知识图谱构成要素，数据资产规模日益庞大知识图谱应运而生

知识图谱，它是对现实世界的一种抽象，通过点和边来描述实体之间的关系，形成一个庞大的语义网络，提供了一种从关系的角度来观察世界的方式,3.-2图谱将图技术应用于知识图谱它可以准确地搜索查询，消除搜索查询的二义性，适应日益增长的数据资产规模,但本质上，知识图谱其实只是图的应用之一。

看你自己的情况。本科基本不需要-2图谱一般不会太复杂，主要做你擅长的研究，有数据可用性和可执行性，像你说的可视化分析，问答系统，语义模型。做的人很多，操作也不复杂。本科生最好明确具体的环境和范围，不然会出现。知识 图谱，它是对现实世界的一种抽象，通过点和边来描述实体之间的关系，形成一个庞大的语义网络，提供了一种从关系的角度来观察世界的方式。但本质上，知识 图谱其实只是图的应用之一。

graph数据库技术的应用场景有很多，包括但不限于以下场景:1 .欺诈检测:图形数据库技术可以实时暴露各种重要的欺诈模式，无论欺诈集团、勾结团伙还是知识水平很高的犯罪分子。所以越来越多的公司使用图数据技术来解决各种相关的数据问题，包括欺诈检测。2.实时推荐引擎graph技术可以根据用户的购买、交互和评论有效地跟踪这些关系，从而提供对客户需求和产品趋势最有意义的洞察。Ebay等购物网站正在利用图形技术向用户推荐产品。3.-2图谱将图技术应用于知识 图谱它可以准确地搜索查询，消除搜索查询的二义性，适应日益增长的数据资产规模。

1。随着互联网的发展，大数据、云计算、物联网等相关技术将得到广泛应用，在这种背景下，智能化必然是发展趋势之一。2.人工智能相关技术将首先在互联网行业应用，然后逐步推广到其他行业，所以从大发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是很广阔的。