知识图谱是干什么的

但是现实中有大量的非结构化数据，比如语音，PDF等等。这些数据在处理之前应该根据业务场景的需求进行结构化。只有enterprise-2图谱可以根据业务需求来做这种结构化非结构化文本的工作。3.传统的搜索技术无法精确计算业务需求:在处理非标准、非结构化数据时，传统的产品和方案通常采用搜索的方法进行处理，将企业对大量数据进行分析计算的需求转化为使用几个关键词进行近似搜索。

知识管理和知识 图谱，机器学习和人工智能技术有着递进的融合关系。第一阶段:信息技术阶段，主要是通过使用信息技术，特别是互联网，并认识到内部网是地理上分散的组织之间共享信息的有效工具。知识管理的第一阶段是关于如何部署新技术以更有效地利用信息和知识第二阶段:组织文化阶段，在这一阶段，会发现仅仅部署技术和提供有价值的信息不足以有效地促进和完成信息共享。知识管理的实施会涉及到组织文化的改变，这种改变在很多情况下可能是相当显著的，甚至包括组织的管理架构、相关的资源配置和绩效考核措施。第三阶段:。

以商业搜索引擎公司为首的互联网巨头最先意识到知识 图谱的战略意义。2012年5月，Google首次提出用知识 图谱来描述这种关系，从而改善搜索结果。接着，搜狗提出了“知识魔方”，微软的Probase，百度的“知心”。巨头们纷纷投巨资布局知识 图谱，对搜索引擎的形态产生了非常重大的影响。知识 图谱什么意思？住房和建筑行业总体来说非常有前景。别担心。

图计算常用于建立网页链接关系、社交网络和产品推荐。比如，一封信的社交网络是由节点(个人、微信官方账号)和边(关注、喜欢)组成的图；淘宝的交易网络是由节点(个人和商品)和边(购买和收藏)组成的图。这样，抽象的图形数据就构成了研究和商业的基础。阿里巴巴GraphScope是一个图形计算系统，已经在很多互联网关键领域被证明有价值，其代码目前在githubgraphscope上开源。

知识计算是华为在2020全连接大会上发布的全生命周期知识计算解决方案。知识计算可以把工业知识和AI结合起来，这是AI渗透到工业核心生产系统，通向第三代人工智能的必由之路。知识计算包含知识采集，。

易用性，基于本体理论，聚合的知识( 图谱)让商务人士直观的理解和使用。具有扩展性，运行中的知识 图谱还可以改变结构，自适应添加新的数据源，降低使用和维护成本。大规模客户的高性能、分布式建设-2图谱，缩短建设时间-2图谱。可视化，配置施工动态知识 图谱，可见施工进度，降低施工知识 图谱成本和风险。

方法如下。1.自底向上的构造方法:从openurl中的数据源中提取实体、属性和关系，添加到知识 图谱的数据层；然后将这些知识元素进行归纳整理，逐渐抽象成概念，最后形成模式层。2.自顶向下的构建方法:构建知识 图谱的模式层，从顶层概念构建顶层本体，然后提炼概念和关系，形成结构良好的概念层次树。知识 图谱(知识，图形)又叫科学知识图谱，在图书情报领域叫知识领域可视化或。

首先，知识 图谱是Google在2012年提出的，主要是为了提高Google搜索引擎的检索准确率和准确度，提升用户体验。比如你搜索“苹果”，页面上会推荐很多与“苹果”相关的公司、图片、任务，现在知识 图谱已经铺天盖地了，题主问的医疗知识 图谱就和Google等搜索引擎推出的知识/一样。如果谷歌是GM-2图谱，那么就像医学知识 图谱，或者法律-2图谱，更专业的领域知识 图谱，因为在建设领域知识 图谱，领域的专家必须参与建设。