摘要：如何将分散在互联网各个角落中的数据汇聚到统一的海量知识库中,一些还不完善的思考。
1.理想态的知识库
我们要构建的一个理想态的知识库，是一个统一的，能够包含所有已知领域的大库，每个实体都有一个唯一的id，实体与实体之间通过id进行了关联。例如：
- 张学友，知识库中人物领域的一个实体
- 东成西就，电影领域的一个实体
- 雪狼湖，音乐剧领域的一个实体
- 一路上有你，音乐领域的一个实体
- 香港，城市库的一个实体
- 罗美薇/张瑶华/张瑶萱，人物库的另外几个实体
- 我只想唱歌(张学友2016演唱会)，演唱会领域的一个实体
这些实体分属不同的领域，但可以通过某种形式建立起关联关系。直观的概念可以浏览该页面：
https://www.wikidata.org/wiki/Q16781
统一知识库的优势：
- 各种交叉领域实体的关联关系都会有所体现，而不是各个领域被割裂开来，不割裂就意味着数据可以共享，内容无需重复建设，无需为不同的应用维护不同的数据版本；
- 结合自然语言处理技术，针对长文本，基于词典的中文分词/词性标注标注等，完全可以把知识库中作为一个更高级的词典库，从普通文本中挖掘新实体，甚至是实体关系，为下一步大规模的机器语义挖掘做准备；
- 结合自然语言处理技术，可以理解用户在搜索时输入的关键词组或短句，哪个词是实体，哪个词是实体属性，这个query的准确含义是什么，这个query的其他表达方式是什么等；
- 可以实现更多维度的相关性推荐策略；
统一知识库的劣势，如果基础的存储框架没搭起来，要做的事情就会较多，建设周期较长，对于某些要快速响应的产品应用，可能无法快速支持；最好能圈定能支持的产品边界，例如Google在搜索结果中展示的知识图谱形式。
2.知识库的数据来源 – 站点数据
构建统一知识库所需要的数据散落在每一个站点的每一个网页中，搜索引擎需要通过一些特定的方式去获取到这些数据：
a. 利用爬虫下载网页/sitemap/rss/atom/，再通过对结构化网页的解析，获得该网站的结构化数据。
b. 和网站建立生态互惠关系，允许站点资源方直接向知识库提交数据；
某些网站已经包含了不同实体之间，例如豆瓣电影，电影-导演-演员的关系已经有了，但这个实体关系是基于豆瓣url的，要进入知识库，这种url就需要转换成知识库的实体id系统。
有些则没有包含这种实体关联关系，例如，豆瓣图书和作者，就没有通过url建立关系。在向知识库提交时就需要考虑创建这样的实体关系。
3.领域数据集
事实上，针对某一个领域的知识库建设，数据源往往不止一个站点。例如，
- 一本图书, 当当、亚马逊、京东、豆瓣都有, 每个电商网站是否有货，价格高低，针对书评，用户可能更新来豆瓣这样的社区站点等；
- 一个电视剧，优酷、土豆、爱奇艺、乐视等，有的能播放，有的不能播放；
- 一个艺人，豆瓣有详情页，百科有词条，艺人自己有微博账号、粉丝网站、社交群组等。
为了追求完整性，需要将不同站点的数据进行融合，融合的思路，可以是分批次的向统一知识库中融合，也可以先将该领域的数据源全部融合后再汇入到知识库中。
web to kg
经过融合、消重后的知识库，信息全面又不冗余。对于用户体验来说，在一个展示页面中就能找到自己关心的内容，无需再额外打开多余的页面。想必是极好的~
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