知识图谱（Knowledge Graph）
历程发展
知识图谱的历程发展，可以追溯到20世纪70年代诞生的专家系统。
专家系统：一个有大量的专业知识和经验的程序系统，它会根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断（比如，医学领域等等）。就是模拟人类专家的决策过程，来解决一些比较专业化的问题。
它的大概的发展历程
1984年
1984年，Douglas Lenat（道格拉斯·莱纳）设立了Cyc（赛科），是一个当时比较出色的项目。它就是一个本体知识库，目的就是：收集生活中的常识知识，并把它们编码集成到一个全面的本体知识库里面。
Cyc和其他专家系统一样，不仅包括知识，而且提供了非常多的推理引擎，归纳推理等等。
目前的Cyc知识库，涉及50万条概念的500万条常识知识。
OpenCyc是Cyc开放出来的，免费供大众使用的部分知识，包括24万条概念的约240万条常识知识。
1989年
1989年，Tim Berners-Lee（蒂姆·伯纳斯-李）发明了万维网（World Wide Web）。
更方便的获取知识。
1998年
1998年，Tim Berners-Lee再次提出语义网（Semantic Web）。
目的：让机器，也能像人类一样，可以很好地获取并使用知识。
它可以根据语义进行判断，想要实现人与电脑之间的无障碍沟通。
但是，语义网是一个较为宏观的设想，并且它的设计模型是“自顶向下”的，导致其很难落地。所以，学者们逐渐将焦点转向了数据本身。
给大家看一个语义网络，语义网络其实就是一个网络。
下图：
有各种不同的概念，比如：
中间的 Mammal 是哺乳动物，猫（cat） 是一种哺乳动物，猫有毛；
熊是哺乳动物，熊也有毛；
鲸是一种哺乳动物，鲸在水里面生活；
鱼也在水里面生活，也是一种动物；
哺乳动物是一种脊椎动物，也是动物的一种。
图里，所有的节点和边的总和，就构成了一个网络。每一条边上都有一些标识，用术语来说就是 “ 有类型的边 ”，这种 “ 有类型的边 ” 连在一起的节点叫 “ 语义网络 ”，概念是非常简单的。
2006年
2006年，Tim Berners-Lee提出链接数据（Linked Data）的概念。
鼓励大家把数据公开，并遵循一定的原则（2006年提出4条原则，2009年精简为3条原则）。
目的：数据不仅仅发布在语义网中，而要建立起数据之间的链接，从而形成一张巨大的链接数据网。
其中，最具代表性的就是：2007年开始运行的DBpedia项目，是目前已知的第一个，大规模开放域链接数据。
2012年
2012年，Google提出了知识图谱的概念。
简单地说：谷歌知识图里面，充满了关于不同人物、地点和事物的数十亿个事实（通常归类为“实体”）。涵盖了从小众话题，到医学和科学等专业话题的所有内容。
总体而言，谷歌有超过 50 亿个实体和超过 5000 亿个事实。
然后，谷歌会根据你的搜索查询，和存储在 Google 知识图谱中的信息相匹配，然后返回给你查询结果。
例如，您可以问 Google “美国的总统是谁？”。
Google 不仅可以回答你提出的问题，还可以为提供所有的「相关信息」。
谷歌使用了“知识图谱”之后，大幅度提高了Google搜索的最终效果：
1. 找到正确的结果。因为，很多关键词可能代表多重含义，所以知识图谱会把最全面的信息展现出来，让用户找到自己最想要的那种含义。
2. 最好的总结。有了知识图谱，Google可以更好的理解用户搜索的信息。比如，当你搜 “玛丽·居里” 时，你不仅可以获得这个关键词的所有相关内容，还能获得居里夫人的详细生平介绍。
3. 更深、更广。 “知识图谱”会给出搜索结果的「完整知识体系」。所以，用户往往会发现很多不知道的东西（知识）。比如：当你搜索一个即将去旅行的地方时，可能你会发现一个以此命名的餐馆，甚至还可能发现还有一本小说就叫这个名字，并且已经改编成了同名电影。
知识图谱相关概念
知识图谱相关概念：本体、知识库、链接数据、语义网络。
(1) 本体
本体：用于描述实体和实体间的关系。
举个例子，如果，我们要做图书领域的知识图谱。
首先，要对图书进行分类。这个分类就是本体。
比如说，图书分为计算机类和电子类，计算机类有分为网络、人工智能。有了这个分类后，我们就可以把图书都分到每个类别。
比如说，《Zero to One》是一本进口原版书。然后，这本书有各种属性－属性值。比如说书的作者是Peter Thiel，这些数据，就构成了一个图书知识图谱。
⚠️：这里分类和知识图谱一起，可以看成是一个图书知识库。
也就是说，本体是强调的是：概念关系。
知识图谱强调：实体关系和实体属性值。
知识库：是所有知识的集合。
最常用的本体描述语言： RDF 和 网络本体语言(Ontology Web Language，OWL)。
用 RDF举个例子：
RDF本质上是三元组：主语、谓语、宾语就是个三元组。
比如 “ 我是Tim ”，“ 我 ” 是主语，“ 是 ” 是谓语，“ Tim” 是宾语。在 RDF 这个框架下，所有的关系，最后都被拆分成三元组。
(2) 知识库(Knowledge Base)
本质上：是管理知识的数据库。最早作为专家系统(Expert System)的组成部分，用于实现决策推理。
知识库中的知识：有本体知识、关联性知识、规则库和案例知识等很多种不同的形式。
(3) 链接数据(Linked Data)
前面讲了：2006年，Tim Berners-Lee提出链接数据（Linked Data）的概念。
和语义网络相比，更关注建立数据之间的链接。
(4) 语义网络(Semantic Network)
更注重描述概念和他们之间的关系。
⚠️：和语义网不同。
其实是一种有向图：
- 顶点代表：概念；
- 边：这些概念之间的语义关系。
知识图谱的存储
知识图谱的存储可以分为：
- 基于表结构的存储
- 基于图结构的存储
其中，基于表结构的存储：用二维数据表来存储数据。例如：三元组表、类型表以及关系数据库。
基干图结构的存储：用图数据库。
1. 三元组表
SPO三元组。SPO分别是一个句子的主语(subject)、谓语(predicate)、宾语(object)。
优点：存储实现方式简单，易于理解。
缺点：把所有的知识，都存放在同一张表：过于庞大，执行插入、删除、修改、查询等操作时效率低。所以，在大型知识图谱系统中，很少采用这种方式。
2. 类型表（属性表）
类型表：每一类数据，单独建立一张数据表来存储。
例如：学生表、课程表、班级表等。同一类型的实例，存放在同一张表里面。
问题：查询时必须指定属性，没有办法做到不确定属性的查询。
3. 图结构
图数据库的优点：
可以直接表示知识图谱的结构。其中，图中的节点：表示知识图谱的对象；图中的边：表示知识图谱的对象关系。
优点：
1. 数据库本身就可以提供完善的图查询语言。
2. 在查询速度上，要优于关系型数据库。
缺点：
图数据库的更新比较复杂，数据更新速度慢，大节点的处理开销很高。
所以，一般使用以图数据库为主，结合其他系统的方式来存储知识图谱。
常见图数据库：neo4j。
知识图谱挖掘与计算
知识图谱的挖掘主要是基于图运算的理论，从海量结点中寻找权威节点（重要节点），与目标节点最近（路径最短）且最权威的节点。
1. 最短路径算法
最短路径算法可分为Dijkstra（迪杰斯特拉，读作：dyke - stra）算法和Floyd（弗洛伊德）算法。
Dijkstra（迪杰斯特拉）算法
Dijkstra算法：是典型的单源最短路径算法。用于计算：一个顶点，到其他所有顶点的最短路径。
核心思想：以起始点为中心，向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
Dijkstra计算最短路径时，需要指定起点s(就是从顶点s，开始计算)。
此外，还要有两个集合S和U：
- S集合的作用：记录，已求出的最短路径的顶点(和相应的最短路径长度)；
- 而U集合记录：还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。
步骤：
初始状态时，S集合中只有起点s；U集合中是除s顶点之外的所有的顶点，并且U集合的路径是"起点s到每个顶点的路径"。
然后，从U集合中找出：路径最短的顶点，其加入到S集合中；
接着，更新U集合中的顶点。
然后，再从U集合中找出路径最短的顶点，并将其加入到S集合中。
一直重复这个操作，直到遍历完所有顶点。
2. 权威节点分析
权威节点就是重要节点
权威节点分析：主要采用「互投票」方法，它的思想来源 PageRank思想。
PageRank 的核心思想：越多的优质网页所指向的网页，那么它属于优质网页的概率就越高。
PageRank，是斯坦福大学研究项目的一部分。当时，它们做这个项目的目的：“提高网络搜索引擎的质量。”
它的大概思路就是：
假设页面 C 有两个链接：一个来自页面 A，一个来自页面 B。
页面 A 比页面 B 强，并且外向链接也更少。
然后，就可以把信息输入到 PageRank 算法中，就可以得到页面 C 的 PageRank。
3. 相似节点发现
相似节点发现：常常应用于企业中的客户分群。
比如，一个企业有一些客户，他想找到其他类似的客户，用相似节点发现的算法就可以实现。
也会使用到：改进的k-均值聚类算法。求出最终一个结构。
知识图谱的构建过程
知识图谱的逻辑结构：数据层和模式层
- 数据层：知识图谱的数据存储；
- 模式层：在数据层之上，存储的是经过提炼的知识。
知识图谱有2种构建方式:
- 自顶向下：需要专家，手工编辑形成数据模式
- 自底向上：借助一定的技术手段，从公开采集的数据中，提取出资源模式进行映射，经人工审核之后，加入到知识库中。
一般，步骤包含三个阶段
(1) 信息抽取：
从多种结构化、半结构化、非结构化数据源中，自动抽取信息，得到知识元。
(2) 知识融合：
对获得的知识，进行整合，消除矛盾和歧义。
(3) 知识加工：
对于收集的内容资源，进行融合处理。形成：结构化、系统化的内容。并且经过评估，只有合格的部分才加入到知识库中。
例子：电商领域的知识图谱构建
① 确定领域本体。例如，要描述的领域是“电商”。
② 列举领域内的术语集合。例如，要描述“电商”这个领域：可以列举出“商品”“卖家”“买家”“厂家”等概念。
③ 确认基本术语之间的关系：并列关系、包含关系和关联关系等。比如：“平台”与“卖家”是包含关系。
④ 添加约束规则。比如：只有卖家才可以发布商品等。
⑤ 定义实例。就是把具体的实例信息，导入到之前建立的结构中，形成知识库。
⑥ 检查和验证。进行一致性检查。
