知識圖譜：是結構化的語義知識庫，用於迅速描述物理世界中的概念及其相互關係。

　　因此，我們需要先選定一個主題，然後整理出來與這個主題有關「知識節點」做為「實體」。之後，再用「直線」或「箭頭」來表示實體與實體之間的「關聯」或「屬性」。以附圖為例─

• 主題─生物(Living Things)

• 知識節點─動物(Animals)、植物(Plants)、狗(Dogs)、牛(Cows)、草(Herbs)

• 關係/屬性─是(is)、吃(eat)

然後我們可以發現幾條關係線就出現了─

• 狗→是→動物→是→生物

• 牛→是→動物→是→生物

• 草→是→植物→是→生物

• 牛→吃→草

隨著更多的知識節點的加入，便能使知識圖譜的網狀結構越發明顯，也能從其中了解「實體」與「實體」之間的相關性。

附註：

本文附圖取自維基百科「知識圖譜」條目

　　知識圖譜：是結構化的語義知識庫，用於迅速描述物理世界中的概念及其相互關係。

　　從一開始的Google搜索，到現在的聊天機器人、大數據風險管理、證券投資、智慧化醫療、自我調整教育、推薦系統，無一不跟知識圖譜（Knowledge Graph）相關。它在技術領域的熱度也在逐年上升。

　　此一概念由Google於2012年正式提出，旨在實現更智慧的搜尋引擎，並且於2013年以後開始在學術界和業界普及。目前，隨著智慧資訊服務應用的不斷發展，知識圖譜已被廣泛應用于智慧搜索、智慧問答、個性化推薦、情報分析、反欺詐等領域。另外，通過知識圖譜能夠將Web上的資訊、資料以及連結關係聚集為知識，使資訊資源更易於計算、理解以及評價，並且形成一套Web語義知識庫。知識圖譜以其強大的語義處理能力與開放互聯能力，可為全球資訊網路上的知識互聯奠定扎實的基礎，使Web 3.0提出的「知識之網」願景成為了可能。

　　知識圖譜通過對錯綜複雜的文件資料進行有效的加工、處理、整合，轉化為簡單、清晰的「實體，關係，實體」的三元組，最後聚合大量知識，從而實現知識的快速回應和推理。

　　知識圖譜有自頂向下和自底向上兩種構建方式。所謂自頂向下構建是借助百科類網站等結構化資料來源，從高品質資料中提取本體和模式資訊，加入到知識庫中；所謂自底向上構建，則是借助一定的技術手段，從公開採集的資料中提取出資源模式，選擇其中置信度較高的新模式，經人工審核之後，加入到知識庫中。

　　如附圖所示，你可以看到，如果兩個節點之間存在關係，他們就會被一條無向邊連接在一起，那麼這個節點，我們就稱為實體（Entity），它們之間的這條邊，我們就稱為關係（Relationship）。知識圖譜的基本單位，便是「實體（Entity）─關係（Relationship）─實體（Entity）」／「實體─屬性─屬性值」構成的三元組，這也是知識圖譜的核心。

• 實體：指的是具有可區別性且獨立存在的某種事物。實體是知識圖譜中的最基本元素，不同的實體間存在不同的關係。如附圖中的「中國」、「北京」、「16410平方公里」等。

• 關係：關係是連接不同的實體，指代實體之間的聯繫。通過「關係／關聯」把知識圖譜中的「節點／實體／主題」連接起來，形成一張大圖。如附圖中的「人口」、「首都」、「面積」等。

通過知識圖譜，不僅可以將網際網路上的資訊表達成更接近人類認知世界的形式，而且提供了一種更好的組織、管理和利用海量資訊的方式。目前的知識圖譜技術主要用於智慧語義搜索、移動個人助理（Siri）以及深度問答系統（Watson），支撐這些應用的核心技術正是知識圖譜技術。

　　至於科學知識圖譜（Science Knowledge Graph），他是一種科學知識的組織和表達方式，它使用知識圖譜的概念由各種圖形結構將各種科學實體和概念之間的關係表示出來。

　　這些實體和概念可以是科學領域的事物，例如物種、化合物、蛋白質，也可以是科學方法、定理、模型等等。科學知識圖譜旨在提供一種可擴展、可交互操作、可共用的科學知識表示方式，使其可以應用於各種科學領域和應用場景中，例如：自然語言處理、智慧搜索、智慧推論、機器學習等等。

　　科學知識圖譜的發展在當今人工智慧和知識圖譜技術的發展中具有重要的作用，對於科學研究和科學教育都具有重要的價值。

以下是知識圖譜在不同領域中的應用示例：

1. 醫療保健：知識圖譜可用於整合來自不同來源的數據，例如電子健康記錄、臨床試驗和醫學文獻。這可以幫助醫療保健提供者更明智地做出關於病人護理的決定，識別潛在的藥物交互作用，並改善疾病診斷。

2. 金融：知識圖譜可用於分析來自不同來源的金融數據，例如股票價格、經濟指標和新聞文章。這可以幫助金融機構識別投資機會，監測市場趨勢並管理風險。

3. 教育：知識圖譜可用於組織教育資源，例如教科書、視頻和測驗。這可以幫助學生更輕鬆地找到相關資料並個性化他們的學習體驗。

4. 電子商務：知識圖譜可用於分析客戶數據，例如瀏覽行為、購買歷史和人口統計信息。這可以幫助電子商務公司向客戶推薦產品，改善客戶保留率並增加銷售額。

5. 自然語言處理：知識圖譜可用於改進自然語言處理，提供實體、概念和關係的結構化表示。這可以幫助機器更準確地理解人類語言並生成更相關的回應。

總的來說，知識圖譜有潛力在各個領域中革新我們組織和分析複雜信息的方式，從而實現更高效和有效的決策過程。

附註：

「知識圖譜」內容主要取用並摘寫自CSDN博主「ZhaoYingChao88」的原創文章

「科學知識圖譜」內容由OpenAI的Chat-GPT所生成