**篇基础理论篇
本篇为基础理论篇，共分为两个章节。其中，第1章为知识图谱基本概念、理论与方法，主要介绍信息时代下知识管理所遭遇的挑战，引出知识图谱作为一种重要的解决方法的动机，并给出知识图谱中必要的基本概念定义以及相关理论；第2章为知识图谱应用与可解释性，介绍在实践中主要的基于知识图谱的应用场景：知识图谱问答系统以及知识图谱序列**系统，并且在第2章分别对这两种主要应用的问题背景和相关概念进行介绍。
动态知识图谱应用及推理解释第1章知识图谱基本概念、理论与方法第1章知识图谱基本概念、理论与方法
1.1引言
随着信息化技术的加速演化，刻画人类社会痕迹的数据急剧增加，使得传统的知识管理方法面临严峻挑战。企业、学术机构以及个人都面临着从这些海量数据中提取、组织和理解信息的难题，这些异构数据经常以不同的组织方式存储在不同的数据源中，传统数据库和信息查询系统往往难以处理非结构化信息，而跨源数据整合和语义理解也成为知识管理的瓶颈。同时，对于同一件事物或相关联事件的描述可能存在于不同的数据源内，削弱了数据与数据之间的相关性。
传统的数据库系统主要依赖表格结构，而实际的知识往往是复杂而丰富的，涉及实体、关系和属性的多层次关联。这种复杂性使得在传统数据库中难以捕捉和表达知识的本质，阻碍了人们从信息中获取更深层次的理解。因此，传统方法已经无法满足当今信息时代对知识管理的迫切需求。
在上述背景下，为推进知识的增量更新，并促进机器由感知智能向认知智能发展，谷歌公司于2012年正式提出知识图谱（knowledge graph，KG）的概念。其核心是以三元组（头实体、关系、尾实体）形式组织现实事实，通过节点、边和属性的图结构显式表达实体间复杂关联，这种直观灵活的建模方式显著增强了知识表达与推理能力。*初作为搜索引擎的语义支撑技术，知识图谱凭借其强大的知识组织能力，可以表示不同的实际场景，具有灵活的建模能力［1］。知识图谱逐步拓展至语言理解、智能问答、**系统等领域。
同时，知识图谱的发展与语义网络密不可分，语义网络的概念于2001年提出。语义网络*初的目的是希望计算机可以智能化理解互联网上描述的内容，对不同来源的数据进行融合，以便于人们更好地获取信息。知识图谱可以看作语义网络的简化形式。相比于传统的语义网络，知识图谱的优势在于：
（1）语义表达能力更强，能够支持更多场景下的应用；
（2）知识图谱可以很好地结合人工智能技术，实现认知智能、可解释人工智能；
（3）基于图结构的数据，便于知识的存储和集成。
综上所述，研究知识图谱不仅是为了解决当前知识管理的难题，更是为了探索其在人工智能、自然语言处理和智能**系统等领域的潜在应用。通过深入了解知识图谱的原理和实践，可以为信息科学领域的发展和创新提供重要的参考与支持。
1.2知识图谱基本概念
知识图谱原本为谷歌公司于2012年发布的用于增强搜索体验的产品，因此又称为谷歌知识图谱（Google knowledge graph）。它与传统搜索产品的区别在于，在用户输入查询内容后，搜索引擎将不仅返回匹配搜索内容关键字的相关网页列表，而且会根据查询内容中提及的人名、物品名、地名、机构名等实体信息，对这些与实体相关的结构化信息进行展示。随后国内的搜索引擎厂商也相继推出了知识图谱产品，如图1.1所示，用户输入“华为公司的核心理念是什么”后，百度搜索引擎不仅会给出相关的网页，而且会直接给出华为公司核心理念的主要内容。
图1.1百度知识图谱示例
当前知识图谱已经从某种搜索产品的名称转变为学术界和工业界广泛研究的各类结构化知识库的统称。通过将现实世界中的具体事物或抽象概念表示为实体，并将这些实体之间存在的联系表示为关系，知识图谱可以将现实世界中的知识连接为一个庞大的知识网络。对知识图谱的相关研究涉及众多理论。
知识图谱是一种以图形结构表示的知识表示方法，涉及多个相关的理论和概念。以下是一些与知识图谱相关的理论。
（1）图论（graph theory）。图论是研究图形结构和它们之间关系的数学理论。在知识图谱中，实体和关系可以被抽象为图的节点和边，因此图论为理解知识图谱的结构并进行相关分析提供了基础。
（2）本体论（ontology）。本体论是关于存在的本质和本体之间关系的哲学分支。在知识图谱中，本体论用来定义实体和关系的本质、类型和属性，从而为知识图谱中的元素提供清晰的语义表示。
（3）语义网络(semantic network)。语义网络是一种基于语义关系的知识表示结构。知识图谱的概念和原理受到语义网络的影响，通过语义关系连接实体，形成语义上的丰富网络结构。
（4）开放世界假设（open world assumption）。开放世界假设是指在知识图谱中，未明确表示的信息并不等同于错误信息，而是暗示着开放世界中存在更多的未知知识。开放世界假设在处理现实世界的不完备信息时非常重要。
（5）语义相似性和语义匹配。语义相似性和语义匹配理论涉及如何量化和衡量实体之间的语义关联。这些理论有助于在知识图谱中进行推理、搜索和相似性匹配。
（6）形式概念分析（formal concept analysis）。形式概念分析是一种数学工具，用于在数据集中发现概念和概念之间的关系。在知识图谱中，形式概念分析可用于发现实体之间的概念和关系，从而揭示知识图谱中的隐藏结构。
（7）RDF和OWL标准。RDF（resource description framework，资源描述框架）和OWL（web ontology language，网络本体语言）是知识图谱建模中的两个重要标准。RDF用于表示资源和资源之间的关系，而OWL则用于定义资源之间的本体结构和语义关系。
（8）图数据库理论（graph database theory）。为了有效存储和查询知识图谱数据，图数据库理论提供了有关如何组织、索引和查询图形结构的方法。图数据库理论使得知识图谱的管理和查询变得高效和可扩展。
上述理论共同构成了知识图谱领域的基础，为知识图谱的构建、查询和应用提供了理论支持。在不断发展的人工智能和语义网络领域，这些理论的演进将继续推动知识图谱的进一步研究和应用。
1.3知识图谱理论与方法
人们已经构建了数量众多的大型知识图谱，如WordNet、HowNet、ConceptNet、Wikidata［2］等。按照知识类型划分，这些知识图谱可以分为常识知识图谱、世界知识图谱、语言知识图谱和专业知识图谱。其中，常识知识图谱存储了普通人应当了解的基本知识，如ConceptNet就是其中的代表；世界知识图谱则是指现实世界中的所有事实，例如，Freebase、Wikidata、DBpedia［3］和YAGO［4］是应用*为广泛的知识图谱，此类知识图谱类似于具有海量词条的百科全书；语言知识图谱包含人类语言中的词法、句法、语义以及语用等语言方面知识，如WordNet为典型的语言知识图谱；专业知识图谱则是各行业自行维护的包含专业知识的知识图谱，这类知识图谱中的知识范围不大但非常深入，其中电商以及在线购物平台所维护的知识图谱（如美团知识图谱）则为典型的专业知识图谱。
知识图谱的全周期技术包括知识建模和存储、知识抽取、知识融合、知识推理和知识应用，如图1.2所示。
图1.2知识图谱的生命周期
1.知识建模和存储
知识建模是指规定一个表达方式对知识进行描述，而知识图谱中经常采用RDF数据模型进行描述。RDF是万维网联盟制定的用于描述现实资源的国际标准，具有*立性，使不同元数据间的转换成为可能。在知识表示后，知识图谱采用的存储方法主要有关系数据库的存储、面向RDF三元组数据库的存储和原生图数据库的存储。
2.知识抽取
知识抽取指的是从结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等不同数据源中抽取相关信息、创建知识，并存入知识图谱中，是构建大规模知识图谱的重要技术。在自然语言处理中，知识抽取的主要问题是如何对用户生成内容等产生的碎片化知识进行抽取合并，将非结构化数据转换为结构化数据。
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