知识图谱的概念和分类

一、知识图谱的概念

知识图谱（Knowledge Graph）于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。

知识图谱的分类方式很多，例如可以通过知识种类、构建方法等划分。从领域上来说，知识图谱通常分为两种：通用知识图谱、特定领域知识图谱。

常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点：实体、概念、属性。

实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。世界万物由具体事物组成，此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。

概念指的是具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。

属性则用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。不同的属性值类型对应于不同类型属性的边。如果属性值对应的是概念或实体，则属性描述两个实体之间的关系，称为对象属性；如果属性值是具体的数值，则称为数据属性。

二、知识图谱的分类

1、通用知识图谱

通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科知识库”，其中包含了大量的现实世界中的常识性知识，覆盖面极广。由于现实世界的知识丰富多样且极其庞杂，通用知识图谱主要强调知识的广度，通常运用百科数据进行自底向上（Top-Down）的方法进行构建

2、领域知识图谱应用

领域知识图谱常常用来辅助各种复杂的分析应用或决策支持，在多个领域均有应用，不同领域的构建方案与应用形式则有所不同。

以电商为例，电商知识图谱以商品为核心，以人、货、场为主要框架。目前共涉及9大类一级本体和27大类二级本体。

一级本体分别为:人、货、场、百科知识、行业竞对、品质、类目、资质和舆情。人、货、场构成了商品信息流通的闭环，其他本体主要给予商品更丰富的信息描述。

电商知识图谱，这个商品“大脑”的一个应用场景就是导购。而所谓导购，就是让消费者更容易找到他想要的东西，比如说买家输入“我需要一件漂亮的真丝丝巾”，“商品大脑”会通过语法词法分析来提取语义要点“一”、“漂亮”、“真丝”、“丝巾”这些关键词，从而帮买家搜索到合适的商品。

在导购中为让发现更简单，“商品大脑”还学习了大量的行业规范与国家标准，比如说全棉、低糖、低嘌呤等。

此外，它还有与时俱进的优点。“商品大脑”可以从公共媒体、专业社区的信息中识别出近期热词，跟踪热点词的变化，由运营确认是否成为热点词，这也是为什么买家在输入斩男色、禁忌之吻、流苏风等热词后，出现了自己想要的商品。

最后，智能的“商品大脑”还能通过实时学习构建出场景。比如输入“海边玩买什么”，结果就会出现泳衣、游泳圈、防晒霜、沙滩裙等商品。