知识图谱
知识图谱技术原理介绍
知识图谱技术原理介绍知识图谱是一种用于描述和组织知识的图形化模型，它能够帮助机器理解人类语言和语义，从而实现更智能的信息处理和应用。
知识图谱技术的原理主要包括数据抽取、知识表示、知识融合和推理推断等几个方面。
首先，数据抽取是知识图谱技术的基础，它通过自然语言处理、信息抽取和实体识别等技术手段，从结构化和非结构化数据中提取出实体、关系和属性等知识元素。
这些知识元素可以来自于各种文本、图像、音频和视频等多媒体数据，经过抽取和清洗之后，构成了知识图谱的基本数据。
其次，知识表示是将抽取出来的知识元素进行结构化表示和编码的过程。
在知识图谱中，通常采用图的方式来表示知识，其中实体作为节点，关系和属性作为边，构成了一个复杂的图结构。
这种表示方式能够清晰地展现出知识元素之间的关联和层次关系，为后续的知识融合和推理推断提供了基础。
知识融合是指将来自不同数据源和不同领域的知识进行整合和融合，以构建一个更加完整和一致的知识图谱。
在知识融合过程中，需要解决实体对齐、关系对齐和知识冲突等问题，以确保融合后的知识图谱具有良好的一致性和准确性。
同时，知识融合还可以通过补充和丰富知识图谱，提高其覆盖范围和知识密度。
最后，推理推断是知识图谱技术的重要应用，它通过逻辑推理、概率推断和机器学习等方法，从知识图谱中挖掘出隐藏的知识和规律。
基于知识图谱的推理推断能够支持智能问答、智能推荐、智能搜索等应用，为人机交互和智能决策提供强大的支持。
总的来说，知识图谱技术的原理包括数据抽取、知识表示、知识融合和推理推断等几个方面，它为机器理解和利用知识提供了重要的技术支持，对于推动人工智能和智能化应用具有重要的意义。
随着技术的不断进步和应用场景的不断丰富，知识图谱技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。
知识图谱算法
知识图谱算法知识图谱算法（Knowledge Graph）是一种将知识以实体和关系的方式表达，并通过图模型进行存储和处理的算法。
它将现实世界中的知识转化为计算机可以理解和处理的形式，以优化人机交互、知识推理和智能应用等任务。
知识图谱算法的核心是构建和维护一个具有结构化特征的知识图谱。
它将知识表示为实体（Entity）和关系（Relation）的集合，其中实体表示现实世界中的事物或概念，关系表示实体之间的关联或连接。
构建知识图谱的算法可以分为三个主要步骤：实体抽取、关系抽取和图谱构建。
实体抽取是指从原始文本中提取出与知识图谱构建相关的实体，例如人物、地点、机构等。
常见的实体抽取方法包括基于规则的匹配、基于统计的机器学习和基于深度学习的方法。
关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系或连接。
常见的关系抽取方法包括基于规则的模式匹配、基于统计的机器学习和基于深度学习的方法。
关系抽取的目标是发现文本中的实体对，并为它们分配适当的关系标签。
图谱构建是将提取出的实体和关系组织成知识图谱的过程。
常见的图谱构建方法包括基于图数据库的存储和查询、基于图计算的图分析和基于图嵌入的表示学习等。
图谱构建不仅需要考虑图的结构特征，还需要考虑图的语义关联和信息融合等问题。
知识图谱算法在许多领域都有广泛的应用。
在搜索引擎中，它可以提供更准确和丰富的搜索结果；在智能问答系统中，它可以提供更精确和全面的答案；在推荐系统中，它可以提供更个性化和精准的推荐；在关系推理和知识推理等任务中，它可以提供更优化和智能的处理方式。
然而，知识图谱算法也面临一些挑战和问题。
首先，实体和关系的抽取精度对于构建准确和完善的图谱至关重要，但现有的抽取方法还存在一定的误差和不足。
其次，知识图谱的构建和维护成本很高，需要大量的人力和时间资源。
最后，知识图谱的更新和扩展也是一个持续和动态的过程，需要及时跟踪和处理新的知识和信息。
总的来说，知识图谱算法是一种重要的人工智能技术，可以将知识的结构化表示与大数据和机器学习等技术结合，为信息处理和智能应用提供更强大和高效的支持。
知识图谱的应用
知识图谱的应用知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于表示知识和信息的图形结构模型，它将实体、概念和关系组织在一起，形成一个语义上相互关联的知识网络。
知识图谱通过以图模型的形式来组织和表达知识，可以用于各种领域的知识管理、知识发现和智能应用。
知识图谱的应用非常广泛，下面列举几个常见的应用领域：1. 搜索引擎优化（SEO）：知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询意图和搜索结果，提供更准确、有用的搜索结果。
通过将搜索引擎的索引数据转化为知识图谱的形式，可以实现更深层次的语义理解和信息抽取，提高搜索的精确性和效果。
2. 问答系统：知识图谱可以为问答系统提供丰富的背景知识和语义关联信息，提高系统的问答能力和效率。
通过将问题和知识库中的实体、概念建立关联，问答系统可以根据问题的语义和上下文信息，快速找到相关答案。
3. 智能推荐：知识图谱可以统一整合多个数据源和信息资源，为用户提供个性化、精准的推荐服务。
通过分析用户的兴趣、行为和社交网络等信息，结合知识图谱中的关联关系和语义信息，可以为用户推荐更符合其需求和兴趣的内容和产品。
4. 语义搜索和智能助手：知识图谱可以使搜索结果更加精确和准确，提高搜索的语义理解和结果排序能力。
智能助手可以通过对知识图谱的理解和分析，提供更智能、个性化的服务和建议，如日历管理、旅行规划、健康咨询等。
5. 自然语言处理和信息抽取：知识图谱可以作为自然语言处理任务的背景知识和语义解析模型，提供实体识别、关系抽取、事件推理等能力。
通过将文本数据和知识图谱中的实体、概念关联起来，可以实现信息的语义理解、关联分析和知识的挖掘。
在知识图谱的应用过程中，还存在一些挑战和问题需要解决。
首先，知识的获取和构建是一个复杂而耗时的过程，需要从多个数据源中抽取和整合信息。
其次，知识的表示和存储需要解决效率和可扩展性的问题。
第三，知识的更新和维护需要建立起有效的机制和流程，保证知识的及时性和准确性。
知识图谱技术原理介绍
知识图谱技术原理介绍
知识图谱是一种用于表示和推理知识的技术，它可以帮助计算
机理解和处理人类的知识。
知识图谱技术的原理主要包括知识表示、知识抽取、知识融合和知识推理等方面。
下面将对知识图谱技术的
原理进行介绍。
首先，知识表示是知识图谱技术的基础。
知识图谱使用图的形
式来表示知识，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。
通过
这种方式，知识图谱可以将丰富的知识结构化地表示出来，使得计
算机可以更好地理解和处理知识。
其次，知识抽取是知识图谱技术的重要环节。
知识抽取是指从
文本、数据等非结构化信息中抽取出有用的知识，然后将其加入到
知识图谱中。
知识抽取可以通过自然语言处理、机器学习等技术来
实现，它可以帮助知识图谱不断地丰富和更新知识。
另外，知识融合也是知识图谱技术的关键步骤。
知识融合是指
将来自不同来源的知识进行整合和融合，使得知识图谱更加完备和
一致。
知识融合需要解决知识之间的冲突、重复等问题，同时还需
要考虑知识的质量和可信度。
最后，知识推理是知识图谱技术的核心能力之一。
知识推理是指基于知识图谱中的已有知识，通过推理得出新的知识。
知识推理可以帮助计算机发现知识之间的隐藏关系，从而实现更深层次的知识理解和应用。
总的来说，知识图谱技术的原理包括知识表示、知识抽取、知识融合和知识推理等方面。
这些原理相互作用，共同构成了知识图谱技术的核心能力，使得知识图谱成为了处理和推理知识的重要工具。
希望通过本文的介绍，读者能够对知识图谱技术的原理有一个更加清晰的认识。
知识图谱文档
知识图谱1. 知识图谱的概述知识图谱是一种结构化的知识表示方式，用于描述和组织世界上的知识。
它将实体、关系和属性组织成一个网络，以便能够更好地理解和利用知识。
知识图谱的概念最早由谷歌提出，并在其搜索引擎中得到了广泛应用。
知识图谱的核心是实体、关系和属性。
实体代表现实世界中的一个个体，如人、地点、公司等。
关系表示不同实体之间的连接关系，如“是…的”、“位于…”等。
属性是实体的特征和属性，如姓名、年龄、位置等。
2. 知识图谱的应用2.1 搜索引擎优化知识图谱在搜索引擎优化中发挥着重要的作用。
通过将网页内容与知识图谱中的实体和关系进行匹配，搜索引擎可以更准确地理解用户的搜索意图，并提供相关的搜索结果。
2.2 人工智能知识图谱在人工智能领域也有广泛的应用。
它可以用于构建智能问答系统，以实现对多个领域的知识的理解和处理。
此外，知识图谱还可以用于数据挖掘和推荐系统等方面，提供更准确和个性化的服务。
2.3 语义分析知识图谱可以帮助机器理解自然语言的含义。
通过将自然语言与知识图谱中的实体和关系进行匹配，机器可以更好地理解文本的含义，并从中提取出有用的信息和知识。
3. 知识图谱的构建3.1 数据采集构建知识图谱的第一步是数据采集。
可以通过爬取互联网上的开放数据源，或者从企业内部的数据库中提取数据来获取知识图谱的原始数据。
3.2 数据清洗获取到原始数据后，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除重复数据、处理缺失数据、修复错误数据等操作，以保证数据的质量和准确性。
3.3 实体识别和关系抽取清洗后的数据可以进行实体识别和关系抽取。
实体识别是指从文本中提取出具有特定意义的实体，如人名、地名等。
关系抽取是指从文本中提取出不同实体之间的联系和关系。
3.4 知识表示和存储实体和关系提取后，需要将其表示为机器可读的形式，并存储到知识图谱中。
常见的知识表示方法包括图模型、三元组表示等。
4. 知识图谱的挑战构建和维护一个完整的知识图谱是一个复杂的过程，面临着许多挑战。
知识图谱
PART 0什么是知识图谱
PART 0什么是中文知识图谱
• 本质介绍
– 知识图谱本质上是一种语义网络。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。
• 中文知识图谱
– 中文知识图谱（ Chinese Knowledge Graph），最早起源于Google Knowledge Graph 。中文知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应 用，包括语义搜索、机器问出了其中文知识图谱。
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PART V
知识图谱主要研究什么？
PART V 知识图谱主要研究什么？
• 知识图谱主要包含知识库构建，用户查询理解，数据检索 以及结果的可视化展现四个主要的过程。
• 知识库的构建：主要通过将网页中的各种异构的实体信息， 通过收集、解析、清理、归一化、合并等步骤建立起实体 以及实体属性的集合。
PART IV 中文知识图谱的应用
• 复旦GDM中文知识图谱 • 文本化展示 • 输入一个关键字后，搜索引擎能够准备的知道用户搜索的
关键字含义，并给出相关的知识说明 • 提供知识查询、问题查询、别名搜索、知识源合并等功能 • 图形化展示 • 为了更好的理解知识，采用了图形化引擎进行展示，更好
的表现了语义之间的关系 • 同时，将相关词进行聚类，分成若干类，按类展示，并为
知识图谱原理
知识图谱原理
知识图谱是一种表示知识的图结构，图谱中的节点表示实体或概念，边表示它们之间的关系。
它的原理是通过自动化的方式从结构化和非结构化的数据中提取信息，并将这些信息构建成一个有机的整体，形成一个可查询和可理解的知识库。
知识图谱的原理基于以下几个核心概念：
1. 实体抽取和链接：知识图谱首先需要从文本或数据中识别出具体的实体，如人物、地点、机构等。
然后将这些实体与已有的知识库中的实体进行链接，建立实体间的关系。
2. 关系抽取：在知识图谱中，实体之间的关系是很重要的一部分。
关系抽取的目标是从文本中自动识别出实体之间的关系，并将其表示成图谱中的边。
3. 属性抽取：除了实体和关系，知识图谱中的属性也是很重要的信息。
属性抽取的任务是从文本中提取出与实体相关的属性信息，如年龄、性别、爱好等。
4. 知识链接和融合：知识图谱的构建过程不仅仅是信息的抽取和表示，还需要对不同的知识进行链接和融合，以构建一个完整且一致的知识库。
5. 知识推理：知识推理是知识图谱的重要功能之一。
通过对知识图谱中的关系和属性进行推理，可以从已有的信息中推导出新的知识。
通过以上原理，知识图谱可以帮助人们更好地组织、理解和利用大量的结构化和非结构化的信息，并支持各种应用，如问答系统、智能搜索、推荐系统等。
知识图谱构建方法和应用指南
知识图谱构建方法和应用指南知识图谱是一种基于语义关联的知识表示方法，它可以将信息与概念之间的关联关系以图形化的方式展示出来，为人们建立自动化智能系统提供了有力的支持。
本文将介绍知识图谱的构建方法和应用指南。
一、知识图谱构建方法1. 数据收集与清洗在构建知识图谱之前，首先需要收集相关领域的数据，并进行数据清洗。
数据来源可以包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，如各类数据库、网页、文本文档等。
数据清洗的过程包括去重、去噪、格式转换等，确保构建的知识图谱数据质量高。
2. 实体识别与属性抽取接下来，需要对数据进行实体识别和属性抽取。
实体识别是指从文本中识别出具体的事物，如人物、地点、组织等。
属性抽取是指从文本或其他数据中提取出与实体相关的属性信息，如人物的姓名、年龄、职业等。
这一步骤可以采用自然语言处理技术，如命名实体识别、关系抽取等。
3. 关系抽取与链接知识图谱的核心是实体之间的关联关系，因此需要进行关系抽取和链接。
关系抽取是指从文本或其他数据中提取出实体之间的关联信息，如人物之间的亲属关系、地点之间的空间关系等。
关系链接是指将不同数据源中的实体进行关联，从而构建起完整的知识图谱。
4. 知识表示与存储构建完成的知识图谱需要进行知识表示和存储。
知识表示是指将知识以适合机器处理的方式进行表示，如采用图形结构、语义网络等形式。
知识存储是指将知识图谱存储在数据库或其他存储介质中，以供后续的查询和应用使用。
二、知识图谱的应用指南1. 智能问答系统知识图谱可以为智能问答系统提供基础知识库，使其能够从知识图谱中获取准确、全面的信息，为用户提供精准的答案。
通过对知识图谱的查询和推理，智能问答系统可以实现更高效、更智能的问答功能。
2. 信息检索与推荐知识图谱能够为信息检索和推荐系统提供语义关联的支持，帮助用户快速找到所需信息。
通过将搜索关键词与知识图谱中的实体和关系进行匹配，可以提高检索结果的准确性和相关性。
同时，基于知识图谱的推荐系统可以根据用户的兴趣和上下文信息，为其推荐个性化的内容。
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实体对齐
• 实体对齐(entity alignment) 也称为实体匹配 • (entity matching)或实体解析(entity resolution)，主要 • 是用于消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一 • 致性问题，可以从顶层创建一个大规模的统一知识 • 库，从而帮助机器理解多源异质的数据，形成高质 • 量的知识。
知识图谱的典型应用
知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、 管理以及利用提供了一种更为有效的方式，使得网络的智能 化水平更高，更加接近于人类的认知思维。目前，知识图谱 已在智能搜索、深度问答、社交网络以及一些垂直行业中有 所应用，成为支撑这些应用发展的动力源泉。
智能搜索
基于知识图谱的智能搜索是一种基于长尾的搜索，搜索引擎以 知识卡片的形式将搜索结果展现出来。
• 而另一方面，知识图谱通过从各种半结构化数据(形如 HTML表格)抽取相关实体的属性-值对来丰富实体的描述。 此外，通过搜索日志(query log)发现新的实体或新的实体 属性从而不断扩展知识图谱的覆盖率。。
• 相比高质量的常识性知识，通过数据挖掘抽取得到的知识 数据更大，更能反映当前用户的查询需求并能及时发现最 新的实体或事实，但其质量相对较差，存在一定的错误。 这些知识利用互联网的冗余性在后续的挖掘中通过投票或 其他聚合算法来评估其置信度，并关的百科、 图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基 本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、 图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外 显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关 系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询 时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的 例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一 位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相 关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。
• 知识图谱的数据来源。为了提高搜索质量，特别是提供如 对话搜索和复杂问答等新的搜索体验，我们不仅要求知识 图谱包含大量高质量的常识性知识，还要能及时发现并添 加新的知识。在这种背景下，知识图谱通过收集来自百科 类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性 知识。这些数据普遍质量较高，更新比较慢。
在知识图谱的构建中， 最重要的三个环节就是知识单元的抽取、
知识单元间关系的识别，以及知识图谱的存储与使用。其中尤 以知识单元抽取和知识单元间关系的识别最为关键。 知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两 种构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据 模式，再将实体加入到知识库。该构建方式需要利用一些现有 的结构化知识库作为其基础知识库，例如Freebase项目就是采 用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。
基于统计机器学习的实体抽取方法
• 将机器学习中的监督学习算法用于命名实体的抽取问题上
• 例如利用KNN算法与条件随机场模型，实现了对Twitter文本 数据中实体的识别。
• 单纯的监督学习算法在性能上不仅受到训练集合的限制，并 且算法的准确率与召回率都不够理想。相关研究者认识到监 督学习算法的制约性后，尝试将监督学习算法与规则相互结 合，取得了一定的成果。例如基于字典，使用最大熵算法在 Medline论文摘要的GENIA数据集上进行了实体抽取实验， 实验的准确率与召回率都在70%以上。
基于规则与词典的实体抽取方法
早期的实体抽取是在限定文本领域、限定语义单元类型的条 件下进行的，主要采用的是基于规则与词典的方法，例如使 用已定义的规则，抽取出文本中的人名、地名、组织机构名、 特定时间等实体。 然而，基于规则模板的方法不仅需要依靠大量的专家来编写 规则或模板，覆盖的领域范围有限，而且很难适应数据变化 的新需求。
• 在大数据的环境下，受知识库规模的影响，在进行知识库实 体对齐时，主要会面临以下3个方面的挑战
• 1) 计算复杂度。匹配算法的计算复杂度会随知识库的规模 呈二次增长，难以接受；
• 2) 数据质量。由于不同知识库的构建目的与方式有所不同， 可能存在知识质量良莠不齐、相似重复数据、孤立数据、数 据时间粒度不一致等问题；
大型社交服务站点达成了合作协议，在用户个性化内容的 搜集、定制化方面具有显著的优势。
社交网络
社交网站Facebook 于2013 年推出了Graph Search产品，其 核心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起， 并以直观的方式支持精确的自然语言查询，例如输入查询式： “我朋友喜欢的餐厅”“住在纽约并且喜欢篮球和中国电影 的朋友”等，知识图谱会帮助用户在庞大的社交网络中找到 与自己最具相关性的人、照片、地点和兴趣等。Graph Search提供的上述服务贴近个人的生活，满足了用户发现知 识以及寻找最具相关性的人的需求。
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。通过知识 抽取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、 关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称 项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。
知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、 扩展知识库。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、 融合以及应用均具有重要的意义。
知识表示
• 虽然，基于三元组的知识表示形式受到了人们广泛的认可， 但是其在计算效率、数据稀疏性等方面却面临着诸多问题。 近年来，以深度学习为代表的表示学习技术取得了重要的 进展，可以将实体的语义信息表示为稠密低维实值向量， 进而在低维空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语 义关联，对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重 要的意义。
知识融合
由于知识图谱中的知识来源广泛，存在知识质量良莠不齐、 来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确等问题， 所以必须要进行知识的融合。 知识融合是高层次的知识组织，使来自不同知识源的知识在 同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、 更新等步骤，达到数据、信息、方法、经验以及人的思想的 融合，形成高质量的知识库。
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RDF[2] 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。
• 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不 同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信 息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜” 的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与 姚明相关的人物的详细信息。Google在其知识卡片中也展 示了很多与姚明相关的图片，
知识抽取
知识抽取主要是面向开放的链接数据，通过自动化的技术抽 取出可用的知识单元，知识单元主要包括实体(概念的外延)、 关系以及属性3个知识要素，并以此为基础，形成一系列高 质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。
实体抽取
• 指的是从原始语料中自动识别出命名 • 实体。由于实体是知识图谱中的最基本元素，其抽 • 取的完整性、准确率、召回率等将直接影响到知识 • 库的质量。因此，实体抽取是知识抽取中最为基础 • 与关键的一步。
• 实体抽取的方法分为3种：基于规则 • 与词典的方法、基于统计机器学习的方法以及面向 • 开放域的抽取方法。基于规则的方法通常需要为目 • 标实体编写模板，然后在原始语料中进行匹配；基 • 于统计机器学习的方法主要是通过机器学习的方法 • 对原始语料进行训练，然后再利用训练好的模型去识 • 别实体；面向开放域的抽取将是面向海量的Web语料
自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中 置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。目前， 大多数知识图谱都采用自底向上的方式进行构建，其中最典型 就是Google的Knowledge Vault。
RDF是一种资源描述框架，可以形式化地表示结构信息， 它一般用来描述网络资源，例如某个Web 页面的内容、作者等。 采RDF 可以对知识进行结构化组织，进而采用图形化的方式展示 出来。 在知识图谱的存储研究中，目前主要是RDF 数据库和图数据库，从 顶向下设计的RDF 数据库没有从底向上设计的图数据库成功， 图形 数据库在存储知识图谱的知识单元和单元关系上效果最佳。 目前，图形数据库并没有一套完整的标准， 但是大部分图形数据库都 包含了节点、关系、属性这三个元素。节点可以用来存储知识单元， 关系可以用来展示知识单元之间的联系， 属性可以表征知识单元的相 关特性。
• 3) 先验训练数据。在大规模知识库中想要获得这种先验数 据却非常困难。通常情况下，需要研究者手工构造先验训练
知识更新
• 根据知识图谱的逻辑结构，其更新主要包括模式层的更新 与数据层的更新。模式层的更新是指本体中元素的更新， 包括概念的增加、修改、删除，概念属性的更新以及概念 之间上下位关系的更新等。其中，概念属性的更新操作将 直接影响到所有直接或间接属性的子概念和实体。通常来 说，模式层的增量更新方式消耗资源较少，但是多数情况 下是在人工干预的情况下完成的，例如需要人工定义规则， 人工处理冲突等。因此，实施起来并不容易
• 数据层的更新指的是实体元素的更新，包括实体的增加、 修改、删除，以及实体的基本信息和属性值。由于数据层 的更新一般影响面较小，因此通常以自动的方式完成
知识推理
知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识， 从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中，往往需要关联规则 的支持。由于实体、实体属性以及关系的多样性，人们很难穷 举所有的推理规则，一些较为复杂的推理规则往往是手动总结 的。对于推理规则的挖掘，主要还是依赖于实体以及关系间的 丰富同现情况。知识推理的对象可以是实体、实体的属性、实 体间的关系、本体库中概念的层次结构等。知识推理方法主要 可分为基于逻辑的推理与基于图的推理两种类别。