6个方面分析报告知识图谱地价值和应用
知识图谱的构建及应用
知识图谱的构建及应用近年来，随着互联网技术的不断发展，人们对知识管理和知识共享的需求越来越迫切。
知识图谱，作为人工智能和大数据时代的重要基础技术，被广泛应用于各种领域。
本文将介绍知识图谱的构建和应用。
一、知识图谱的构建知识图谱是一种基于语义的知识库，它通过对实体、属性、关系等概念进行建模和描述，将不同领域的知识融合在一起，形成一个大规模的语义网络。
知识图谱的构建需要从以下几个方面入手。
1. 数据采集要构建一个完整的知识图谱，首先需要采集海量的数据。
这些数据可以来自不同渠道，如结构化数据库、半结构化网页、非结构化文本等。
为了保证数据的质量和准确性，还需要进行数据清洗、数据抽取、数据融合等预处理操作。
2. 实体识别在采集到的数据中，实体是知识图谱的基本构成单元。
实体识别是从文本中自动识别出具有独立含义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
这需要借助自然语言处理和机器学习等技术，对不同类型的实体进行分类和识别。
3. 属性抽取在实体识别的基础上，需要进一步抽取实体的属性信息，如性别、年龄、职业、学历等。
属性抽取可以通过规则匹配、基于字典或模板的方法、监督式或非监督式学习等方式实现。
4. 关系抽取实体之间的关系是知识图谱的另一个重要组成部分。
关系抽取是从文本中提取实体之间的关系，包括逻辑关系、语义关系、时间关系等。
关系抽取可以用基于规则的方法、基于机器学习的方法或两种方法的结合方式实现。
二、知识图谱的应用知识图谱的构建不仅能够提高数据的利用率和可信度，还能够为各个领域的应用提供强大的支持。
下面介绍几个知识图谱应用的案例。
1. 智能问答知识图谱可以作为智能问答系统的核心技术，为用户提供更加精准、便捷的答案。
以百度智能客服为例，当用户输入一个问题后，系统会自动构建一个语义分析模型，通过知识图谱中实体、属性、关系之间的联系对用户提出的问题进行解析，并直接给出问题的答案。
2. 智能医疗知识图谱在医疗领域中的应用主要体现在临床诊断和疾病治疗方面。
知识图谱技术的应用和商业价值分析
知识图谱技术的应用和商业价值分析随着人类生产和生活方式的改变，科技的发展也愈加迅猛。
在这个信息时代，大数据已经成为当今最重要的产业之一。
而作为大数据的基础，知识图谱技术在近年来也一直备受关注。
那么，什么是知识图谱技术呢？在大数据环境下，知识图谱技术是一种可以描述和构建世界知识体系的技术。
该技术以语义网为基础，通过RDF格式来进行标注、建模和存储。
知识图谱技术将多领域的知识数据进行联接和融合，形成具有层级结构和知识关系的知识图谱，从而实现人机交互和机器之间的知识共享。
这项技术有很高的商业价值，在以下几个领域有广泛的应用。
一、金融在金融领域，知识图谱技术可以被用来进行投资决策、风险管理和客户服务。
通过对金融市场数据的分析，建立相应的知识图谱，可以快速找到股票的相关因素、企业间的关联性等内容。
而这一信息可以为投资者提供辅助决策，并帮助银行、保险公司等金融机构识别风险，对市场进行预测和监控。
另外，知识图谱技术在客户服务和产品推荐等方面也有了越来越多的应用。
二、医疗在医疗领域，知识图谱技术可以为医生提供更加准确的疾病诊断和治疗方案。
比如说，通过分析病人的基因拼图，建立大量的医疗信息知识库，从而在以后诊断和治疗的过程中，可以更加准确和快速地匹配病种和治疗方案。
另外，知识图谱技术可以与医学影像技术互相结合，使得医生能够更好地理解病情，提高医疗效率。
三、智能交互在人机交互领域，知识图谱可以实现智能问答。
通过对自然语言的理解以及知识的提取和推理能力，可以为消费者提供更加便捷、智能的服务。
在智能家居、智能客服、智能导航等领域，都可以完美地应用知识图谱技术。
四、智能制造在智能制造领域，知识图谱技术可以实现工艺规划、工厂智能调度等工作。
通过知识图谱，制造企业可以在生产流程中了解设备的运转状态、生产过程的进度等信息，并在遇到问题时可以快速处理。
此外，知识图谱技术还可以通过分类和挖掘生产数据，为企业提供更好的决策支持。
以上的四个领域是知识图谱技术目前的主要应用方向，当然这种技术的应用并不止于此。
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。
知识图谱技术的应用和发展
知识图谱技术的应用和发展随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累。
这些数据包含了人类社会中几乎所有的知识，但是由于信息过于庞杂和分散，如何有效地管理和利用这些知识成为了一个重要的问题。
知识图谱技术应运而生，它可以将各个领域的知识智能地组织起来，为人们提供更加全面、准确和高效的知识服务，成为了当前信息时代最重要的技术之一。
一、知识图谱技术的基础所谓知识图谱，是指基于语义的知识组织形式，以图谱的形式展示出来。
在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
通过这种方式，将各种知识进行关联，可以构建出一个大规模的、具有深度和广度的知识库。
在知识图谱中，能够识别和表达的实体包括人、地点、事物、事件、组织等多个维度，但目前主要还是以人物、组织和事物为主。
知识图谱技术的基础是以人为中心的语义网(Semantic Web)，而语义网的概念是由万维网联盟主席Tim Berners-Lee提出的，它是一个标准化和结构化的信息网络，能够为计算机更好地理解人类语言和语义，进而实现更加智能的服务。
语义网的核心技术包括RDF(资源描述框架)、OWL(Web本体语言)、SPARQL(语义网查询语言)等，而这些技术也被广泛运用于知识图谱领域。
此外，知识图谱技术还与自然语言处理、机器学习、信息抽取等领域结合，提高了知识抽取和推理的准确性和效率。
二、知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱技术最早在搜索引擎领域得到了应用。
传统搜索引擎主要是基于关键词匹配，而知识图谱将词汇与实体之间的关联关系映射到图谱上，从而实现对各个实体和其关联知识的精确搜索。
比如，Google搜索中的Knowledge Graph就是一个知识图谱系统，它可以提供更多的语义信息，准确地展示搜索结果的相关度和领域，进一步提升搜索结果的质量。
2.智能语音助手知识图谱技术还被广泛用于智能语音助手领域。
智能语音助手通过语音交互与人进行沟通，可以获取用户的需求，并提供相关的信息和服务。
知识图谱行业分析报告
知识图谱行业分析报告知识图谱行业分析报告一、定义知识图谱是指将一组实体（如人、地点、事件或概念）之间的关系表示为一个网络图形。
它是一种标准化的方法，可以将知识以结构化方式向计算机提供。
并通过机器学习和自然语言处理等技术对这些知识进行分析和推理。
二、分类特点根据知识图谱的应用场景和数据来源等分类，可以将知识图谱分为传统知识图谱、深度知识图谱、跨媒体知识图谱等。
它们的特点分别如下：1.传统知识图谱：基于关系数据库构建。
主要用于解决企业内部知识管理、搜索、排重等问题。
2.深度知识图谱：以传统知识图谱为基础，根据深度学习的理念，利用广量语言、图像等素材进行建模，拥有更为深入的内容，涵盖更多维度。
3.跨媒体知识图谱：基于异构数据源构建。
能够对不同媒体类型的数据进行一体化的检索管理。
三、产业链知识图谱行业的产业链主要包括数据采集、知识抽取、知识表示、应用开发等环节。
其中，数据采集是知识图谱的基础操作，抽取和表示是对数据的预处理，应用开发是将图谱应用在具体业务中。
四、发展历程知识图谱起源于九十年代的万维网，这时候的万维网是一堆互不关联的页面，难以建立信息的相互关系。
2002年，谷歌推出了PageRank算法，建立了万维网网页之间的连通性图谱。
此后，知识图谱的概念逐渐普及，知识图谱的相关技术得到快速发展。
五、行业政策文件国家五部委发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要推动实现人工智能技术系统化、产业化、规模化，建设全球领先的人工智能创新中心，培育一批优秀人工智能企业。
六、经济环境随着人工智能技术的发展，知识图谱相关企业的市场需求逐渐扩大，行业规模不断壮大。
根据数据显示，2019年全球知识图谱市场规模已达20亿元，预计到2025年将达到150亿元。
七、社会环境知识图谱技术可以解决人们高效获取信息的问题，对于行业应用和人类生活有着广泛的作用。
不过，随着数据采集和使用的持续增长，难免会产生一些安全隐患，需要加强数据安全保护。
知识图谱及其在信息检索中的应用
知识图谱及其在信息检索中的应用随着互联网的快速发展和大数据技术的不断进步，人们对于信息的需求也越来越多，信息的获取和处理变得越来越复杂。
为了更好地满足信息需求，知识图谱应运而生。
知识图谱是一种基于大数据和语义网络的知识表示方式，它能够将不同来源、不同形式的数据整合在一起，并使用语义关系进行连接和推理，形成全面、准确、可理解的知识体系。
在信息检索中，知识图谱的应用更是发挥了重要的作用，本文将从知识图谱的概念、构建、应用等方面进行探讨。
一、知识图谱的概念知识图谱是一种由语义网络和大数据技术构建的知识表示形式，它能够描述现实世界中的事物和概念，并组织它们之间的语义关系，形成具有结构化、标准化、可扩展性的知识库。
知识图谱主要包括以下几个方面：1. 实体：知识图谱中包含的实体指的是现实世界中的所有事物和概念，如人、物、地点、事件等。
2. 属性：知识图谱中的属性是对实体的进一步描述，如人的年龄、身高、职业等。
3. 关系：知识图谱中的关系用来描述实体之间的语义关系，如人与人之间的社交关系、产品与产品之间的竞争关系等。
4. 层次结构：知识图谱中的实体和关系之间存在一定的层次结构，可以帮助人们更好地理解和利用知识图谱。
二、知识图谱的构建构建知识图谱的过程主要包括数据采集、实体识别、关系抽取、知识表示等几个步骤，具体如下：1. 数据采集：数据采集是构建知识图谱的第一步，需要从不同来源、不同形式的数据中挖掘出有价值的内容，并进行去重、过滤、标注等处理。
2. 实体识别：实体识别是指从采集到的数据中识别出实体，可以采用基于规则的方法、基于机器学习的方法等。
3. 关系抽取：关系抽取是指从采集到的数据中抽取出实体之间的关系，可以采用基于统计的方法、基于规则的方法、基于机器学习的方法等。
4. 知识表示：知识表示是将实体和关系表示成一定的数据结构，例如图论等，以便于在知识图谱中进行存储和查询。
三、知识图谱在信息检索中的应用知识图谱在信息检索中的应用主要表现在以下几个方面：1. 查询扩展：在用户进行信息检索时，可以使用知识图谱中的实体和关系扩展查询，提高检索的准确性和全面性。
知识图谱学习与应用研究
知识图谱学习与应用研究随着互联网的快速发展和大数据的普及，人们的信息获取和处理需求越来越高，这就要求我们能够更好地理解和使用数据。
在这一背景下，知识图谱（Knowledge Graph）逐渐成为一个备受关注的领域。
知识图谱是一种用于整合和展示知识的技术，可以将不同数据源中的信息进行汇总和整合，形成一个大规模的知识图谱，提供丰富的信息和查询服务。
知识图谱的基础建设和技术研究对于实现智能化应用有着重要的意义。
当前，知识图谱的应用已经渗透到了各个领域，包括搜索引擎、智能问答、推荐系统、自然语言处理等。
本文将简要介绍知识图谱的概念、特点和应用，并从基础构建、收集和建模等方面来探讨知识图谱的学习和应用研究。
一、知识图谱概念和特点知识图谱（Knowledge Graph）是一种描述现实世界中各种实体和概念之间关联关系的结构化数据模型。
严格来说，知识图谱并不是一种单一的技术，而是由多种技术和方法组合而成。
通常而言，知识图谱至少包括实体、属性和关系等三个要素，可以用图的形式展示出来。
例如百度百科中的某个词条就可以看作是一个知识图谱，其中包括了词条名称、定义、标签、属性等各种信息。
知识图谱的特点主要包括以下几个方面：1. 多源数据的整合和融合：知识图谱能够整合来自不同数据源的信息，并将其以结构化的形式呈现出来。
2. 结构化语义表达：知识图谱将实体、属性和关系等元素通过定义好的形式进行语义表达，在描述信息时更加准确、规范。
3. 多维度索引和查询：知识图谱提供了一种多维度的信息索引和查询技术，能够通过实体、属性、关系、语义等多种方式进行信息检索。
4. 动态更新和维护：由于现实世界中的知识和信息不断变化，知识图谱的动态更新和维护也成为了一项挑战。
二、知识图谱应用领域近年来，知识图谱已经被广泛应用到了各个领域。
以搜索引擎、智能问答和推荐系统等为例，如今的互联网门户网站和应用程序都已经加入了知识图谱元素。
以下是知识图谱应用的几个典型例子：1. 搜索引擎：搜索引擎中大量信息的索引和检索，需要基于语音、文本和图像等多种方式建立知识图谱，以便为用户提供更加准确、全面的检索结果。
知识图谱的研究与应用前景
知识图谱的研究与应用前景随着互联网的快速发展，产生了大量的数据，如何有效管理和利用这些数据已经成为了人们关注的热点问题。
知识图谱因此应运而生，成为了一种有效的解决方案。
知识图谱是一种基于语义的智能互联技术，用于结构化表达并显式地表示不同领域中的知识。
本文将介绍知识图谱的研究与应用前景。
一、知识图谱的研究1、知识图谱的定义知识图谱是一种抽象的模型，用于表示人类的知识和信息，并建立知识之间的联系。
它将不同领域的知识融合在一起，形成一个统一的知识图谱，通过不断地学习和更新，最终达到智能化的目的。
2、知识图谱的构建知识图谱的构建需要多个领域的知识，如自然语言处理、机器学习、图论等。
首先需要将原始文本数据进行处理，然后将得到的实体、属性及其之间的关系进行提取，最终组成知识图谱。
3、知识图谱的应用知识图谱的应用非常广泛，包括搜索引擎、语义分析、智能问答、推荐系统等。
通过知识图谱，人们可以更加方便地获取所需信息，提高信息的检索效率。
二、知识图谱的应用前景1、搜索引擎知识图谱可以改善搜索引擎的查找结果，并使用户更容易找到所需信息。
通过对搜索关键词和知识图谱的语义匹配，可以推荐更加准确的搜索结果，从而提供更好的用户体验。
2、智能问答知识图谱可以实现智能问答，在问题解答过程中，知识图谱可以为机器提供基础知识，补全用户信息，从而更准确地回答用户的问题。
随着机器语言处理能力的不断提高，知识图谱的智能问答应用将变得越来越普遍。
3、推荐系统知识图谱可以应用于推荐系统，通过对用户偏好、历史记录以及相关领域的知识图谱进行匹配推荐，提高系统的个性化和准确性，从而更好地满足用户需求。
4、医疗健康知识图谱可以应用于医疗健康领域，通过将病历、诊断等信息进行知识图谱化，提供全面的医疗信息，使医生更加便捷地获取病患相关信息，提高医疗服务的效率和质量。
5、智能家居知识图谱可以应用于智能家居领域，通过构建家庭生态系统的知识图谱，实现智能控制和监测，从而提高居住安全性和便捷性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6个方面分析知识图谱的价值和应用知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。
构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。
一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。
当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。
我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。
个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。
搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。
二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。
通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。
形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。
每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。
正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。
知识图谱对于人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。
机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。
而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。
”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。
而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。
三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。
用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。
目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。
不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。
图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。
四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理——这种中间过程的转换和处理，往往把问题复杂化，或者遗漏掉很多有价值的信息。
在风控领域中，知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法，提供了新的方法和工具。
尽管没有完美的反欺诈措施，但通过超越单个数据点并让多个节点进行联系，仍能发现一些隐藏信息，找到欺诈者的漏洞，通常这些看似正常不过的联系（关系），常常被我们忽视，但又是最有价值的反欺诈线索和风险突破口。
尽管各个风险场景的业务风险不同，其欺诈方式也不同，但都有一个非常重要的共同点——欺诈依赖于信息不对称和间接层，且它们可以通过知识图谱的关联分析被揭示出来，高级欺诈也难以“隐身”。
凡是有关系的地方都可以用到知识图谱，事实上，知识图谱已经成功俘获了大量客户，且客户数量和应用领域还在不断增长中，包括沃尔玛、领英、阿迪达斯、惠普、FT金融时报等知名企业和机构。
目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。
在风控领域中，知识图谱类产品主要应用于反欺诈、反洗钱、互联网授信、保险欺诈、银行欺诈、电商欺诈、项目审计作假、企业关系分析、罪犯追踪等场景中。
那相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在哪里呢？（1）关系的表达能力强传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。
（2）像人类思考一样去做分析基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。
（3）知识学习利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。
（4）高速反馈图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。
五、知识图谱的主要技术5.1 知识建模知识建模，即为知识和数据进行抽象建模，主要包括以下5个步骤：以节点为主体目标，实现对不同来源的数据进行映射与合并。
（确定节点）利用属性来表示不同数据源中针对节点的描述，形成对节点的全方位描述。
（确定节点属性、标签）利用关系来描述各类抽象建模成节点的数据之间的关联关系，从而支持关联分析。
（图设计）通过节点链接技术，实现围绕节点的多种类型数据的关联存储。
（节点链接）使用事件机制描述客观世界中动态发展，体现事件与节点间的关联，并利用时序描述事件的发展状况。
（动态事件描述）5.2 知识获取从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识存入到知识图谱，这一过程我们称为知识获取。
针对不同种类的数据，我们会利用不同的技术进行提取。
从结构化数据库中获取知识：D2R。
难点：复杂表数据的处理。
从链接数据中获取知识：图映射。
难点：数据对齐。
从半结构化（网站）数据中获取知识：使用包装器。
难点：方便的包装器定义方法，包装器自动生成、更新与维护。
从文本中获取知识：信息抽取。
难点：结果的准确率与覆盖率。
5.3 知识融合如果知识图谱的数据源来自不同数据结构的数据源，在系统已经从不同的数据源把不同结构的数据提取知识之后，接下来要做的是把它们融合成一个统一的知识图谱，这时候需要用到知识融合的技术（如果知识图谱的数据结构均为结构化数据，或某种单一模式的数据结构，则无需用到知识融合技术）。
知识融合主要分为数据模式层融合和数据层融合，分别用的技术如下：数据模式层融合：概念合并、概念上下位关系合并、概念的属性定义合并。
数据层融合：节点合并、节点属性融合、冲突检测与解决（如某一节点的数据来源有：豆瓣短文、数据库、网页爬虫等，需要将不同数据来源的同一节点进行数据层的融合）。
由于行业知识图谱的数据模式通常采用自顶向下（由专家创建）和自底向上（从现有的行业标准转化，从现有高质量数据源（如百科）转化）结合的方式，在模式层基本都经过人工的校验，保证了可靠性，因此，知识融合的关键任务在数据层的融合。
5.4 知识存储图谱的数据存储既需要完成基本的数据存储，同时也要能支持上层的知识推理、知识快速查询、图实时计算等应用，因此需要存储以下信息：三元组（由开始节点、关系、结束节点三个元素组成）知识的存储、事件信息的存储、时态信息的存储、使用知识图谱组织的数据的存储。
其关键技术和难点就在于：大规模三元组数据的存储；知识图谱组织的大数据的存储；事件与时态信息的存储；快速推理与图计算的支持。
5.5 知识计算知识计算主要是在知识图谱中知识和数据的基础上，通过各种算法，发现其中显式的或隐含的知识、模式或规则等，知识计算的范畴非常大，这里主要讲三个方面：图挖掘计算：基于图论的相关算法，实现对图谱的探索和挖掘。
本体推理：使用本体推理进行新知识发现或冲突检测。
基于规则的推理：使用规则引擎，编写相应的业务规则，通过推理辅助业务决策。
5.6 图挖掘和图计算知识图谱之上的图挖掘和计算主要分以下6类：第一是图遍历，知识图谱构建完之后可以理解为是一张很大的图，怎么去查询遍历这个图，要根据图的特点和应用的场景进行遍历；第二是图里面经典的算法，如最短路径；第三是路径的探寻，即给定两个实体或多个实体去发现他们之间的关系；第四是权威节点的分析，这在社交网络分析中用的比较多；第五是族群分析；第六是相似节点的发现。
5.7 可视化技术目前两个比较常见的可视化工具是：D3.js和ECharts。
D3.js：全称Data-Driven Documents，是一个用动态图形显示数据的JavaScript库，一个数据可视化工具，它提供了各种简单易用的函数，大大方便了数据可视化的工作。
ECharts：是一款由百度前端技术部开发的，同样基于Javascript的数据可视化图标库。
它提供大量常用的数据可视化图表，底层基于ZRender（一个全新的轻量级canvas类库），创建了坐标系、图例、提示、工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、饼图（环形图）、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。
六、知识图谱的应用知识图谱的应用场景很多，除了问答、搜索和个性化推荐外，在不同行业不同领域也有广泛应用，以下列举几个目前比较常见的应用场景。
6.1 信用卡申请反欺诈图谱6.1.1 欺诈手法银行信用卡的申请欺诈包括个人欺诈、团伙欺诈、中介包装、伪冒资料等，是指申请者使用本人身份或他人身份或编造、伪造虚假身份进行申请信用卡、申请贷款、透支欺诈等欺诈行为。
欺诈者一般会共用合法联系人的一部分信息，如电话号码、联系地址、联系人手机号等，并通过它们的不同组合创建多个合成身份。
比如：3个人仅通过共用电话和地址两个信息，可以合成9个假名身份，每个合成身份假设有5个账户，总共约45个账户。
假设每个账户的信用等级为20000元，那么银行的损失可能高达900000元。
由于拥有共用的信息，欺诈者通过这些信息构成欺诈环。
一开始，欺诈环中的账户使用正常，欺诈者会进行正常的购买、支付和还款行为，这种行为称为“养卡”。
“养卡”了一段时间后，信用额度会有所增加，随着时间推移会增长到一个让欺诈者相对“满意”的额度。
突然有一天欺诈环“消失”了，环内成员都最大化地使用完信用额度后跑路了。
6.1.2 知识图谱解决信用卡申请反欺诈问题使用传统的关系数据库，来揭露欺诈环需要技术人员执行一系列的复杂连接和自连接，而且查询构建起来非常复杂，查询效率低、速度慢且成本高。
知识图谱产品利用图数据库的天然优势，直接将银行欺诈环节可能涉及的所有有用的数据字段：如申请号、账户、身份证、手机、地址、家庭电话、联系人、设备指纹等设计成图谱的节点，定义好图谱所需的所有节点和节点属性后，定义两两节点间的关系。