知识图谱作为一种结构化的语义知识表示框架，能清晰描述实体间的关联关系，其构建与应用需依托多领域基础知识，核心可归纳为数据基础、技术基础与理论基础三大类，共同支撑从 “数据” 到 “知识” 的转化。

1、数据基础是知识图谱的 “原材料” 保障，主要包括结构化、半结构化与非结构化数据相关知识。

结构化数据如关系型数据库中的表数据，需掌握数据表设计、SQL 查询等基础，能提取规整的实体(如 “用户 ID”“商品名称”)与属性信息;半结构化数据如 XML、JSON 文件、网页表格，需了解标签解析、节点提取方法，从中挖掘隐含的关联关系;非结构化数据如文本、图片、音频，是知识图谱的重要数据来源，需具备文本分词、关键词提取等基础认知，例如从新闻文本中识别 “人物”“事件” 等实体，为后续知识抽取铺垫。同时，还需理解数据质量评估知识，如数据完整性、准确性校验，避免劣质数据影响知识图谱的可靠性。

2、技术基础是知识图谱构建与应用的 “核心工具”，涵盖数据处理、知识抽取、存储与查询等技术。

数据处理层面，需掌握数据清洗(如去除重复值、修正错误数据)、数据集成(融合多源数据)的基础方法;知识抽取技术是关键，要了解实体抽取、关系抽取、属性抽取的基本逻辑，以及分词、词性标注等自然语言处理(NLP)基础技术，这是从非结构化数据中挖掘知识的核心;存储与查询层面，需知晓图数据库(如 Neo4j)的基础原理，理解节点、边的存储结构，掌握基础图查询语言(如 Cypher)，区别于传统关系型数据库的存储逻辑，满足知识图谱对 “关联查询” 的高效需求。

3、理论基础为知识图谱提供 “逻辑支撑”，主要包括语义网理论与图论。

语义网理论是知识图谱的思想源头，需理解资源描述框架(RDF)—— 用 “主体 - 谓词 - 客体” 三元组表示知识的核心形式，以及本体论(Ontology)知识，它定义知识图谱的概念体系与分类逻辑，例如 “电子产品” 包含 “手机”“电脑” 等子类，确保知识的一致性与规范性;图论则是知识图谱的结构基础，需掌握图的基本概念(如节点、边、路径)、图的遍历算法(如深度优先、广度优先)，这是分析实体关联路径、实现知识推理的关键。

此外，还需具备基础的人工智能常识，如机器学习中分类、聚类算法的基本思想，部分知识抽取任务(如实体识别)需依托机器学习模型实现;同时了解知识推理的基础逻辑，如基于规则的推理，为知识图谱的知识补全与应用拓展提供理论支持。这些基础知识相互衔接，共同构成知识图谱学习与实践的基础框架。