解析 | 如何构建知识图谱

编者按：知识地图可以说是一个数据库。在当今大数据时代，知识地图已经成为企业可以发挥重要作用的一个环节，可以提高工作效率；作者分享了关于构建知识地图和问题的答案。让我们看看。 作为大数据内容的搬运工，知识图可以放大组织沉淀数据在知识算法和使用中的应用价值；目前，搜索巨头和购物网站已经通过应用知识网络实现了更深层次的千人千面。 知识地图允许用户查询更多的潜在内容，为组织节省大量的知识重复和回顾，提高无形的竞争力。 本文将从知识图谱的概念和应用两个角度帮助您了解和熟悉知识图谱工具，为降低成本和提高工作过程效率提供新的选择。 知识地图是谷歌在2012年提出的一种复杂的网络知识工具，目标是让搜索找到答案；如今，随着大数据应用的深入，知识工程算法能力的优化，知识地图已成为企业整合内部资源、更好地为客户服务的重要组成部分。 一、概述知识图谱 概念:本质上，知识图谱是一个大规模的语义网络，可以算是知识工程的代表。 形式：网链结构，核心节点，是大数据的价值载体。 应用：知识地图的使用更加灵活。一方面，它可以单独使用。作为数据处理器，它可以直接连接原始数据，从源头清理数据，显示知识数据地图关联；另一方面，它也可以连接到其他系统，在数据沉淀方面，实体分离，知识处理，最终向知识用户提供知识网络和潜在关系。 二、举个例子 假如目前的感觉还不是很直观，让我们一起接受知识图谱的构建任务： 1. 任务场景 现在，企业向您求助，通过与他的深入访谈和业务调研，企业面临以下问题： 1)企业人员流动性高，包括新员工和培训经验丰富的员工。在人员流动的背后，它代表了工作经验和知识沉淀的损失，需要花费更多的精力来做好整理和继承工作； 2)企业知识复杂，工作相关知识内容尚未形成体系。许多员工经常需要找老员工咨询，或者想自学，但总是学习，很难系统地理解知识体系； 3)企业知识成本高，企业最重要的浪费是知识和经验的浪费。企业将知识转化为内生动力的过程过于复杂，潜在影响企业的运营效率。 2. 解决方案 利用知识图谱解决问题有以下优点： 1)构建知识网络链:沉淀的非结构化知识(音视频、图片)和半结构化知识（FAQ）、结构化知识(文档)，数据梳理，适合FAQ二次拆分的知识。 2)实现知识谱系化:利用知识关联算法和图谱算法，构建知识谱系，形成图网，抽离实体、概念和语义关系，使知识相关。 3）构建知识协同：整合整理好的内容，整合知识内容，匹配沉淀数据，生成供前后台企业人员使用的知识资源；前台人员使用知识地图识别客户肖像与营销内容的匹配，后台服务人员使用知识地图识别客户想问的和潜在问题，进一步实现准确的服务。 3. 优势 使用知识图谱的优点总结如下： 1)搜索优化:让每一位知识用户在搜索时匹配准确的搜索内容和扩展的相关性和联想知识内容。 2)知识学习：让每一位知识用户在搜索结果后推荐相关知识进行调用和使用，通过图谱网络展示知识之间的谱系，提高知识的自学能力。 3）数据匹配：深入优化和匹配知识网络中的内容和其他系统的沉淀数据，加工形成更准确的知识数据，提高相关行为图、数据关系图等场景应用范围。 三、Q