vue知识图谱可视化_结构系列06|知识图谱
一、知识图谱的前世今生
20世纪60年代初至1975年之间期间内期间内期间内期间内期间内期间内期间内期间内 1969年 1975年之间期间内 1975年至1985年间间间间间间间间间间 1985年至1995年间间 为了便于理解为了便于理解为了便于理解为了便于理解为了便于理解为了便于理解为了便于理解为了便于理解为了便于理解
2006年时, 伯恩斯·李在创造链接数据（Linked Data）的概念上迈出了重要一步. 他的目标是连接数据间的关联以构建一个庞大的网络.
2012年谷歌推出‘知识图谱’的概念；这一概念特指用于提升搜索引擎性能的知识库
二、知识图谱的内涵外延
Knowledge Graph： 知识图谱是一种基于复杂网络模型的知识表示形式，在这种架构下，各实体间通过特定语义关联而形成有机整体。 知识图谱不仅包含各实体间的关联关系，并且通过属性维度进一步丰富了其表征能力。 每一条蕴含特定语义信息的知识单元都可以被形式化地表示为SPO三元组（Subject-Predicate-Object），其中主体（Subject）、谓词（Predicate）和宾语（Object）分别对应着具体的研究对象、核心关联和结果指标等关键要素。
知识图谱是基于将应用数学领域的理论与方法相结合，并融合图形学原理及信息可视化技术等学科的方法进行研究；随后通过构建可视化图谱来直观呈现学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构；这一过程实现了多学科交叉融合后形成的现代理论体系
在图书情报学领域中被称为知识域可视化或知识领域映射图谱，在学术界用于展示学科发展进程与结构关系的多种不同图表；通过可视化手段描绘学科资源及其存在的载体类型，并从现有文献中提取信息并进行深入研究。
这种信息处理方法采用了一种称为语义网络的知识表示体系，在其中每个节点被用来标识特定的概念实例或者抽象实体，并通过连接部分来描述它们之间的各种关联类型。在构建一个知识库架构时，则会采用多个三元组的形式来组织数据。每个三元组都包含一个头结点用于标识关系来源、一个尾节点用于标识关系结果以及一个中间的关系标识符。
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三、如何构建知识图谱
人工智能中的知识扮演着重要角色。构建知识图谱的过程就是通过赋予机器与人类相媲美的认知与理解能力。这一过程不仅能够帮助机器建立认知体系，并且还能深入理解世界运行机制以及其应用场景。主要涉及以下几个方面：
- 明确真实需求：定义问题
- 构建先验知识：知识建模
- 多源结构：知识获取
- 提取融合并统一：知识融合
- 基础层的应用层：知识存储
- 基于算法的识别过程：知识计算
- 可视计算呈现：图像挖掘
四、知识图谱的应用场景
智能对话系统
风险管理平台
投资分析平台
自动化物流解决方案
数字营销服务模块
医疗健康数据管理系统
智能学习个性化定制引擎
用户行为数据分析平台
智能车辆控制技术模块
犯罪大数据追踪系统
……
五、知识图谱的相关学科
应用数学
图形学
信息可视化技术
信息科学
计量学（引文分析、共现分析）
……
六、个人理解及迁移联结
一行法师曾说：如果你是一位诗人,你会很清楚地看到,在这一张纸上飘浮着一朵云.没有云,就不可能有雨；没有雨,树木就无法生长；没有树木,我们也就无法造纸.如果看得深入一些,你会发现:太阳、伐木工人、面包师、他的父亲与母亲.如果没有这一切的存在,这张纸就无法存在.事实上,我们根本无法指出任何一件不在我们周围的物品——时间、空间、地球、雨水、土壤中的矿物质、阳光、云彩、河流以及温度等.所有这些都在这张纸上共同存在.每个人都有自己的知识体系,它可能是完整无缺的也可能是支离破碎的；它可能是系统化的也可能是碎片化的.构建知识体系的过程就是认识世界的过程——认识世界中万事万物的属性与联系：属性如同金木水火土等；联系如同相生相克相乘相侮等关系；属性如同"男性"这一概念；联系如同上下级关系（ superior-subordinate）、父子关系（parent-child）、夫妻关系（spouse）、兄弟关系（sibling）以及朋友关系（friendship）等.这种认识过程的目的在于找到万事万物在浩瀚宇宙中所具有的独特性——找到它们各自所属的位置并实现有序运行.
与知识图谱相关的事情/事件：
- 食物链/生态系统
- 天眼查/企查查及其相关平台
- 蜀Batman网络
- 天猫精灵/小米同学等创新产品
- 广告个性化推送系统
- 拓扑学研究领域
- 计算机视觉技术（CVT）及其可视化应用
- 信息图制图指南与设计规范
- 连环互动游戏平台
- 警力资源配置优化与犯罪数据分析系统
- 五行元素理论基础
参考文章：
权威干货分享：深入探索构建知识图谱的技术基础及其实现应用（1） MicN 博客园