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知识图谱定义、应用场景及构建方法

发布日期：2024-10-30 08:54:23 浏览次数： 1721 来源：简一一爱成长

首先让我们通过一个直观的例子来感受知识图谱的魅力。在娱乐圈中，以王菲、谢霆锋和周迅等明星为中心，构建了一个错综复杂的知识网络体系。这张图不仅揭示了明星之间令人意想不到的关联，还让我们得出一个有趣的结论：贵圈真乱。而这，其实就是知识图谱的一个生动体现，它学习的正是娱乐圈中各明星之间的关系知识。

当然，娱乐圈的知识图谱或许稍显玩笑，但在我们互联网行业，知识图谱的应用则更加严肃且实用。

以医疗体系为例，我们可以围绕疾病、治疗方式以及疾病所属的科室，构建起疾病表现与科室之间的关联网络。基于医疗知识体系构建的知识图谱，对于医疗诊断、治疗方案的制定等方面都具有重要意义。

01、知识图谱的概念

那么，为什么会出现知识图谱这一概念呢？要回答这个问题，我们首先需要拆解“知识”和“图谱”这两个词。

在互联网或电脑上，我们看到的所有内容，其最原始形态都是由信号构成的。无论是我们听到的声音、看到的图像，还是阅读到的文字，它们都是通过电磁信号传递给我们的计算机。计算机将这些信号处理后，以数据的形式存储在数据库中。然而，这些数据虽然丰富，但我们并不知道如何应用它们，它们也未能创造出应有的价值。

因此，我们需要对这些数据进行处理，将其转化为人们可以获取的信息。例如，在课程列表页，我们能看到课程的名称，点击进入后能看到课程的视频，这些都是信息。然而，AI的最终目标是让计算机能够学习知识、处理知识。

于是，我们引入了一个新的概念——知识。知识是指那些能够快速地被类似于人脑选择、分析和决策所利用的东西。例如，当我们看到一节课的名称是“知识图谱的定义及应用场景”时，可能并不知道什么是知识图谱。但如果有人告诉我们，知识图谱是人工智能的一种技术手段，那么我们就获取到了一个知识。

在我们的世界中，知识主要分为两种：陈述型知识和经验型知识。陈述型知识主要回答“什么是什么”的问题，我们学习的大部分内容都属于这一类。例如，“人工智能是机器学习的一个分支学科，实现人工智能的主要手段是机器学习”就是一个陈述型知识的例子。而经验型知识则是指针对某个方法或流程构建出的知识体系，如使用洗衣机的步骤或编写代码的程序等。

当我们把所有的知识，无论是陈述型还是经验型，都以图的方式展示出来，用有逻辑的图的方式表示知识点和知识点之间的关系，这就构成了知识图谱。因此，知识图谱的定义可以表述为：用知识的网状结构表述的方式。在知识图谱中，主要构成的两个元素是知识点和知识点之间的关系。

02、知识图谱的应用实例

以医疗体系为例来具体说明。在这个知识图谱中，我们设定了多个知识点，比如“腰肌劳损”。关于腰肌劳损，我们详细记录了其位置（腰部）、具体表现（腰酸疼痛）、缓解方法（减少锻炼、吃止疼药）以及治疗建议（外敷膏药、看骨科）等。这样，一个关于腰肌劳损的完整知识体系就构建起来了。

接下来，我们再添加另一个知识点——“腰间盘突出”。同样地，我们记录其发生位置（腰部）、可能的表现（与腰肌劳损类似的症状，但也可能有所不同）、治疗方法以及应就诊的科室（同样可能是骨科）。通过将这两个知识点相串联，并用网状结构表示它们之间的关系，我们就构建出了一个关于腰部疾病的知识图谱。

这个知识图谱的实用性非常强。比如，当我们遇到腰部不适时，可以快速通过图谱找到可能的问题所在——腰肌劳损或腰间盘突出，并获取相应的治疗建议。同样地，如果我们想了解骨科主要治疗哪些疾病，也可以轻松地在图谱中找到答案。

知识图谱在其他领域也有广泛的应用。以企查查为例，我们可以构建以公司关键股东或公司本身为核心的知识图谱，从而清晰地看到各大股东的投资版图、公司之间的关系以及公司的背景和发展前景。这对于我们做出商业决策、选择合作伙伴或求职等都具有重要的参考价值。

在社交网络的舆情监控和舆情传播图中，知识图谱也发挥着重要作用。通过构建以事件、时间、地点等为节点的知识图谱，我们可以清晰地看到舆情的爆发时间、关键节点以及关键事件；通过构建以用户、话题或事件为核心的知识图谱，我们可以清晰地看到舆情的传播路径和影响力，为舆情管理提供有力的支持。

现在的搜索引擎已经变得非常智能，能够直接回答关于两个主体之间关系的询问。比如，当我们问爱因斯坦和哥白尼是什么关系时，搜索引擎可以直接给出答案——没什么关系。这是因为搜索引擎背后构建了一个庞大的知识图谱网络，能够快速识别并回答这类问题。

同样地，智能问答机器人、法律方向的机器人以及客服系统也大量应用了知识图谱技术。比如，在法律方向的机器人上，通过构建包含中国刑法、民法等法典的庞大知识图谱体系，机器人可以快速回答关于判刑机制的问题。

在铁路购票系统中，通过构建以地点为顶点、以到达方式为连接的知识图谱，系统可以为我们提供从A点到B点的多种购票方案，极大地方便了我们的出行。

然而，知识图谱的应用远不止于此。在金融风控领域，知识图谱更是发挥着举足轻重的作用。通过构建包含借款人、任职公司、联系电话等信息的知识图谱，我们可以快速识别出潜在的风险点。比如，当多个借款人填写了相同的公司信息但联系电话不同时，我们就可以通过知识图谱快速识别出这些异常信息，从而进行进一步的风险评估。

此外，知识图谱还可以用于识别传销组织。通过构建包含人员关系、交易记录等信息的知识图谱，我们可以清晰地看到传销组织的层级结构、资金流向等关键信息，为打击传销提供有力的证据。

在金融贷款套现方面，知识图谱同样发挥着重要作用。通过构建包含用户消费记录、转账记录等信息的知识图谱，我们可以快速识别出用户的套现行为。比如，当用户频繁进行消费后转账给同一人或同一账户时，我们就可以通过知识图谱快速识别出这种异常行为，从而采取相应的风控措施。

03、知识图谱的生成

那么，知识图谱是如何生成的呢？这背后离不开大量的机器学习和人工智能技术。首先，我们需要通过网络爬虫等技术从互联网上抓取大量的数据。然后，通过深度学习等方法对这些数据进行处理和分析，提取出实体和实体之间的关系。最后，将这些实体和关系以图的形式进行展示和存储，就形成了我们所说的知识图谱。

值得注意的是，知识图谱的构建并不是一蹴而就的。它需要不断地更新和优化以适应新的数据和需求。同时，由于知识图谱涉及大量的敏感信息和个人隐私，因此在构建和使用过程中也需要严格遵守相关的法律法规和道德规范。

04、知识图谱与传统数据库的区别

机器学习、人工智能与知识图谱都是为了实现人工智能而出现的工具。知识图谱为人工智能或知识学习提供了底层的数据支撑，而机器学习则帮助生成和优化知识图谱。这三者之间存在着复杂的双向关系，共同推动着人工智能的发展。

传统数据库主要强调信息的记录性，比如用户编号、名称、出生年月等。而知识图谱则更加注重记录信息和信息之间的关系，即知识本身。通过将信息进行结构化的整理，知识图谱使得信息的正向和反向查找都变得容易，极大地方便了前端应用。

此外，知识图谱在计算深层次信息时，其效率远超传统数据库。比如，如果你询问知识图谱“爱因斯坦的侄子是谁”，它能够迅速找到答案。而如果使用传统数据库，则需要编写复杂的查询语句，效率较低。因此，知识图谱更适合实时计算的场景，如金融风控、智能机器人控制等。

与预训练模型如ChatGPT相比，知识图谱在逻辑严谨性和科学性方面更具优势。ChatGPT更适合在没有明确答案、需要聊天对话的场景中使用。而当你需要得出逻辑严谨、基于科学展示的结果时，知识图谱则更加合适。

05、知识图谱的构建步骤

那么，如何构建知识图谱呢？构建知识图谱通常分为六步：知识建模、知识获取、知识融合、知识存储、知识计算和知识应用。其中，知识建模是构建知识图谱的第一步，也是最重要的一步。

在知识建模中，我们需要定义节点和边。节点可以看作是知识图谱中的实体，如疾病、部位、症状等。而边则表示实体之间的关系，如疾病与症状之间的关系。为了构建全面的知识图谱，我们需要尽可能多地定义节点，以便在应用时能够方便地检索和挖掘信息。

在构建知识图谱时，我们还需要注意本体和实体的区别。本体可以看作是知识图谱中的抽象概念，如疾病、部位等。而实体则是基于本体之上展示的具体数据，如腰肌劳损、腰部等。理解本体和实体的区别有助于我们更好地构建和应用知识图谱。

在知识建模的初步阶段，我们主要关注的是本体的构建。虽然技术层面存在两种模型——三元组模型（如RDFs）和属性图模型，但作为产品经理，我们主要需理解并构建好本体即可。

三元组模型通过定义主语、谓语和宾语来明确实体及其关系，而属性图模型则侧重于定义顶点（即实体）及其连接。在构建知识图谱时，我们首先要明确这些实体和它们之间的关系，这是知识建模的核心。

接下来是知识获取阶段。知识图谱的数据来源通常分为两类：非结构化数据和结构化数据。非结构化数据，如书籍、网站中的文本，需要借助自然语言处理（NLP）技术来识别实体和关系。例如，从《西游记》中识别角色及其关系，就需要用到实体识别和关系抽取技术。而结构化数据，如数据库中的记录，则可以通过特定的算法（如D2R）直接转化为知识图谱。

获取到知识后，我们需要进行知识融合。由于知识图谱的数据源可能不止一个，因此需要将不同来源的知识图谱进行对齐、匹配和映射。这包括本体对齐（确保不同算法识别出的相同实体被正确归类）、本体映射（建立不同知识图谱中实体之间的对应关系）以及实体匹配（识别并匹配在不同描述下的同一实体）。

完成知识融合后，我们将知识存储在图数据库中。图数据库主要存储的是点和边，即实体和它们之间的关系。这种存储方式使得后续的知识计算和推理变得更加高效。

知识计算和推理是知识图谱应用的关键环节。图形计算包括图挖掘和图推理两部分。图挖掘旨在从现有的图中找到规律，如通过图匹配查询特定知识图谱中的信息，或通过图聚类分析实体之间的相似性。图推理则涉及图的补全、连接预测和关联关系推理等任务，以完善和优化知识图谱。

知识图谱的应用场景广泛，包括语义搜索、可视化决策支持和模型探索等。在语义搜索中，我们可以利用知识图谱快速过滤和串联关键信息。在可视化决策支持方面，知识图谱能帮助我们更直观地理解和分析数据，从而做出更科学的决策。而在模型探索中，知识图谱则能辅助我们发现新的规律和模式，推动创新和进步。

知识图谱是一种基于现有信息构建的有逻辑展示的图形。它通过将知识查询和知识处理的逻辑封装在图形和连接边中，实现了快速、及时的大规模反应和计算。

因此，构建和应用知识图谱对于提升企业的决策效率和反应速度具有重要意义。同时，它也是推动AI技术发展和应用的重要工具之一。

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