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知识图谱的搭建和应用方法
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为什么要搭建知识图谱
首先需要说明的一点是，搭建一个知识图谱系统最重要的核心在于对业务的理解以及对知识图谱本身的设计，这就类似于对于一个业务系统，数据库表的设计尤其关键，而且这种设计绝对离不开对业务的深入理解以及对未来业务场景变化的预估。 当然，在这里我们先不讨论数据的重要性。
一个完整的知识图谱的构建包含以下几个步骤：
1.定义具体的业务问题
2.数据的收集 & 预处理
3.知识图谱的设计
4.把数据存入知识图谱
上层应用的开发，以及系统的评估。
对于定义具体业务问题，要明确的一点是，对于自身的业务问题到底需不需要知识图谱系统的支持。因为在很多的实际场景，即使对关系的分析有一定的需求，实际上也可以利用传统数据库来完成分析的。所以为了避免使用知识图谱而选择知识图谱，以及更好的技术选型，以下给出了几点总结，供参考。
对于符合以下特征可以不选择知识图谱
1.对可视化需求不高很少涉及到关系的深度搜索
2.关系查询效率要求不高
3.数据缺乏多样性
4.暂时没有人力或者成本不够
对于符合以下特征的适合搭建知识图谱
1.有强烈的可视化需求
2.经常涉及到关系的深度搜索对关系查询效率有实时性要求
3.数据多样化﹑解决数据孤岛问题
4.有能力、有成本搭建系统
知识图谱的应用
知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱，也可以把它认为是一个知识库。当我们执行搜索的时候，就可以通过关键词提取以及知识库上的匹配可以直接获得最终的答案。
这种搜索方式跟传统的搜索引擎是不一样的，一个传统的搜索引擎它返回的是网页、而不是最终的答案，所以就多了一层用户自己筛选并过滤信息的过程。
知识图谱的应用主要集中在搜索与推荐领域：
在语义搜索这一块，知识图谱的搜索不同于常规的搜索，常规的搜索是根据keyword找到对应的网页集合，然后通过page rank等算法去给网页集合内的网页进行排名，然后展示给用户；基于知识图谱的搜索是在已有的图谱知识库中遍历知识，然后将查询到的知识返回给用户，通常如果路径正确，查询出来的知识只有1个或几个，相当精准。
问答系统这一块，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。
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