Why you should be interested in knowledge graphs an

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

伴随着互联网技术的进步以及移动支付方式的普及，在电子商务与数字化经济共同推动下, 人类社会正经历从传统行业向新兴产业转型升级的过程。特别是在医疗健康等领域的各类行业中, 随着信息爆炸现象的加剧, 各个领域都涌现出越来越多的人倾向于使用数字化工具来进行业务管理与运营工作。与此同时, 在这个快速发展的时代背景下, 知识图谱作为一种新兴的知识组织与表达形式, 自然应运而生。

在2015年11月，《The Next Generation of Knowledge Graphs》一文中

本文将首先从知识图谱的定义、发展历史、分类以及所起的作用等方面进行阐述，并通过实际应用案例深入探讨其在医疗健康领域、零售业领域以及其他领域的具体特点。同时，在上述基础上进一步分析其优劣势及未来发展方向，并提供相关资源以供读者参考。

2.知识图谱定义及其作用

知识图谱（Knowledge Graph）则由一系列特定的三元组构成，在这种表示方法下包含了<实体, 关系, 实体>的信息组合。这种三元组通过图形化的方式展现实体间的关联网络，在大型复杂网络中能够有效呈现丰富而系统的知识内容。该系统不仅阐述了实体间的关系网络，并且使得搜索引擎或者机器学习算法在分析数据时能够更加直观地理解数据内涵。此外，在这种半结构化的层次化模型下，我们能够方便地构建、管理和查询与现实世界相关联的知识体系。

知识图谱具有以下几个显著特征：

多样性：知识图谱包含丰富多样的类型或关系类别,主要涵盖事件驱动型\、因果导向\的静态关联\、遵循特定规则\的动力学联系以及情感驱动的社会认同互动等不同形式

（2）链接性：该系统能够整合来源广泛且相互关联的知识；这些信息被整合在一起形成一个统一的知识网络。例如，在医疗领域中多个专家对患者病症进行描述后……构建出一个结构化的数据模型；使得人们更容易揭示这些专家之间的共同认知模式以及对病症的一致看法。

（3）可扩展性：知识图谱具有强大的存储能力，并非仅限于简单的数据积累。它不仅能够容纳海量实体、关系及其属性信息，并且提供了一整套高效的增删改查功能。伴随业务规模的增长和知识库的持续更新，在智能分析和深度挖掘方面也取得了显著进展。通过这种方式，知识图谱不仅能够满足当前需求，在未来也将展现出更大的应用潜力。

知识图谱的典型应用场景如下：

医疗健康领域：

知识图谱可用于医疗诊断、疾病风险预测、药物研发以及个人健康管理等领域。基于结构化数据构建模型的方法帮助人们掌握疾病发生机理、病因要素、诊断标准和治疗方案等内容，并实现精准的医疗诊断效果。通过知识图谱分析技术，则可深入研究患者的日常生活习惯及社交圈内的行为模式等信息，并据此为医疗机构提供个性化治疗方案的依据。

零售业领域：

知识图谱涵盖的商品推荐、品牌营销以及客户购买决策等领域。基于系统化的数据建模方法，人们能够系统地掌握顾客的兴趣偏好、品牌的市场定位以及消费行为特征等关键信息。对于具有高度个性化需求的顾客群体，则可以通过知识图谱中的信息获取能力、分析能力和个性化推荐能力实现更加高效且精准的商品匹配与展示服务。

制造业领域：

知识图谱涵盖多种领域如企业产品溯源工厂设备管理工艺过程控制高端人才招聘智能工程服务等

其他领域：

知识图谱的应用领域十分广泛，并非局限于少数特定行业或方向。它不仅涵盖了游戏产业、金融行业以及航空与航天等传统行业，在当前科技快速发展的背景下还延伸至多个新兴领域。
因为这些领域的知识资源及所需数据量都极为庞大，
因此，
通常会选择运用这种方法进行构建与优化。
例如，在游戏行业中，
利用知识图谱分析玩家的游戏体验，
以提升用户的参与度；
在金融行业中，
借助这一技术对金融机构的客户信息与交易数据进行深度挖掘，
从而实现对金融市场状况的有效把握；
而在航空与航天领域中，
通过分析各航空公司及航班的相关数据，
能够更加科学地分配座位资源并优化飞行时间安排。

3.知识图谱发展历史、分类、特点及优势

3.1 发展历史

百度发布知网图谱平台并发表探讨"海量数据"存储与管理的论文，在中国科技史上首次实现超大规模的知识系统构建工作。该平台的推出标志着百度成为国内率先运用技术手段实现大规模知识系统构建的第一批科技公司之一。在这一历史时刻，《The Next Generation of Knowledge Graphs》于2015年11月正式发布于Google官方渠道，并首次提出"Knowledge Graph"概念的同时也推动了相关领域的研究工作的发展进程。截至2020年8月，《知网图谱》已延伸至医疗健康 sector,e-commerce sector,manningment sector,gaming sector 和金融 sector 等多个应用领域

1997年，在日本提出的LIFELOG项目（Lifecycle Logging Environment for Knowledge Organization）正式提出了三元组抽象概念

2003年，斯坦福大学教授布鲁姆・艾伦提出了基于规则的三元组查询语言。

截至2004年底, 微软发布了 Azure Personalizer 框架, 旨在实现基于人机互动的用户行为模式分析, 并随后创建了 Semantic Machines 公司, 该实体专注于开发用于查询知识图谱的技术

2005年,Cambridge社区最近推出了KG-Infuse,Nexus和KnowledgeLinks这三种新工具,这些工具主要功能包括数据存储与管理以及信息检索与分析

在2006年份期间，由欧洲计算机学会主办的国际计算会议上，维尔纳・皮克斯博士作为主讲人系统性地构建了基于三元组的知识库框架。

2007年，Facebook发布了第三版的用户画像功能，融入知识图谱。

2009年，在"链接网与计算共生"领域张铭春出版了论文《知识图谱的思想与应用》，详细阐述了该领域的理论基础及实践方法。

2010年，英国牛津大学教授苏沃曼提出了基于三元组的知识结构定义方法。

2011年，世纪佳缘研发公司提出了基于词条、主题和事件的实体关联方法。

2013年，在中国科学院院士陆铭丽的努力下，一个针对结构性数据的知识图谱模型得以成功构建，并实现了对三元组框架的重大突破

2014年，斯坦福大学教授萨伊德·马克斯尔发表了第一本关于知识图谱的书。

2016年，清华大学与北京大学共同推出了围绕知识图谱展开的系列国际顶级会议，其中涉及的领域包括NLP、CVPR和EMNLP等。

2018年, 各类领军企业包括Facebook, 阿里巴巴, 腾讯等互联网公司, 各级政府部门以及媒体机构共同发动首届知识图谱挑战赛KGC 2018, 招募海量数据人才参与, 参与者覆盖了八个主要研究领域. 在整个赛事期间, 参与者始终保持着卓越的表现.

2019年谷歌开源的TensorFlow实体链接系统预期能够管理数十亿级别的知识图谱数据

3.2 分类

按照知识图谱的概念划分，知识图谱主要包含以下三种类型：实体关系模型、多模式语义网络模型以及基于规则的模型。

（1）实体关系模型

该文阐述了实体关系体系的概念及其发展背景。该体系首次提出于2010年，并被认为能够有效处理数据间的关联问题。他主张通过构建索引体系并进行系统整理, 使得信息以图形化展示实现组织,从而有效地解决多样性和复杂性带来的挑战

（2）多模式语义网络模型

多模式语义网络模型主要由<多模态实体、关系与混合属性>三个组成部分构成，在处理具有复杂多模态语义的任务方面表现出色。该系统通过将实体、关系及其属性（即语义角色）按照不同模式进行区分，并将实体-关系-属性三元组整合到一个连贯的图中结构中，从而能够更好地满足多样化的查询需求。

（3）基于规则的模型

基于规则的模型主要指完全不涉及任何自然语言处理系统的体系结构，在设计阶段就根据预设的特定规则表构建逻辑谓词以实现对知识库进行有效的推理计算。这种模型虽然无需依赖外部数据训练即可运行（即无需数据建模），但却需要预先设定庞大的规则集合以及开发复杂而高效的推理算法才能满足实际应用需求。目前这类方法论在图像识别技术领域得到了广泛应用，并被广泛应用于金融风险评估、电子商务中的品牌推广等多个垂直行业场景中

3.3 特点和优势

1. 表达能力强

知识图谱采用三元组形式存储复杂的数据信息。不仅能够准确描绘实体之间的关联关系，并且能够清晰地展示实体内部的各种属性特征。该系统不仅能够有效处理数据的多样性与异质性问题，并且还能应对数据间的复杂关联问题。从而让人们对数据的结构与关系有了更直观的认识。同时又实现了精准的智能问答系统建设、高效的智能搜索引擎开发以及个性化的智能推荐方案设计。

2. 智能问答能力强

在问答系统中使用知识图谱作为搜索引擎外的知识辅助工具 能够显著提高其准确率 召回效果和处理效率 借助引入的知识图谱对话问答模块 人们能够通过与知识库进行自然交互来获取所需信息 此外 知识图谱还可以通过双向构建共享语义网络 进一步促进交流 并增强对话意图的一致性和可信度

3. 数据驱动能力强

在高度组织化且多样的现实环境中

4. 可扩展性强

知识图谱的核心优势在于其灵活适应性强的特点。它不仅能够高效地动态维护和更新数据资源，并且提供了一整套便捷的数据操作功能：支持快速查询、增删改查以及直观的数据可视化展示。此外，在数据组织方面具备强大的扩展能力：能够灵活构建复杂的数据模型（包括实体、关系及其属性），并能有效容纳海量的三元组数据以满足多样化的应用场景需求）。

5. 低延迟高吞吐量

知识图谱具备快速检索、分析和推理的能力，在极短时间内即可完成。不仅能够处理从百万到千亿级别以及更大规模的数据集，在即时查询与决策方面也表现突出。这一技术为人们的工作与生活提供了极大的便利

6. 对多样性、复杂性的建模能力强

知识图谱通过建模不同类型的实体、关系以及实体属性实现对复杂多样的实体数据的处理能力。它借助灵活的链接方式以及组合与嵌套技术整合来自多个来源的不同种类的实体、关系和属性信息。通过提供一个统一的框架来描述复杂数据结构，并有效应对数据多样性、复杂性带来的挑战以及消除潜在的数据噪声和遗漏问题。

7. 支持多种查询方式

知识图谱不仅能够处理结构化的信息检索（如数据库索引），还可以涵盖多种类型的数据表示形式（包括文本数据、图像数据、语音信号以及视频流），从而在不同场景下都能提供灵活的支持。它不仅能够处理简单的数据检索（如表单搜索），还特别擅长进行复杂的推理计算（如路径搜索）、逻辑判断（如布尔运算）以及递归计算（如链式推理），并通过复杂的关联关系分析和条件筛选来高效地定位目标信息。

8. 高效率的学习和推理能力

在构建知识图谱的过程中需要投入大量时间和资源；但通过训练生成的知识模型可以直接部署到实际生产环境中；其构建过程中可利用大数据集以及复杂的规则优化学习效果；系统能够自主调整模型架构与参数设置；从而使其能够有效地建模并进行推理分析各种现实世界的现象。

4.应用场景与特点

下面将介绍知识图谱在不同领域的应用场景和特点。

4.1 医疗健康领域

在医学与健康的交叉领域内, 构建知识图谱有助于推动疾病预测、药物研发以及个人健康管理的进步. 基于结构化的数据模型构建, 医学界得以深入理解疾病的发生机制, 病因及其诊断标准, 同时也能探索有效的治疗方法. 实现精准的疾病诊断. 知识图谱分析的结果被用于帮助医生制定个性化治疗方案.

（1）医疗诊断

在医疗诊断领域中，知识图谱能够促进医生识别患者的疾病、探索治疗方法以及分析治疗效果的同时（包括但不仅限于）评估患者的复诊率。基于结构化的数据模型，在提取临床相关的信息后（例如）医生能够识别患者的症状并对其潜在病因进行判断，并提供相应的治疗方案。此外，该功能单元还可以与其他功能单元协同工作以实现完整的诊疗支持功能。

（2）疾病风险预测

在疾病风险预测领域中，知识图谱能够预防和减轻疾病发生的风险。基于结构化数据构建的模型能够整合医疗史、用药记录、病理数据以及免疫治疗信息，并进而基于这些数据进行风险评估与预测分析。从而帮助患者制定科学的预防方案和合适的治疗策略。

（3）药品开发

在药品开发的相关领域中, 知识图谱是一种强大的工具, 它能够帮助制药团队实现多个目标. 首先, 借助知识图谱技术, 在药品研发过程中能够辅助发现新药及其疗效. 其次, 该技术有助于降低药物副作用的发生率. 此外, 通过构建结构化的数据模型, 制药团队能够在疾病数据库中系统性地收集与整理与疾病相关的数据信息. 这些数据将被用于实施精准筛选与靶向测试程序, 并从中提取出反映不同人群特征的关键指标. 基于这些指标, 药品设计团队能够制定更加科学的创新策略. 同时, 该功能模块还可以支持其他相关模块的工作流程, 包括临床试验管理以及美学疗法的研究工作.

（4）个人健康监控

在个人健康管理领域中，知识图谱能够促进患者更有效地掌握自身健康信息。通过构建结构化的数据模型来收集、存储、分析和整合患者的健康数据信息，在方便患者了解自身健康状况的同时，并能及时发现症状并获取必要的医疗支持。此外，在这一模块中还可以协助医护人员进行更为专业的诊断工作，并提高医疗服务效率以及患者的满意度。

4.2 零售业领域

在零售业领域中, 知识图谱可用于商品推荐以及品牌营销和客户购买决策等多个方面. 基于结构化数据建模的方法下, 在理解顾客喜好和品牌偏好等方面具有显著优势. 针对有强烈个性化需求的顾客而言, 在利用知识图谱的信息获取能力进行数据分析的基础上结合个性化推荐技术后可以获得更加精准的商品匹配结果.

（1）商品推荐

在商品推荐领域内，知识图谱可被用来构建个性化的推荐系统以及优化商品排序策略。为了满足消费者对个性化购物体验的需求，在线平台通常会根据用户的独特偏好提供定制化的商品选择。通过整合结构化数据模型来采集顾客的多元需求信息包括消费习惯、品牌偏好等关键指标，并借助知识图谱分析技术实现精准的商品推荐服务。

（2）品牌营销

在该领域中，知识图谱被用来提升企业品牌的影响力与知名度。通过基于结构化数据构建模型的方法，在商业分析中能够整合并分析消费者的行为特征与决策模式。具体而言，则涵盖了顾客的消费习惯特征、购买行为模式以及相关的决策倾向等关键指标，并运用数据分析技术提取出消费者行为的共性及差异性特征。这些分析结果可为企业识别自身的优势与改进方向提供支持。

（3）客户购买决策

在客户购买决策场景中，知识图谱可用于提升客户满意度并减少流失率。基于结构化数据建模的方法下，企业能够采集顾客的购买行为数据、消费行为特征数据以及收货地址信息等关键指标，并以此为基础构建个性化的推荐系统。该系统将依据顾客的偏好特点、使用场景以及生活习惯等制定个性化推荐方案，并进一步增强客户的忠诚度与粘性。

4.3 制造业领域

在制造业领域中，知识图谱被广泛应用于产品全生命周期管理、设备状态监测与维护、工艺过程优化与控制以及智能化技术支持等多个方面。通过构建标准化数据模型来描绘企业运营体系中的各环节关系网络，在深入分析这些关系时能够有效识别潜在的技术故障或成本超支风险。基于此方法的知识图谱分析不仅能够揭示生产流程中的关键节点、关键路径和关键工艺流程，还能够深入挖掘前后级产业链之间的关联性，在提升整体效率的同时缩短产品开发周期

（1）产品溯源

在产品溯源领域中应用知识图谱时，则可追踪特定产品的源流及其制造工艺。当采用结构化数据建模时，则能使企业系统性地收集整理内部物料清单、生产流程记录以及人力资源配置等相关数据，并通过这些数据进行深入分析以揭示其内在联系和运作机制。进而利用知识图谱分析技术，则能识别出这些关键节点所在位置及其相关的路径环节，并揭示上下级联系之间的关联关系。从而能够明确确定其具体的源头。此功能则可协助其他与产品信息相关的模块运行。

（2）工厂设备管理

在工业自动化领域中运用知识图谱技术能够实现实时监控工厂设备的状态从而确保精准的控制与高效的运转

（3）工艺过程控制

在工艺过程控制领域中，在线知识图谱被用来实时追踪和监控生产流程的变化情况，并确保其运行的可追溯性和准确性。利用结构化数据建模技术，在线企业能够获取关于生产流程的各项相关数据包括生产计划安排、实际操作记录以及员工相关信息等关键指标。借助数据分析工具和技术，在线系统能够识别出生产过程中存在的问题并及时采取应对措施。同时，在线系统还可以为其他相关管理模块提供支持服务

（4）高端人才招聘

在高端人才招聘领域内

（5）智能工程服务

在智能工程服务领域中, 知识图谱作为一种重要的工具, 可以为工程项目施工阶段提供可靠的智能化服务支持. 基于结构化的知识表示方法, 企业能够整合和分析相关的基础数据, 包括但不限于项目名称与地点信息. 人员构成与配置. 材料种类与规格. 施工条件与环境特征. 安全防护措施等多个维度的数据点, 并通过数据分析技术识别潜在风险. 这种基于知识图谱的分析方法不仅有助于及时发现存在的问题, 更能为项目提供切实可行的改进方案, 最终提升项目的质量和效益水平. 此外, 该功能模块还能够与其他相关的管理模块形成良好的协同效应, 如项目管理. 资源调度. 质量控制以及过程监管等多个环节之间建立有机联系

4.4 游戏领域

在各个领域中（尤其是游戏领域），知识图谱被广泛应用于多个方面

4.5 金融领域

在金融领域中, 知识图谱可被应用于搭建与运营一系列金融模型与系统架构. 这些架构不仅包括财富管理相关的智能投顾系统, 还涵盖了风险评估体系以及基于规则的交易决策平台. 金融机构可借助知识图谱获取丰富的数据资源, 包括但不限于历史交易记录、“投资机会数据库”、“公司基本面分析”以及“市场行为轨迹”. 这些数据经过充分的数据分析后, 能够识别客户特征与行为模式, 并据此提供个性化的理财建议. 同时能够支撑开展一系列如投资咨询服务及其他类型金融服务的相关业务活动.

4.6 其他领域

除了上述提到的五个领域之外