知识图谱构建流程
概述
本文以构建无线需求知识图谱为例，介绍了无线研发领域构建知识图谱的构建流程，分享出来供各领域参考、讨论，共同提升。
概念对齐
- 知识图谱的本体（以下简称“本体”）：借用了哲学中本体论（Ontology）的概念，是一种形式化的、具有明确描述的、可公认的概念模型。可类比OOP中的class。其特征有：抽象的（能够泛化的）、明确的、计算机能处理的、公认的。
- 知识图谱的Schema（以下简称“Schema”）：同”本体“；
- 知识图谱的概念（以下简称“概念”）：同“本体”；
- 知识图谱的实体类型（以下简称“实体类型”）：同“本体”；
- 知识图谱的本体关系（以下简称“本体关系”）：表示不同本体之间的概念化联系；
- 知识图谱的实体（以下简称“实体”）：本体填充具体数据后形成的实例，可类比OOP中的object；
- 知识图谱的实体关系（以下简称“关系）：表示实体之间的具体关联关系；
本体结构设计
明确问题
- 知识图谱的数据源有哪些？
- 知识图谱要解决什么问题？
回答以上两个问题，圈定所需信息的范围，梳理信息框架；
思考原则
- 大致清晰，但不绝对；
- 对准问题，有限发散；
可复用本体
如果已有实体，都可以审视可复用情况，必要时可适配复用；
定义新本体
根据业务需要，设计带业务属性的知识图谱原型。
确定主干关系
细化属性列表
从各个数据源产生的数据中提取本体相关的属性字段，在不违反信息安全和影响性能的前提下建议字段种类尽量丰富。
细化本体关系
当细化一版本体的属性列表后，有些本体间的关系已经可以通过主外键方式进行连接。
当然，有些关系仍然可能缺失，业务数据未必依靠直接的主外键建立关联，此时需要从原始数据中寻找关系，建立关系表的连接方式。
建立约束
类似数据建模过程：概念模型、逻辑模型、物理模型
属性约束：类型、取值
关系约束：源节点、目标节点
规范化命名
一些提示
- 这里虽然还是在设计本体阶段，但已经需要涉及具体的数据，深入数据并做一些实例样本，才能顺利完成对本体的定义，减少返工；
- 本体间的映射关系是1:1? 1:N? N:N?
- 有些属性需要抽象成一个子概念，而需要是否抽象，需要从解决实际业务问题的角度考虑；比如需求关联的责任人，应该是一个与需求独立的本体，因为代码合入也会有责任人；
本体实例化
实例化：用具体数据填充属性值。
知识图谱实例化构建服务
