邻接学科概念 / Knowledge Graph
知识图谱
知识图谱以实体、关系、属性和来源等结构表达可连接、可追溯的知识事实。
关键字段
Identity · 身份
- 子类型
- 概念
- 父级类目
- 数据库设计
What · 是什么
- 定义
- 知识图谱以实体、关系、属性和来源等结构表达可连接、可追溯的知识事实。
- 前置知识
- ER 图、知识图谱和图数据库的区别、关系模型
Why · 为什么
- 核心问题
- 如何把“谁、是什么、与谁有什么关系、依据是什么”组织成可探索的知识网络？
- 作用机制
- 把对象识别为实体，把事实表达为关系或属性，并保留标识、来源、时间和上下文。
Where · 在哪里
- 表现形式
- 常见表达是主语—谓词—宾语三元组，也可以附加属性、来源和置信信息。
How · 怎么做
- 主要用途
- 连接异构知识、支持语义检索、关系发现、问答和解释性导航。
Evidence · 证据
- 局限与边界
- 知识图谱的难点在于实体对齐、关系定义、来源质量和持续更新，不是画出连线就完成。
Lifecycle · 生命周期
- 状态
- 草稿
Content · 补充内容
- 兼容标签
- 知识图谱 · 案例
Relation · 关联
- 相关内容
- 关系模型
相关设计机制
关系来自本地关系表，并包含反向关联。
- 数据库设计Database Design属于
研究如何把真实问题中的对象、属性和关系组织成可靠、可查询、可维护的数据结构。
- ER 图、知识图谱和图数据库的区别ER Diagrams, Knowledge Graphs and Graph Databases依赖于
ER 图是关系数据库的设计图示，知识图谱是以实体和关系表达知识的表示方式，图数据库是存储和查询图结构数据的数据库系统。
- 图数据库Graph Database反向 · 依赖于
图数据库是以节点、边和属性为核心数据结构，并针对关系遍历和图查询进行存储与执行优化的数据库系统。
- 关系模型Relational Model依赖于
关系模型用关系（通常呈现为表）组织数据，用行表示元组，用列表示属性，并通过键和约束表达关联与规则。