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知识图谱概念是什么?
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。知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。
知识图谱的概念是：知识图谱是自顶向下（top-down）的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。
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。
知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）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。
图立方和知识图谱的区别和联系与区别
1、意思不同，用处不同。意思不同：图计算是一门对事物之间关系的刻划、计算和分析的人工智能技术，知识图谱是一种基于图的数据结构。
2、知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）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。
3、知识图谱、传统知识库和数据库各自尤其特点，它们之间的区别主要在语义层和数据层上包含信息的多少而产生一定的不同。
什么是知识图谱?有哪些模型?指标?规则?
知识图谱具有解释数据、推理和规划一系列人类的思考认知能力，基于大规模，关联度高的背景知识。
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。知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。
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。
知识图谱的挑战是什么
1、知识图谱推理技术未来发展所面临的挑战：知识不完备性、知识表示和融合、复杂关系推理、推理效率和可扩展性。挑战一：知识不完备性 知识图谱的构建是一个庞大且复杂的过程，往往难以涵盖所有领域的知识。
2、知识图谱的规模并非越大越好，一些弱相关知识和不相关知识的存在可能给模型训练引入噪音，反而会削弱模型表现。
3、OGB是斯坦福大学发布的国际知识图谱基准数据集，也是图神经网络领域最权威、最具挑战性的“竞技场”，每年Meta（原Facebook）、蒙特利尔大学、蚂蚁金服、科大讯飞等众多顶级研究机构和企业都会前来参赛。
4、其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。
