知识图谱(Knowledge Graph)是一种结构化的知识表示形式，用于将现实世界中的实体、概念、关系以及它们之间的联系以图形的方式呈现出来。它是一种用于捕捉和组织知识的方法，可以帮助计算机理解和推理关于实体之间关系的信息。

知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。

知识图谱逐步在语义搜索、智能问答、辅助语言理解、辅助大数据分析、增强机器学习的可解释性、结合图卷积辅助图像分类等多个领域发挥出越来越重要的作用。

知识图谱旨在从数据中识别、发现和推断事务与概念之间的复杂关系，是事务关系的可计算模型。

知识图谱的主要特点包括：

1、实体和关系

知识图谱以实体为节点，以关系为边，构建了实体之间的关联关系。实体可以是人、地点、事件、事物等，而关系表示这些实体之间的联系和互动。

2、结构化信息

知识图谱以结构化的方式组织信息，使得实体和关系之间的关联关系更加明确和可理解。

3、多层级

知识图谱可以拥有多个层级，从广泛的概念到具体的实体之间的关系，从而构建了一个丰富的知识体系。

4、语义关联

知识图谱不仅关注实体之间的关系，还强调实体之间的语义关联，可以帮助计算机理解实体之间的上下文。

5、语义搜索和推理

知识图谱可以用于语义搜索和推理，使计算机能够根据实体之间的关系和语义，提供更精准的搜索结果和推理结论。

知识图谱在人工智能、自然语言处理、搜索引擎、语义Web等领域中具有重要的应用。例如，谷歌的知识图谱在搜索引擎中用于提供更丰富的搜索结果，Facebook的Open Graph用于构建社交网络中的实体关系，百度的知识图谱用于帮助人工智能理解语义等。

总体而言，知识图谱为计算机理解和处理复杂的实体关系提供了一种强大的方式，有助于更好地模拟人类的知识结构。

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