【51CTO.com原創稿件】近年來，知識圖譜因其表達能力強、拓展性好，基于知識進行推理等優勢得到了學術界與產業界的高度關注。同時，隨著人工智能對數據處理和理解需求逐日增加，知識圖譜越來越火熱。
1、什么是知識圖譜
知識圖譜是什么?知識圖譜的概念由Google在2012年提出的，當時主要被用來提高其搜索引擎質量，改善用戶搜索體驗。知識圖譜的概念并不新，它的思想可以追溯到上個世紀五六十年代所提出的一種知識表示形式—語義網絡，即一個由節點和邊組成的有向圖結構知識庫。其中，圖的節點代表現實世界中存在的“實體”，圖的邊則代表實體之間的“關系”。知識圖譜可以有效、直觀地表達實體之間的關系。簡單來說，就是把大量不同種類的信息連接在一起而得到一個關系網絡，為人們提供了從“關系”的角度分析問題的能力。
2、知識圖譜的應用
知識圖譜最大的價值在于能夠讓人工智能具備認知能力和邏輯能力。知識圖譜的邏輯結構是類人腦模式，其中的信息輸入和采集也是由人提供的，因此大大提高了人工智能結論的可信度。知識圖譜的應用目前集中在搜索、推薦、問答、解釋和輔助決策等方面。
比如，在智能搜索中，知識圖譜能夠在語義上擴展用戶的關鍵詞，從而返回更豐富、更全面的信息。比如，搜索某個人的名字，可以返回與此人相關的所有信息。這些結果可以用圖形網絡的方式展示，從而把復雜的信息以直觀明了的圖像呈現出來，讓使用者對所有的信息一目了然，實現數據可視化。
在智能檢索中，無論檢索的對象是文本還是圖片、視頻、音頻以及代碼，知識圖譜都可以有效地幫助工具在缺少上下文聯系信息的情況下，快速地甄別核心信息，還可以在檢索中根據需要來進行不同量級的檢索操作。
在人機交互中，知識圖譜就好似人類的大腦，使得機器能夠有效率地處理外來信息，從而更好地理解人類的語言信息，使得人機交互變得更加簡單自然，類似于蘋果手機的Siri，小米的小艾等語音助手。
在風險預測中，基于多維度的數據，從而建立起客戶、企業和行業間的知識圖譜，從行業關聯的角度預測行業或者企業面臨的風險。例如給金融機構做出預判，盡早地規避風險。
3、知識圖譜為什么這么受歡迎呢
知識圖譜是通過節點和關系組成的圖譜，為真實世界的各個場景直觀地建模，運用“圖”這種基礎性、通用性的“語言”，形象地表達多姿多彩世界的各種關系，因此相比于傳統的數據存儲和計算方式，知識圖譜的優勢有以下幾點：
（1）關系的表達能力強
傳統數據庫通常通過表格、字段等方式進行讀取，而關系的層級及表達方式多種多樣，且基于圖論和概率圖模型，可以處理復雜多樣的關聯分析，滿足企業各種角色關系的分析和管理需要。
（2）像人類一樣思考
基于知識圖譜的交互探索式分析，可以模擬人的思考過程去發現、求證、推理，業務人員自己就可以完成全部過程，不需要專業人員的協助。
（3）高速反饋
圖式的數據存儲方式，相比傳統存儲方式，數據調取速度更快，圖庫可計算超過百萬潛在的實體的屬性分布，可實現秒級返回結果，真正實現人機互動的實時響應，讓用戶可以做到即時決策。
知識圖譜旨在將人類知識組織成結構化知識系統，是人工智能實現真正意義的理解、記憶與推理的重要基礎，它是個既充滿挑戰又非常有趣的領域。

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