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知识图谱是什么？知识图谱是一种描绘实体之间关系的语义网络，是人工智能重要研究领域——知识工程的主要表现形式之一。
知识图谱通过RDF（三元组），既“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合的形式，以人类对世界认知的角度，阐述世间万物之间的关系，通过NLP技术、图计算、知识表示学习等手段，将非线性世界中的知识信息结构化，以便机器计 算、存储和查询，起到赋予机器人类认知的效果 ，是人工智能技术走向认知的必要基础。
在人工智能时代，大家都在讨论机器学习、深度学习等技术，但如果你持续关注人工智能，你会发现知识图谱这个概念也在被越来越多的人重拾。而知识图谱也确实是人工智能发展到一定广度之后，向深度发展的重要依托工具。
传统的搜索方式是基于关键词，给出密密麻麻的网址排序，这种搜索方式并没有真正理解我们的搜索意图。而结合了知识图谱的搜索方式，其关键点在于“知识”，它集合于互联网上的知识于一身，试图去了解世界的真实含义，从信息检索的层次转变为知识积累，因此知识图谱建立认知的过程被看成是最能体现人工智能的方式之一，很像我们人类大脑学习思考的过程，即由点及线，由线到面，一步步理清知识之间的逻辑。
以百度这个全球最大的中文知识图谱为力，其优点可以简单总结出以下三点：
1）提供了一种新的搜索方式。例如我们在搜索“地球质量”的时候，百度内涵的知识图谱直接就显示给我们答案，而不是以往那些隔靴搔痒的网页。
2）以实体为中心建立丰富的联系。例如我们搜索“杨幂”，既能直接返回给我们杨幂个人信息，也能在右侧推荐出跟杨幂相关的其他实体，并能显示出实体与实体之间建立联系的逻辑，即下图中的推荐实体下方的推荐理由。
1）能够依据知识之间的逻辑进行简单的推理，简单的举例如下图所示。
基于逻辑的人工智能是AI的经典想法，就是因为我们发现世界上的知识无法用逻辑真理描述，而且存在很多自相矛盾的情况，后来机器学习（Learning from Data）成了AI的主流，到了今天，我们发现机器学习也有一定的瓶颈，尤其是在问题三的逻辑推理。越来越多的实操的智能系统都采用了两者结合的方式。
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
知识图谱：一站式知识图谱全生命周期管理服务平台
采用分布式服务架构和分布式图计算引擎，实现行业级的知识图谱构建和分析，高效满足各行业数据分析和应用的需求。 知识图谱涵盖了知识抽取配置、知识抽取映射、知识存储、知识融合、知识提取模型、图谱可视化、运行监控和模型管理等多个业务层的专业功能。 通过可视化的知识建模、多源异构的知识提取和知识融合、复杂的知识推理等角度，快速、精准从知识图谱中提取出有价值的信息，快速生成成熟的解决方案。
北明数科知识图谱产品优点
1、内置知识引擎算法：内置丰富的内置算法，支持用户自定义配置图谱挖掘模型
2、适配各种云平台：平台数据服务采用开放的混合架构，支持腾讯、华为等云厂商的大数据组件
3、基于动态本体：可视化动态图谱模型构建，能快速围绕业务目标轻松应对知识结构扩充演变
4、符合安全保护要求：用加密传输、接口授权使用、严谨权限等手段，与国家信息系统安全保护标准要求保持一致
知识图谱-北明数科
，进入北明数科官网，了解更多关于知识图谱的信息
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