本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S)，作为语义网上表示本体的推荐语言。
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务，但它有两个缺点：
对于初学者来讲，这个概念很容易和语义网（Semantic Web）相混淆。为了行文一致，除非特别说明，语义网络指Semantic Network，语义网指Semantic Web。
【引子】 “海内存知己，天涯若比邻”， 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章，刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”（https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext），作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读，颇有收获，编译成文。
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组，近日发布了学术知识图谱AceKG，提供了近100G大小的数据集，为每个实体提供了丰富的属性信息，涵盖权威学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址： http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展，受到了业界和学术界
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
本篇文章接《电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》，学习如何利用爬取的数据，构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据，转换成RDF数据，并最终存储到Jena之中，然后利用SPARQL进行查询。
RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个
研究证实，人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库，包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等，大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料，这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明，将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理，使资料的储存、管理及应用更加系统化，可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件，知识库是理解人类语言的背景知识，而如何构造这个知识库，找到一种合适的知识表示形式是人工智能发展的重要任务。面向人工智能的表示方法从上世纪五六十年代开始至今，已经陆续出现了多种知识表示方式，包括最开始的一阶谓词逻辑以及现在火热的知识图谱等等。本文是上一篇《事件、事件抽取与事理图谱》的姊妹篇，文章将以知识为中心，对知识、知识表示、知识图谱的历史情况进行介绍。
上周我参加了在加利福尼亚州蒙特雷举办的国际语义网络、会议（ISWC），并在 Ada Lovelace 纪念日当天就爱思唯尔（Elsevier）在衡量和解决研究领域中的性别差异方面所做的工作发表演讲（详见：https://www.elsevier.com/research-intelligence/resource-library/gender-report）。会议的其他部分就像是一场回到过去的旅程……当然是以不错的方式回去的 :-)
语义Web或语义网（Semantic Web）由WWW的创始人Tim Berners-Lee于2000提出[1][2],并于2001《科学美国人》杂志发表论文“ The Semantic Web”[3]。作者在文中这样描述“语义网不是一个独立的网络，而是当前的这个网络的显示的数据的能力将会大大提高，这样语义网建设的进展就将有助于创造出引人注目的全新功能。”
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名，但它的历史渊源，却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中，多次出现发展瓶颈，也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
中文分词算法概述： 1：非基于词典的分词（人工智能领域） 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。但是实现比较复杂。 例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。 大致实现：用protege工具构建一个本体（在哲学中也叫概念，在80年代开始被人工智能），通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
互联网可能是现代技术最伟大的创造，它仍在不断发展中。在其持续发展的核心是三种不同的对互联网未来可能成为何种形态的设想。本文将探讨指导互联网技术和架构未来发展的三个理念：Web 3.0、Web3 和语义网络。
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章，希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
张孝荣 腾讯研究院总监 王一博 腾讯研究院助理研究员 下一代网络，又称新一代网络。从广义上来说，泛指下一代融合网，泛指不同于当前的，大量采用新技术的，以IP为中心，同事支持语音、数据和多媒体业务的融合网络。这是一个内涵宽泛定义松散的术语，NGN的出现不是革命而是演进。 与之相关的概念有NGN（下一代电信网）、NGI（下一代互联网）、语义网、三网融合等。下文将分别介绍。 （一）NGN（下一代电信网） 从狭义来看，NGN（Next Generation Network的缩写）概念最早源
从现在开始，我打算将我去年写完的部分书稿拆分为一篇篇文章逐步分享出来，后续时机成熟之后再集结出书吧。本文是第一篇。
1.关键词组合 如搜索“上海世博会” 搜索“上海世博会宾馆价格” ２.用“-（减号）”去除不需要的内容 搜索《天龙八部》游戏而不是金庸小说，关键词为“天龙八部 -金庸” 检索式（关键词）：天龙八部 检索式（关键词）：天龙八部 -金庸 3.搜索结果至少包含多个关键字中的任意一个 例如：想找到内容必须含有“搜索引擎”，也可以包括“语义网”或者英文的语义网单词“Semantic Web”。 检索式：搜索引擎语义网 OR Semantic Web 比对：搜索引擎语义网 Semantic Web 4.
一份很好的PPT多看看 看到12页，从14页开始讲语义网的合并 https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=2AA09E1E02AE7F16!2746&cid
语义网（Semantic Web）是一种数据的网络，让数据得以共享，而不仅仅是被应用程序束缚。
关于什么是 Web3，一直以来都是众说纷纭，不同领域的专家对 Web3 普遍有着不同的见解。另外，「Web3」和「Web 3.0」的关系也一直困惑着很多人。有人认为两者其实是同一个概念，Web3 只是 Web 3.0 的简称，而有些人则认为两者是完全不同的两个概念，还有人认为 Web3 是 Web 3.0 的子集。下面，我则会基于自己的一些研究结果，来谈谈我对 Web3 的理解。
知识图谱（Knowledge Graph）的历程发展可以追溯到20世纪70年代诞生的专家系统，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，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，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
虽然 Web 3.0的整个底层架构尚未建立，但人们对于这个新版本的互联网将具有的一般特征，达成了广泛的共识：
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络，有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因，它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法，以可视化形式描述其资源与载体，应用于问答、推荐等领域，其概念演化如图1所示。
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
在计算机领域，关联数据描述了一种发布结构化数据的方法，使得数据能够相互连接起来，便于更好的使用。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
当前热炒的Web3.0概念，大多以区块链为主，一些人把元宇宙、AI、NFT、DeFi等也归入Web3.0范畴。例如：
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
关于web3.0的含义现在众说纷纭。一种说法是，web3.0是的内涵全部是关于语义网（semantic web）、个性化服务、人工智能（artificial intelligent）、行为广告（behavioral advertising）和移动（mobility）的。互联网将在信息组织、搜索、社交和娱乐方式等方面产生颠覆性的变革。
上一次，我写了《Freebase再研究》以后，徐廉之网友赠送了我一个Twine.com的加入邀请。
SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写，被专门设计用来访问和操作RDF数据，是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组（RDF Data Access Working Group, RDAWG）对其进行了标准化。2008年1月15日，SPARQL正式成为一项W3C推荐标准。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
人工智能的发展，在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天，基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多（树结构数据）或记录之间无关系，则文档模型最合适。但若多对多关系的数据很常见，关系模型能处理简单的多对多，但随数据之间关联复杂度增加，将数据建模转化为图模型更自然。
Semantics (from Ancient Greek: σημαντικός sēmantikós, "significant")[1][a] is the linguistic and philosophical study of meaning in language, programming languages, formal logics, and semiotics. It is concerned with the relationship between signifiers—like words, phrases, signs, and symbols—and what they stand for in reality, their denotation.
这里有大佬已经写的很明白了，而且是Windows版本的安装和使用，请参考此处：https://blog.csdn.net/zlanngao/article/details/103974026
个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识。目前暂无新增计划。
日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到，Acemap 知识图谱（AceKG）描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息，包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等，数据集将近 100G。 知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话，可以分为以下几种：
本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。
Web 3.0可以说是最近最火的词之一。简单说，Web 3.0意味着互联网发展史进入到新阶段，把互联网带到全新的水平。计算机科学家和互联网专家认为，Web 3.0会让互联网更加智能，让我们的生活更轻松。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
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