从最初的 Google 搜索，到如今的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统等各个领域，知识图谱的应用无处不在。知识图谱（Knowledge Graph）的概念由 Google 在 2012 年正式提出，旨在打造更智能的搜索引擎，并在 2013 年后逐渐在学术界和工业界得到了广泛的关注和应用。如今，随着智能信息服务的快速发展，知识图谱已经被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析以及反欺诈等诸多领域。
通过知识图谱，可以将 Web 上的信息、数据以及它们之间的链接关系整合为有意义的知识，使得信息资源更容易被计算、理解和评估，从而形成一个 Web 语义知识库。知识图谱凭借其强大的语义处理能力和开放互联能力，为构建万维网上的知识互联提供了坚实的基础，使得 Web 3.0 提出的“知识之网”愿景成为可能。
什么是知识图谱
知识图谱是结构化的语义知识库，是一种基于图的数据结构，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的 “ 实体，关系，实体 ” 的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
下面我们看一张简单的知识图谱：
我们可以从图中看到，如果两个节点之间存在关系，就会被一条无向边连接在一起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。知识图谱的基本单位，便是 “ 实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）” 构成的三元组，这也是知识图谱的核心。其中实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物，而关系是连接不同的实体，指代实体之间的联系。
如何构建知识图谱
知识图谱的构建方式主要有两种：自顶向下和自底向上。
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自顶向下构建：这种方法依赖于结构化的数据源，例如百科类网站。这些高质量的数据源提供了已经整理好的信息，从中可以直接提取出知识的本体和模式，并将其加入到知识库中。 例如：在构建医学知识图谱时，可以利用医学百科全书、药物数据库等已经结构化的数据源，从中获取疾病、药物、治疗方法等的信息，这些信息本身已经按照一定的模式整理好，方便直接应用于知识图谱的构建。
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自底向上构建：这种方法从公开采集的海量数据中提取信息，通过一定的技术手段（如自然语言处理、机器学习）识别出潜在的资源模式。然后，选择其中置信度较高的新模式，经过人工审核确认后，再将其纳入知识库。
例如：在电商领域构建知识图谱时，可以从用户评论、产品描述等非结构化数据中提取有用的信息。比如，通过分析大量用户评论，可以识别出某产品的优点或缺点。将这些信息与已有的产品知识结合，经过人工审核后，加入到知识图谱中，以改进产品推荐系统。
通俗而言，从下图我们可以了解到：
- 自顶向下方法：强调了来自结构化数据源的信息，如百科全书、数据库、学术期刊等，这些信息直接被用来构建知识图谱，包含明确的类别，例如“疾病”、“药物”、“治疗方法”、“地理”、“历史事件”等。
- 自底向上方法：展示了来自非结构化数据源的信息，如社交媒体图标、用户评论片段、新闻头条、博客文章等，这些信息通过“自然语言处理与机器学习（NLP & ML）”技术进行处理，最终形成知识图谱，包含“产品反馈”、“用户情感”、“热门话题”、“新兴趋势”等类别。
这两种方法相辅相成，自顶向下方法保证了知识图谱的质量和可靠性，而自底向上方法则可以帮助快速扩展知识图谱的覆盖范围和丰富度。
数据类型和存储方式
知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）：
- 结构化数据（Structed Data）：如关系数据库
- 半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
- 非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本
如何存储上面这三类数据类型呢？一个是通过RDF（资源描述框架）的规范存储格式来进行存储，还有一种方法是使用图数据库来进行存储，常用的有Neo4j等。
接下来介绍一下如何构建一个知识图谱，用到的工具是Neo4j。Neo4j作为一个图数据库，为了数据的储存、读写等操作更合理高效，在设计逻辑上和知识图谱有一些差别，所以这里先介绍一下Neo4j的一些概念。
node：不仅仅是一个单一的实体或者属性，它包括了label和property。
label：根据label把node划分成一个个集合，比如说"学生"可以是一个label，"国家"也可以是一个label，label具体是什么由我们来设计，我们可以通过指定label对这一批数据进行特定的操作。除此之外，一个node可以拥有多个label，为node设计什么label，主要还是要根据实际情况判断，看如何设计能方便数据的查询和修改等操作：
relationship：连接两个node的边，而且这是有向边，relationship中包含relationship type，比如"acted_in"，就是表示Tom Hanks是Forrest Gump中的一个演员：
property：是一个键值对，在之前node的介绍中也提到，node由label和property构成。node和relationship都可以有property。其中，如果node没有name的话，在可视化界面是不会显示这个node的名称的。
from py2neo import Graph, Node, Relationship
# 连接Neo4j
g = Graph(
host='127.0.0.1',
http_port=7474,
user='neo4j',
password='neo4j')
# 创建节点
da_vinci = Node('person', name='DA VINCI')
mona_lisa = Node('art', name='MONA LISA')
louvre = Node('place', name='LOUVRE')
g.create(da_vinci)
g.create(mona_lisa)
g.create(louvre)
relation1 = Relationship(da_vinci, 'painted', mona_lisa)
relation2 = Relationship(mona_lisa, 'is_in', louvre)
g.create(relation1)
g.create(relation2)