在社交网络中，有一个著名的理论：“至多通过六个人，你就可以认识世界上的任何一个目生人。”如果把每一个人看做实体，找出人与人之间的联络，其中触及的就是建设知识图谱的技术。
如果把实体扩展到除了了人以外，例如加入机构、事件等不同的类型，同时，树立起这些实体间的不同种类的关系，当实体数量足够多、关系类型足够丰厚、数据足够准确的情况下，就形成了一个可以用来深度分析探索人物、机构、事件及其之间关联网络的知识图谱。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
道可道，无比道——知识图谱的一些是是非非的概念文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
企图通过三言两语把知识图谱中的所有概念说明白是比较难题的，更何况还有不少理论至今尚未构成定论。无非，笔者在此还是但愿通过一张图把一些理论知识做一个直观的表示。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
从狭义方面来讲，知识图谱本色上是大范围语义网络。语义网络是一种以图形化的情势，通过点以及边表达知识的方式，比方常见的网络拓扑图、关联关系图。其中的点可以是实体、概念以及属性值。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
实体[1]、智慧搜寻（如搜寻用意辨认）、智能举荐（如搜寻举荐、内容举荐）、自然人机交互（如问答系统、对话机器人）、决策支撑（如链路分析、关系发掘）。依然以文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
总的来讲，知识图谱的利用与它的特色是分不开的，知识图谱的特色是范围巨大、语义丰厚、质量精良、结构友好。知识图谱强调对各类概念下的实体的覆盖，同时通过大量的语义建模帮助机器更准确地舆解以及解释现实世界中的语义关系，另外依靠多源大数据的高质量知识图谱能够实现对事实的交叉验证，相对于于文本情势的知识表示而言，结构化的知识图谱更易施展机器认知的特性。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
知识获取与传承是人类社会的根本目标，而知识图谱俨然已成为大数据时期人类社会知识表达以及承载的重要方式。相信在不久的未来，相似于“互联网+”的“知识图谱+”将能够把更多更繁杂的业务场景以及知识赋能机器，衍生出更多的利用。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
[1] 实体（Entity），也被称为对象（Object）或实例（Instance）；文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
[2] 概念（Concept），也被称为种别（Type）、类（Category、Class）。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/19777.html
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