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知识图谱是什么?有哪些应用价值
知识图谱简介：是通过将应用数学 、图形学 、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析 、共现分析等方法结合 ，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构 、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论 。
提高搜索效率：搜索引擎是知识图谱的主要应用之一 。通过构建知识图谱 ，搜索引擎可以更好地理解用户的搜索意图，从而返回更加准确、相关的搜索结果。知识图谱中的实体和关系可以提供更加丰富的上下文信息 ，帮助搜索引擎更好地理解用户的查询 。
知识图谱是一种结构化的知识表示方法 ，它通过实体 、属性和关系等元素来描述现实世界中的事物及其之间的联系 。知识图谱在应用领域具有很高的价值，主要体现在以下几个方面： 提高信息检索的准确性和效率：知识图谱中的实体和关系可以帮助用户更准确地找到所需的信息。
知识图谱概念是什么?
1 、知识图谱是一种组织、管理和展示知识的方式 ，它通过实体 、概念以及它们之间关系的网络结构来呈现知识 。定义及主要构成 知识图谱是一种将现实世界中的事物 、实体以及它们之间的关系进行计算机化表示和存储的方法 。这些事物和实体可以是真实的名词或概念 ，如人、地点 、物品 、事件等。
2、知识图谱是一种语义网络，它通过关联不同实体与概念，形成巨大的知识网络。接下来详细解释知识图谱的概念和应用：首先 ，知识图谱是一个组织化的知识表示方法 。它通过将各种信息以实体和概念的形式进行表示 ，并利用链接的方式构建起它们之间的关系 。
3 、知识图谱是一种用于表示实体间关系的图形化数据结构，近年来在人工智能 、自然语言处理等领域得到了广泛应用。知识图谱基于图的方式来描述客观世界中的概念、实体及其之间的关系 。在知识图谱中 ，每个节点代表一个实体 ，如人 、地点或概念，而边则表示这些实体之间的关系 。
知识图谱:技术成熟度飞速跃升,与产业互联结合更加紧密
1 、知识图谱的技术成熟度在2020年和2019年Gartner发布的AI技术成熟度曲线中显著提升 ，从创新触发阶段迅速跃升到预期膨胀高峰阶段 ，接近最高点，预示着其在人工智能领域的广泛应用已进入关键阶段。知识图谱作为人工智能的有力支撑 ，虽然预计还需5-10年达到成熟 ，但发展空间广阔 。
2、书中用高德纳技术成熟度曲线论证，现在的人工智能热潮与以往有本质的区别 ，它实现了语音识别、机器视觉 、数据挖掘等多个领域追上甚至超过了正常人类水平 ，突破了心理阈值，进入真实应用场景，并与商业模式紧密结合 ，在产业界发挥真正的价值 。 深度学习造就了当下的人工智能 ，是背后的关键技术。
3 、未来，受到用户认知边界拓展、对综合技能关注度提升等因素影响 ，基于用户灵活 、不断变化的求知需求 ，体系化程度介于按学科划分与按场景划分之间的按求知主题定制的新认知 、黑科技、机会点等知识类目将成为知识服务产业核心发展重点之一，聚集更多用户注意力 。
