【科普小博士】知识图谱（Graph）的研究和应用

【科学小博士】

知识图谱（Graph）以其强大的语义处理能力和开放的组织能力，奠定了互联网时代知识组织和智能应用的基础。近年来，大规模知识图谱数据库的研究与应用引起了学术界和工业界的足够重视。

随着人工智能技术的发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐人机交互对话系统等众多行业和领域。和其他领域。

知识图谱的概念最早由谷歌于 2012 年正式提出，主要用于支持下一代搜索和在线广告业务。知识图谱是由知识片段组成的“链状网络”，知识片段相互关联，形成类似人脑的信息处理结构。管理和利用大量信息。

知识图谱的最大价值在于它可以让人工智能具备认知和逻辑能力，进而实现智能分析、智能搜索、人机交互等场景。可应用于司法等领域的核心环节。

知识图谱的行业应用，比如智能搜索，会让内容更精准。拥有海量数据的互联网行业，在知识图谱的应用上，无疑走在了各个行业的前列。各大互联网巨头通过构建自己的生态闭环，让数据在生态中产生、消化、复制，不断完善自己的知识图谱和知识库，让搜索引擎拥有更精准的分析能力，更好的用人类语言识别关键信息，为新零售和国际化提供可靠的智能引擎。

在医疗行业，新药研发成本高，周期长。基于这种情况，欧盟第七框架下的开放药物平台项目使用了来自实验室的理化数据、各种期刊文献中的研究成果以及各种开放数据。在医疗行业谷歌知识图谱官网，也可以通过整合大量的医疗文献书籍和各种电子病历，获取大量优质的医疗知识，为医务人员的临床决策提供辅助。

知识图谱的逻辑结构是类人脑模型，为“可解释的人工智能”提供了新的视角和契机，让人们能够理解和操作社会中的复杂系统，提高人们对技术的控制能力人机交互将更加自然、预测性和情感化。对企业而言，产品和服务将具有认知能力谷歌知识图谱官网，将对企业产生颠覆性影响，重塑其经营所在的行业，创新行业所有关键环节。

相信在未来，越来越多的知识工作会逐渐被机器所取代。知识图谱将赋能认知智能，促进人工智能广泛多样的应用，对社会结构产生深远影响。