知识图谱运用系统提供了一个人工智能的多维知识图谱，它结合了推理和机器学习，来实时分析和解释非常大的数据集。其构建意义是知识图谱在非结构化数据中输入计算分类法、主题建模、实体识别及分类等。
它是一个可扩展的解决方案，使系统能够不断学习用户行为并了解用户的需求，同时使人机交互更加自然和直观。知识图谱可帮助公司从复杂系统中大规模获取新站点，从而为最终用户提供类似于数字媒体上的人机交互的体验。
也许大家对知识图谱这个术语不熟悉，但其实在生活中我们已从中受益。
例如，我们可以建立一个关于电影和演员之间的知识图谱，或者我们可以描述食材或食谱，以及烹饪它们所需的步骤。这意味着机器能够理解这些实体之间的关系，以及它们的共同属性，这让我们能够在我们周围的不同事物之间建立联系。一个知识图谱是由节点组成的，并由边连接。节点描述任何物体、人或地点，而边定义了节点之间的关系。知识图谱可以构建不同的数据源并将它们绑定在一起来推断缺失的事实。
如今，知识图谱利用了一种叫做自然语言处理（NLP）的算法，通过称为语义丰富的过程构建节点和边视图。例如用非结构化的文本搭建一份白皮书，然后使用自然语言处理对该文本并进行分类，从而真正创建与该信息相关的数据集。
知识图谱除了用于帮助解答问题之外，还可以用于很多商业场景。例如，当你在YouTube平台中观看视频，那么列表中会出现相关联的推荐视频。这就是利用知识图谱，基于人们正在搜索的问题和他们可能喜欢的其他视频。在零售业中，知识图谱可以帮助理解产品之间的关系，这样公司就可以推荐顾客可能感兴趣的不同搭配。
知识图谱以其强大的语义处理和认知能力，建立起一个开放且互联的世界。而我们的未来，也将与知识图谱紧密相连。
想要了解更多政策信息可以咨询中培课程顾问李老师18911709446（同微信）