知识图谱的概念是由谷歌公司于2012年5月17日首次提出，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系，并作为构建下一代智能化搜索引擎的核心基础。

1概述知识图谱的概念是由谷歌公司于2012年5月17日首次提出，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系，并作为构建下一代智能化搜索引擎的核心基础通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。

知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力一个简单的知识图谱如下图所示当前世界范围内知名的高质量大规模开放知识图谱，除了Google自己的知识图谱外，还包括DBpedia、Wikidata、ConceptNet以及Microsoft Concept Graph等各类包含多语言广领域的知识图谱，另外还有中文开放知识图谱平台OpenKG。

知识图谱技术包括知识表示、知识图谱构建和知识图谱应用三方面的研究内容

图  1   简单知识图谱示例图2知识表示知识表示技术可以分成符号主义和联结主义具体的表示方法可以分为三类（1）基于符号逻辑的知识表示主要包括逻辑表示法、产生式表示法和框架表示等在目前大规模数据时代，已经不能很好地解决知识表示的问题。

（2）万维网内容的知识表示主要包括XML语言、RDF描述框架和OWL语言等当前在工业界大规模应用的是基于RDF三元组的表示方法（3）表示学习表示学习的目标是通过机器学习或深度学习，将研究对象的语义信息表示为稠密低维的实值向量。

相比传统方法，可显著提升计算效率，有效缓解数据稀疏性，更容易实现不同来源的异质信息融合3知识图谱构建目前大多数知识图谱都是采用自底向上的方式进行构建，知识图谱大致的构建流程如图所示，主要包括知识获取、知识融合、知识加工，是个不断迭代更新的过程。

（1）信息获取：从各种类型的数据源中提取出实体（概念）、属性以及实体间的相互关系，在此基础上形成本体化的知识表达；（2）知识融合：在获得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等；

（3）知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需人工参与），将合格的部分加入到知识库中，以确保知识库的质量，新增数据之后，可以进行知识推理、拓展现有知识、得到新知识。

图  2  知识图谱的技术架构4知识图谱的应用知识图谱是一个既充满挑战又非常有趣的领域，它改变了现有的信息检索方式，一方面通过推理实现概念检索；另一方面以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中解脱出来。

基于知识图谱的服务和应用是当前的一大研究热点按照应用方式可以分为语义搜索、知识问答，以及基于知识的大数据分析与决策等知识图谱一个很重要的作用是知识的推理，知识推理是人工智能的一个重要技术途径基于知识图谱的信息技术在军事领域也有着广泛的应用需求，蒋锴等人在《基于知识图谱的军事信息搜索技术架构》中提出了基于知识图谱的军事信息搜索技术架构，并结合军事数据库搜索给出了具体步骤，基于知识图谱的军事信息搜索具有广泛的应用场景，能支撑情报保障、作战筹划和辅助决策等多种应用。

在航天系统中，对于研究过程中存在着的大量知识和信息，通过以知识图谱为代表的知识工程技术应用，可以充分利用这些信息，实现对知识资源全面和充分的开发以及有效的利用和知识创新[1] 刘峤, 李杨等. 知识图谱构建技术综述

[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(3):582-600.[2] 徐增林, 盛泳潘, 贺丽荣等. 知识图谱技术综述[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(4):589-606.[3] 

李涓子, 侯磊. 知识图谱研究综述[J]. 山西大学学报（自然科学版）. 2017,40(3):454-459.[4] 蒋锴,钱夔,郑玄. 基于知识图谱的军事信息搜索技术架构[J]. 指挥信息系统与技术

. 2016,7(1):47-52.end关注我们

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