等信息进行处理。
对于文本信息，可以使用自然语言处理技术进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取出关键的知识点和概念。
对于图像和音频信息，也需要通过相应的技术手段进行转换和提取。
在整理知识时，需要对获取的知识进行分类和归纳。
可以按照学科、章节、知识点的难易程度等进行分类。
同时，还需要建立知识之间的层次关系和关联关系。
比如，数学中的“函数”概念与“导数”概念之间存在着密切的关联。
知识表示是构建教育知识图谱的关键环节之一。
常见的知识表示方法有语义网络、本体论、知识图等。
语义网络通过节点和边来表示知识，节点表示概念或实体，边表示它们之间的关系。
本体论则是对领域知识的一种形式化、规范化的定义，包括概念、关系、属性等。
知识图则是一种基于图的数据结构，能够直观地展示知识之间的关联。
在选择知识表示方法时，需要考虑知识的特点、应用场景以及构建的难度等因素。
例如，如果知识之间的关系比较复杂，语义网络可能不太适用，而本体论则能够更好地定义和描述这些关系。
构建教育知识图谱还需要建立知识的推理机制。
知识图谱构建与应用的技术路线研究
知识图谱构建与应用的技术路线研究知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示人类知识的语义模型，可以帮助人们更好地理解和组织各种知识领域中的信息。
它的构建以及在各个领域的应用研究已经引起了广泛的关注和研究。
本文将介绍知识图谱构建与应用的技术路线研究，包括知识图谱构建的方法和工具，以及知识图谱在不同领域中的应用案例。
一、知识图谱构建的方法1. 知识抽取与融合知识抽取是从结构化、半结构化和非结构化数据中提取出关键实体、关系和属性的过程。
常用的方法包括自然语言处理、信息抽取、实体识别和关系抽取等。
融合是将从不同数据源中抽取出的知识进行整合，消除冲突和重复，并统一表示。
常见的融合方法包括同义词消歧、实体链接、关系合并和数据清洗等。
2. 知识表示与建模知识表示是将抽取出的实体、关系和属性表示成计算机可处理的形式。
常用的表示方法包括本体表示、三元组表示和图表示等。
本体表示利用本体语言（如OWL，RDF等）来定义实体、关系和属性的语义；三元组表示使用主谓宾的形式来表示实体、关系和属性之间的关联；图表示则使用节点和边表示实体和关系之间的关系，并利用图算法进行结构化分析。
3. 知识存储与管理知识图谱的存储与管理是在构建阶段将抽取融合后的知识存储到数据库或图数据库中，并提供高效的查询和更新接口。
常用的存储和管理系统包括关系型数据库、NoSQL数据库和图数据库等。
其中，图数据库由于其天然的图结构存储和查询优势，成为知识图谱存储的首选。
4. 知识推理与推理引擎知识推理是基于已有知识进行推理和推断的过程，可以补全和丰富知识图谱中的缺失信息。
推理引擎是进行知识推理的核心组件，常用的推理引擎包括规则引擎、图数据库查询和机器学习等。
推理可以帮助实现知识图谱的自动化和智能化。
二、知识图谱应用的技术路线研究1. 领域知识图谱构建根据不同领域的需求，构建针对特定领域的知识图谱。
例如，在医疗领域中，可以构建医学知识图谱，整合和分析各类医学知识，辅助医疗决策和临床研究。
知识图谱构建方法及其应用研究
知识图谱构建方法及其应用研究随着互联网信息的爆炸式增长，人们感受到信息的数量庞大、复杂度增加，对信息的筛选、挖掘、整合等需求更为迫切，认识到传统的机器学习算法、搜索引擎等技术已难以适应这一变革，因而逐渐崛起知识图谱。
知识图谱是构建在知识库基础之上，以实体、属性和关系为主导，具有了更好的语义表达能力、理解和推理能力，能满足人类对海量、复杂信息进行更高层次的认知和应用。
知识图谱构建主要包括三个步骤：数据预处理，知识表示与存储，以及知识融合。
对于知识图谱构建来说，数据预处理是第一步，即数据抽取、清洗、标注等。
主要包括实体抽取、属性抽取、关系抽取等基础任务。
随后是知识表示与存储，即将抽取得到的实体、属性、关系以及它们之间的语义关联等信息，表示成结构化，能方便存储、查找以及操作的形式。
最后一步是知识融合，对于多个异构数据源的知识进行统一的融合和组织，构建一个全面、精确、系统的知识图谱。
针对知识图谱构建方法，其有两种主要思路，分别是基于规则和基于统计。
基于规则的方法是一种基于确定规则和人工设计的知识获取方法，通常需要领域专家来规划和编制一些规则，如模式、约束等来应用到大量的文本数据中。
而基于统计的方法则是建立在无监督、半监督或者有监督学习的算法基础之上，利用统计模型，对大量的数据进行处理和推导。
这种方法主要是对信息的语义关系进行分析、提取、统计。
在知识图谱构建的实际应用中，有很多的成功案例，如谷歌的Knowledge Graph，百度的Duplex算法等。
其中，华为的HIKS知识图谱构建平台站在中国知识图谱构建的前沿，它主要基于Web数据源，采用深度学习技术，利用自然语言处理、实体识别、关系抽取等技术，构建了性能优异的知识图谱。
知识图谱常用于多个领域的应用研究，如智能问答、语义搜索、推荐系统等。
最近的知识图谱研究中，还发现很多学者已经开始朝着对知识图谱的动态更新、拓展和维护方面进行研究。
例如，多篇文献探讨了如何快速、准确地更新知识图谱以保证其新颖性和完整性。
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基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。
首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。
在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。
0 引言在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。
近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。
知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。
随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。
在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。
如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。
现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。
针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。
本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。
文中利用某地区的医院医疗保健数据、空气污染监测数据和环境监测数据，构建了多数据融合的知识图谱。
1 知识图谱构建过程知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立，同时还需要很好地组织和存储抽取的实体与关系信息，使其能够被迅速的访问和操作[8]。
知识图谱构建过程通常可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习[5]。
本体层构建通常包含术语抽取、同义词抽取、概念抽取、分类关系抽取、公理和规则学习；实体层学习则包含实体学习、实体数据填充、实体对齐和实体链接等。
知识图谱的构建方法通常有自顶向下和自底向上两种[2]。
所谓自顶向下的方法是指先构建知识图谱的本体，即从行业领域、百科类网站及其它等高质量的数据源中，提取本体和模式信息，添加到知识库中；而自底向上的方法是指从实体层开始，借助于一定的技术手段，对实体进行归纳组织、实体对齐和实体链接等，并提取出具有较高置信度的新模式，经人工审核后，加入到知识图谱中。
然而，在实际的构建过程中，并不是两种方法孤立单独进行着，而是两种方法交替结合的过程。
本文在构建多数据源的知识图谱时采用两种方法的结合，首先采用自顶向下的方式来构建本体库，然后采用自底向上的方式进行提取知识来扩展知识图谱。
图1 多数据融合的知识图谱构建过程Knowledge graph based data fusion model本文基于多种数据源的融合技术，构建相应的知识图谱，具体过程如图1所示。
图1中是从多种不同的数据源，如各个领域中的结构化、半结构化和非结构化数据，构建相应的领域本体库，然后将它们映射为全局本体库，接着对这些领域知识图谱通过知识获取和数据融合构造知识图谱，最后通过搭建相应的应用平台，方便对知识图谱进行查询与更新。
2 多数据源融合的知识图谱构建为了能充分利用不同领域内的知识，实现不同领域内数据快速查询，本文在融合多种数据源的情况下，构建了多数据源的知识图谱。
首先对不同领域内构建不同领域的本体库，然后将不同领域的本体经过映射成全局本体库，接着对各个领域的知识库进行实体对齐和实体链接，丰富和拓展所构造多数据融合的知识图谱。
数据源用于构建知识图谱的本体库数据源可以来源于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及现有的一些通用知识图谱库等。
本文用于构建本体库的数据源如表1所示。
1）结构化数据。
其主要是指关系数据库中的表、excel表以及其它具有结构的数据。
2）半结构化数据。
其主要指介于结构化数据和无结构化数据之间，通常的XML、HTML等相关网页属于半结构化数据。
半结构化数据主要来源于维基百科、百度百科等。
3）无结构化数据。
其主要指纯文本资料、图像和声音等数据。
本体库构建本体（ontology）是对概念进行建模的规范，是描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及其之间的联系给出明确的定义[2]。
本体定义了知识图谱中的数据模式，因而，本体构建研究的成果能在很大程度上辅助知识图谱的构建[5]。
针对不同的应用领域和不同的需求，本体构建的方法也有所不同。
本文利用OWL（Web Ontology Language）从多种数据源中构建相应的领域本体库，然后通过映射成全局本体库。
1）领域本体库构建本文领域本体库构建其主要数据源是来自于环境监测数据库、空气污染检测数据库和医疗健保数据库。
除此之外，也利用相关领域的网站数据等。
下面重点介绍从关系数据库中获取领域本体库的过程，如图2所示。
首先，领域内的关系数据库是针对特定领域而创建的，该数据库包含了领域内的表达方法和具体应用的详细信息，因此，可以从领域的关系数据库中抽取出关系模式，分析关系数据库中表的信息和字段信息，建立相应的概念模型。
其次，由于关系模式包括表与字段之间的关系，以及表与表之间的联系，而本体库则是包括概念与概念之间的关系、概念与属性间的联系。
因此，要利用一定的规则将关系模式映射为本体模型。
本文设计了一系列转换规则，如：将关系模式中的表名转换为本体中的概念名；表与表间的关系转换为本体中的概念与概念的关系；将关系模式中的字段名转换为本体的属性名等。
通过上述的转换规则，可以获得领域本体模型。
最后，对领域本体模型进行评估和校验。
该部分重点是对所构造的领域本体模型进行检验，查看是否满足本体库的构建原则，本体模型中的术语是否正确，本体模型中的概念及其关系是否完整等。
通过对本体模型评估后，可以建立领域内的本体库。
关系数据库可具有完整的数据模式，包含完整的表结构和完整性约束条件。
因此可以将数据库中的关系名转换为本体中的概念，部分字段名转换为本体中的属性，示例如下：成结构化数据，最后利用上述关系数据转换成本体的规则进行转换。
2）全局本体库构建为了能便于构建多数据融合的知识图谱，需要将多个领域内的本体库进行融合，构建全局本体库。
其过程如图3所示。
在上述构建的领域本体库基础上，通过相似性检测和冲突解决等规则，将多个领域的本体库融合在一起组成了全局本体库。
其步骤如下：首先，由于不同领域内的本体库进行知识融合，对存在着一些相同或相似的概念和属性等，采用了相似性检测规则对这些不同领域内的本体进行检测。
如：语义相似性检测、概念相似性检测、属性相似性检测、数据格式相似性检测等。
通过这些相似性检测后，能将不同领域内的相同或相似本体进行统一，但并不能解决它们之间的冲突。
其次，采用冲突解决规则对上面存在着相似概念或属性等进行解决。
通过冲突解决规则可以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，从而保证全局本体库的质量。
主要是对上述中存在着相近或相似的概念或属性进行消除，使其达到统一，并合并为全局本体。
最后，将剩余的领域本体经过冲突解决和实体消岐等处理，映射到全局本体库，与上面经过处理后各个领域本体库相结合，从而实现全局本体的构建。
实体对齐实体对齐（entity alignment）[9]也称为实体匹配或实体解析，是判断相同或不同数据集中的2个实体是否指向真实世界同一对象的过程。
实体对齐目的是：发现在不同知识库中具有不同实体名称，但却代表着现实世界中同一事物的实体，将这些实体进行合并，且用具有唯一标识对该实体进行标识，最后将该实体添加到相应的知识图谱中。
针对不同知识库的实体对齐过程如图4所示[9]。
即在给定不同的知识库，通过先验对齐数据以及调整参数和相关外部资料的作用下，进行实体匹配的算法计算，最终得到实体间的对齐结果。
虽然在构建全局本体库时，针对不同领域内本体库的实体做了实体消岐处理，然而，这里的实体对齐是为了丰富和拓展知识图谱，从现有的通用知识图谱及其相关的资料中，利用实体对齐方法，提取实体及实体间的关系来填充知识图谱。
现阶段有关实体对齐的算法较多[9, 10]，常用的有：基于传统概率模型的实体对齐方法、基于机器学习的实体对齐方法、基于相似性传播实体对齐方法、基于LDA模型的实体对齐方法、基于CRF模型的实体对齐方法、基于Markov逻辑网的实体对齐方法等。
图4 不同知识库实体对齐过程本文采用基于相似性传播实体对齐方法[9-11]，该算法将实体对齐问题看成是一个全局匹配评分目标函数的优化问题进行建模，属于二元分类问题，可通过贪婪优化算法求得其近似解[10]。
基本过程如下：（1）对于开放链接数据及行业领域的百科数据中实体，进行提取得到了实体的同义名称集合；（2）通过实体对齐的方法，将这些实体与上述构建的知识图谱中的实体进行匹配，把结果作为实体合并的候选实体集；（3）将这些候选实体集中的实体，通过比对它们的上层概念，如果具有相同的上层概念，则将它们合并为一个实体。
实体链接实体链接（entity linking）[12, 13]是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识图谱中对应的正确实体对象的操作[14]。
而实体链接预测是指在给定的知识图谱中，预测出缺失的实体间的关系，从而丰富和拓展知识图谱。
其基本思想是首先根据给定三元组的头（尾）实体和关系，从知识图谱中或其它相关文本数据，选出一组候选实体对象，然后通过实体链接预测算法，计算出正确的尾（头）实体，并将得到的三元组添加到相应的知识图谱中。
现阶段有关知识图谱实体链接预测算法较多[8, 15-17]。