知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构表示知识的技术，通过实体、属性和关系的网络化组织，实现对复杂信息的语义理解和智能推理。它广泛应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域，是人工智能的重要基石。
核心概念 🧠
- 实体（Entity）：知识图谱中的基本节点，如人物、地点、事件等
- 属性（Attribute）：描述实体的特征，例如“出生日期”、“所属领域”
- 关系（Relation）：实体间的关联，如“出生于”、“职业是”
- 图数据库：存储和查询知识图谱的核心工具（如Neo4j、Apache Jena）
应用场景 🚀
- 智能问答：通过语义网络快速定位答案
- 推荐系统：挖掘用户与物品的潜在关系
- 数据整合：打通异构数据源的语义鸿沟
- 舆情分析：构建事件与主体的关联图谱
📌 想深入了解知识图谱构建技术？可参考 /ai_tutorial 中的实践指南