作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
知识图谱（KG）是由互联网大数据的分析结果得出的集合，主要用于描述实体及其之间的关系。利用KG可以帮助用户快速理解信息、发现问题、解决问题、构建更加丰富多彩的应用系统。 在过去的几年里，越来越多的公司开始采用KG作为自然语言处理或信息提取的基础设施。例如，以亚马逊为代表的电商网站通过将用户的搜索、购买习惯等行为记录到KG中，从而能够为用户提供个性化推荐、基于兴趣的广告、自动生成产品描述等服务。百度的知识图谱功能则通过基于语义分析的NLP技术实现对海量文档的检索、自动生成问答、推荐等功能。
2.常见问题解析
什么是知识图谱？知识图谱（Knowledge Graph，KG）是由互联网大数据分析得到的实体与关系的数据模型，是一种用图形展示信息的网络结构，可用于链接、关联和分析数据的复杂网络。KG具有四大特征：事实（Facts）、三元组（Triples）、属性（Attributes）、规则（Rules）。 举例来说，对于“朝鲜”这个词，它既可能指代人口众多的国家，也可能是指代朝鲜民族共和国的一个政权。如果把“朝鲜”放在图谱上画出来，对应的就是两个节点，即“朝鲜”和“人口众多的国家”，再加上一条边“朝鲜”指向“人口众多的国家”。如果把“朝鲜”换成其他词汇，比如“石油”，也会出现相同的模式。 因此，KG是一个由实体、关系和实体间的联系组成的网络。由于实体、关系和实体间的联系构成了KG的三元组，所以KG也可以看作一个三元组数据库。
KG与搜索引擎有何不同？传统的搜索引擎只能通过某些关键词进行搜索，找到相关文档后再打开详细页面进行查看。