知识图谱的概念

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误解1：知识图谱就是和图数据库是绑定的。在图数据库中做crud操作了，那我就是在运用知识图谱。假如没有用途数据的话，就是没有使用知识图谱。

CRUD操作（create 添加数据read读取数据 update 修改数据delete删除数据）

知识图谱（knowledge graph）其实是一个逻辑上的概念。

知识不仅仅指一般意义上课本上的知识，也包含信息，甚至包含一个公司的组织架构。

 

这是图谱里面两个比较核心的元素，是实体（Entity）和关联（relationship）。

一般实体和关联都有属于他们各自的属性。尤其是实体，基本上所有的知识图谱里面实体都是有属性的。但不见得关联都有属性。有些关联可能没有属性，它只是一个标签而已。

在数据结构上面所进行的操作也可以在知识图谱里面进行同样的操作。这些操作包括搜索，也就是搜索实体，也可能是搜索里面的一个关联。去搜索里面的一条边。还包括过滤，用某个实体的属性值在整个知识图谱里面进行过滤，然后找到符合这个属性的所有的实体。还包括引导，直接首先定位一个顶点，然后沿着这个顶点的所有边向前走。找到他的子顶点。还包括遍历操作，比如图的深度优先遍历、广度优先遍历这些遍历操作。还有连通性确认也是我们经常会做的，比如确认顶点a和顶点b是否具有连通性。还包括找把两个顶点联系起来的最短路径。还包括图谱的拆分，比如说一个图谱太大了。然后把它拆分成两个图谱。或者是有很多小的图谱，我们需要帮他们merge到一起。等等这些关于对图的操作都可以运用的图谱中来。