1.1知识图定义和发展历史
Wikipedia中的知识图：使用语义搜索从多个来源收集信息以提高搜索质量的知识库。
1965年，斯坦福大学的Eafeigenbaum提出了专家系统的概念，基于知识做出决定，并将人工智能的研究从通过推理算法统治到被知识主导的研究。
1968年，Quillian先生提出了语义网络的知识表达模式，并使用互连的节点和边缘来表示知识。知识库和知识表示方法的构建已成为研究热点。
1977年，在第五届国际人工智能会议上，Eaferigenbaum提出了知识工程的概念，该概念将知识用作处理对象，并基于人工智能的原理，方法和技术，它研究了如何使用计算机来表达计算机表达知识和解决问题。
1989年，蒂姆·伯纳斯（Tim Berners-Lee）发明了万维网，并在1998年提出了语义网的概念，将传统人工智能的发展与万维网结合在一起，并基于资源描述框架，它应用了知识表示和推理方法在万维网中。
2012年，Google提出了知识图的概念。不同的传统专家系统和知识工程主要依赖手动知识获取，并使用RDF三胞胎和属性图来表示知识。数据量表很大，需要使用机器学习，自然语言处理和其他技术的自动图构造。
1.2知识图分类
1.2.1早期知识库
早期的知识基础是由相关领域的专家手动构建的，构造通常很复杂，通常包括WordNet，ConceptNet等。WordNet是由普林斯顿大学从1985年开始的认知科学实验室开发的词典知识基础，主要用于单词，含义为“无歧义”。 ConceptNet是一个常识知识基础，源自MIT Media Lab于1999年成立的OMCS项目，由三重形式的关系知识组成。
1.2.2开放知识图
开放知识图类似于开源社区的数据仓库，允许任何人在遵循开源协议时访问，修改和共享知识库。通常，Freebase，Wikidata等。FreeBase是Metaweb自2005年以来开发的开放共享的大规模链接知识库。它基于RDF Triple模型，并在底部使用图形数据库存储。 Wikidata是一个开放的，多语言的大规模链接知识库，以三元组的形式存储知识条目，每个三重三倍代表条目的说明。
1.2.3中国常识图
与英语百科全书数据相比，中国百科全书数据结构更加多样化，具有丰富的语义内涵，结构化和半结构化数据有限，对知识图提出了更大的挑战。中国知识图主要代表zhishi.me，cn-dbpedia等。 CN-DBPEDIA是一个大规模的中国通用知识图，由Fudan University于2015年开发。它从中国百科全书网站中提取信息，并整合，补充并纠正提取的知识。
1.2.4域知识图
域知识图针对特定领域，例如军事，公共安全，运输和医疗服务。它用于复杂的应用分析或辅助决策。它具有高专家参与，复杂的知识结构，高知识质量和良好知识粒度的特征。典型的域知识图包括IBM Watson Health医学知识图，HaizhixingMap财务知识图，Hisense的“交通管理云大脑”交通知识图等。
1.3知识图架构
如下图所示，将知识图分为架构层面的模式层和数据层。
知识图逻辑结构表
逻辑结构层次结构
主要内容
例子
模式层
知识数据模型
概念和关系
数据层
特定数据信息
事实三重
1.3.1知识图模式层
模式层在数据层上方，是知识图的核心。主要内容是知识图的数据结构，包括知识类别的层次结构，例如实体，关系和属性。
1.3.2知识图数据层
数据层基于诸如Fact Triplets之类的知识，并且知识图通常以g = {e，r，f}的形式表示。如果e表示实体集，则r表示关系集，f表示事实集，每个事实f均定义为三重（h，r，t）∈F。 h表示头部实体，r代表关系，而t表示尾巴实体。
实际上，实体通常是指特定的对象或事物，例如特定的国家或书籍等；关系代表实体之间的某些外部联系；属性和属性值表示参数名称和参数值，是实体或概念所特有的。 。
三倍可以表示为有向图结构，单箭头表示不对称的关系，而双箭头表示对称关系，如下图所示。
单向箭头可以表示实体的属性，而实体指向属性值，如下图所示。
总而言之，知识图可以被视为事实的结构化表示，包括事实的实体，关系，属性和语义描述。
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希望本篇文章《知识图谱的定义与发展历程：从1965年专家系统到1989年Tim的创新》能对你有所帮助！
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