知识图谱原理与应用概述——知识图谱原理与应用-1

知识图谱原理与应用概述

知识图谱本质上是基于图的语义网络，表示实体和实体之间的关系

知识图谱的相关领域发展

知识图谱与知识工程

知识本体

知识图谱数据模型

RDF

RDFS

RDFS（RDF Schema）是用于定义RDF（Resource Description Framework）数据模型的语义扩展语言，它提供了一套基础词汇（如类、属性、继承关系），用于描述和组织知识图谱中的结构化数据。简而言之，RDFS是知识图谱的“元数据语言”，帮助机器理解数据的含义和关联。

RDFS的核心概念
(1) 类（Class）

• 定义一组相似实体的集合，例如 rdfs:Class 表示“类”本身，而 ex:Person 可以表示“人类”这一类别。
• 示例：

ex:Person a rdfs:Class.

(2) 属性（Property）

• 描述实体之间的关系或属性，例如 ex:age 表示“年龄”。
• 示例：

ex:age a rdf:Property.

(3) 继承关系

• 子类（subClassOf）：定义类的层次结构。
  示例：ex:Student 是 ex:Person 的子类。

ex:Student rdfs:subClassOf ex:Person.

• 子属性（subPropertyOf）：定义属性的层次结构。
  示例：ex:mother 是 ex:parent 的子属性。

ex:mother rdfs:subPropertyOf ex:parent.

(4) 域（domain）和范围（range）

• 域（rdfs:domain）：规定属性的适用主体类型。
  示例：ex:author 的域是 ex:Book，表示“书的作者”。

ex:author rdfs:domain ex:Book.

• 范围（rdfs:range）：规定属性的值类型。
  示例：ex:author 的范围是 ex:Person，表示“作者必须是人类”。

ex:author rdfs:range ex:Person.

RDFS的作用

• 定义数据模型：通过类、属性等概念，规范知识图谱的结构。
• 支持推理：基于规则推导隐含知识。例如：若 ex:Student 是 ex:Person 的子类，且 ex:Alice a ex:Student，则机器可推断 ex:Alice a ex:Person。
• 促进数据整合：统一不同来源数据的语义（如将“作者”和“作家”对齐）。

本体语言 OWL

知识抽取

知识融合

关系链接举例

知识图谱与自然语言处理

信息抽取

语义解析

语义搜索

知识问答

知识图谱与数据管理

基于关系的知识图谱存储管理

原生知识图谱存储管理——RDF

原生知识图谱存储管理——属性图

分布式知识图谱存储管理

分布式知识图谱存储管理框架

知识图谱与机器学习

从人工智能、大数据的角度看待知识图谱

符号主义

符号主义发展历史

连接主义

知识图谱与人工智能

知识图谱与大数据

知识图谱的项目应用

知识图谱的行业应用

医疗领域知识图谱

金融领域知识图谱