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知识图谱简介 - 从应用到技术实现

来源:网络整理 发布时间:2021-09-28 15:06 标签:图谱知识应用
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简单的说,知识图谱( Knowledge graph)就是实体和关系的集合,有的知识图谱还会引入附加在实体身上的属性集合,这些数据可以用图结构(graph)来表示。

知识图谱的概念很早就有,更常见地被称为 knowledge base,如早期的 DBpedia, Freebase等, 从 wikipedia 等各种互联网渠道,搜集了大量的"事实",进行公开发布。也有一些领域专用的知识库,比如用于医疗、电商的知识库电商 知识图谱,则不像 DBpedia 这种旨在覆盖人类所有常识和事实的知识库。

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应用

知识图谱近年火起来,主要是因为 Google 在 2012年开始应用 Knowledge graph (专门指 google 的知识图谱)提升搜索质量,这是其最初发布时的介绍文章 (googleblog.blogspot.com/2012/05/introducing-knowledge-graph-things-not.html)。Google 搜索右边的侧边栏就是使用知识图谱的结果。对于搜索的主要好处在于三个方面:

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这篇文章从产品角度理解知识图谱(woshipm.com/it/2627356.html),有些说法可能不够严谨。不过展示了一些利用知识图谱的示例,通过发现图谱里面一些异常结构进行金融反欺诈。比如两个 Person 实体连接了相同 Phone number 实体,则很有可能某个申请人有欺诈嫌疑。实际应用中,这些异常的结构(Pattern)可能需要事先定义好,筛选十来个常见的 pattern,可能就能筛选出大多数可疑案例了。

技术与实现

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用于描述图数据的 W3C 标准:

* RDF (Resrouce description framework) 一种语义化描述知识结构的标准,常用于知识表示和管理,最初 DBpedia 以这种形式发布。

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* RDF 的查询语言的标准成为 SPARQL。相比于 SQL 这种关系型数据查询,SPARQL 能够查询更高阶的关系。

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SPARQL 示例。搜索所有非洲国家的国家名称及首都

RDF 可以用于存储知识图谱,利用关系型数据库设计合理的表结构,也能存储。但是在查询效率方面非常低效。图数据库应该是更适合的选择电商 知识图谱,利用了知识图谱天然的图结构。

Node4j 是现在最流行的开源图数据库(neo4j.com/)。 提供图数据结构的存储,以及高效的查询,及可视化等。其官网还提供了一些解决方案的白皮书,比如金融反欺诈、如何与人工智能结合等,有待深入了解下。

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