简单来说，知识 图谱是由知识连接起来的网络，以图形的形式构建和呈现数据之间的语义关系。不同于普通的大数据挖掘，它可以更方便地获取数据与数据之间更深层次的关系。公安领域的应用大多是将积累的数据或实时采集的数据按人、事、地、物、组织等数据转换成实体，并根据数据之间的属性和语义关系、空间关系、时间关系进行连接。
5、 知识 图谱:方法、实践与应用笔记-第2章 知识 图谱表示与建模descriptionlogic是以知识为代表的语言簇，它以结构化和形式化的方式表示特定应用领域中的知识。描述逻辑作为一种表示形式的工具，已经广泛应用于信息系统、软件工程和自然语言处理等领域。在之前的文章“-1图谱Foundation(II)知识表达系统”中有介绍。本文主要从应用的角度来谈如何建立一个schema以及在构建shcema时需要考虑的问题。下面说的图式构造主要基于常识，应用中会提到弱关系图谱构造。
任何领域的模式主要通过类型和属性来表达。图1是plantdata中的创投图式，主要用于探索一级市场的投融资图式。该模式主要是在建立风险投资之前定义需求以及哪些数据对风险投资有用。比如所有的人物都有身高体重，但是这些数据对风险投资的意义不大，所以没有必要在图式中构建。
6、 知识 图谱:方法、实践与应用笔记-第5章 知识 图谱融合知识图谱包含描述抽象的本体层知识和描述具体事实的实例层。本体层用于描述特定领域的抽象概念、属性和公理；实例层用于描述具体的实体对象和实体之间的关系，包含大量的事实和数据。知识融合是解决知识 图谱异构问题的有效途径。知识 Fusion建立了异构本体或异构实例之间的联系，使异构知识 图谱可以相互通信，实现它们的互操作。(1)语法错配法:尽量将不同的语言转换成相同的语法格式；(2)逻辑表示不匹配法:例如通过定义语言L1的逻辑表示到语言L2的逻辑表示的转换规则；(3)原语言语义不匹配注意:在使用不同语言的本体进行交互时，需要注意其原语言表达意义的差异；(4)语言表达不匹配法:我们需要把表达能力弱的语言转换成表达能力强的语言；但是，如果表达能力强的语言与表达能力弱的语言不完全兼容，这样的转换可能会造成信息的丢失。
7、 知识 图谱怎么做方法如下。1.自底向上的构造方法:从openurl中的数据源提取实体、属性和关系，添加到-1图谱的数据层；然后将这些知识元素进行归纳整理，逐步抽象成概念，最终形成一个模式层。2.自顶向下的构建方法:构建-1图谱的模式层，从顶层概念构建顶层本体，然后提炼概念的关系，形成结构良好的/123。知识 图谱(知识，图形)又叫科学知识图谱，在图书情报领域叫知识领域可视化或。
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8、 知识 图谱补全前言和背景:在构建知识 图谱的过程中，大量的知识信息来自于文档和网页，在从文档中提取知识的过程中往往会出现偏差。(2)文档信息量有限，所有知识不会涉及，尤其是很多常识性的知识。以上都将导致-1图谱不完整，所以-1图谱完整在建-1图谱。
然而，仅仅得到三胞胎是不够的。我们还应该考虑这些，因为除了属性和关系之外，三元组中的实体还可以映射到与知识-2/层次结构相关联的类型，并且一个实体可以有许多类型，例如，奥巴马的实体类型在不同的关系中有所不同。在出生信息描述中，类型为人类；在创作回忆录的描述中，也可以是作家；在职位描述中你也可以是政治家，这里:人、作家、政治家概念是有等级的，这就是概念的等级模式。
