知识图谱 一 (工业知识图谱数据集)

知识图谱(一)

1 知识图谱的定义 在维基百科的官方词条中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。

知识图谱基础组件RDF、RDFS、OWL

描述逻辑是当前 语义网 发展中 本体 的理论基础。例如， OWL 因特网 本体 语言就是一种描述逻辑 SHIOQ (D) 的语法形式。一个描述逻辑系统中的名字可分为概念（concept），属性（role）和个体（individual）。

建模语言RDF中，实体和属性都是节点，而关系则分为实体-实体关系和实体-属性关系，这种设计下也就只有第2种表达了，表达能力更强的语言还有RDFS和OWL（这里有篇简介： 知识图谱技术体系总结 ）。

如下所列，应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功：知道Web的发展史，了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。

知识图谱是什么?有哪些应用价值

1、知识图谱是一个大数据行业里的词，是一种数据结构，或者说运用数据的方法。说得学术的话，可以这麽解：知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

2、知识图谱的另一个价值是“可以简单地处理多维度数据”。 目前在普适智能帮客户分析超百亿的实体(或节点)和关系(或边缘)。

3、知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理。

4、知识图谱在国内属于一个比较新兴的概念，国内目前paper都比较少，应用方主要集中在BAT这类手握海量数据的企业，这个概念是google在2012年提出的，当时主要是为了将传统的keyword-base搜索模型向基于语义的搜索升级。

知识图谱需要多少数据

需要根据你的应用场景和数据情况来决定。如果数据量比较小，且图谱节点之间关系较少且不太需要多跳查询，其实mysql就能搞定问题。

)，社交网络的关联度分析，银行账户之间是否有历史交易信息。

金融知识图谱直接反馈金融行业的刚性需求，由于实际中，企业数据和业务变化灵活，数据源、数据结构、数据内容随时会发生变动，对业务的理解以及对数据的解读也随之发生变化。

知识图谱需要创建4个csv关系文件。neo4j+python知识图谱构建需要生成八个文件，包括四个节点文件和四个csv关系文件。