知识图谱技术是人工智能的重要组成部分，其研究的是对人类知识的获取、表示、推理、应用等技术。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题，而深度学习很大程度上处理感知层面的问题，未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。
1.1 知识图谱的定义
在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。
三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即 G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,……,e|E|}是知识库中的
实体集合，共包含|E|种不同实体;R={r,r,……,r } 12 |E|是知识库中的关系集合，共包含 | R | 种不同关系; S ⊆ E × R × E 代表知识库中的三元组集合。三元组 的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等，实体是知识图谱中的最基本元素， 不同的实体间存在不同的关系。概念主要指集合、 类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等; 属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特 点以及参数，例如国籍、生日等;属性值主要指对 象指定属性的值，例如中国、1988-09-08等
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