知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库(Graph Database)。
知识的推理可以理解成“链接预测”，也就是从已有的关系图谱里推导出新的关系或链接。
对于每一个搜索的关键词，我们可以通过知识图谱来返回更丰富，更全面的信息。比如搜索一个人的身份证号，我们的智能搜索引擎可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人信息、行为特征和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。另外，可视化的好处不言而喻，通过可视化把复杂的信息以非常直观的方式呈现出来， 使得我们对隐藏信息的来龙去脉一目了然。
在大数据时代，很多数据都是未经处理过的非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。特别在互联网金融行业里，我们往往会面对大量的文本数据。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务，这对掌握的机器学习，数据挖掘，自然语言处理能力提出了更高的门槛。
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常用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于分布式表示方法（Distributed Representation）的推理。随着深度学习在人工智能领域的地位变得越来越重要，基于分布式表示方法的推理也成为目前研究的热点。
所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反馈系统使其能够实时地反馈给我们的模型，并使得模型不断地自优化从而提升准确率。
https://www.jiqizhixin.com/articles/2015-12-01-4
知识图谱的发展概述 https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-03-24
美团餐饮娱乐知识图谱——美团大脑揭秘 https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-23-16
美团NLP中心开始构建大规模的餐饮娱乐知识图谱——美团大脑，它将充分挖掘关联各个场景数据，用AI技术让机器“阅读”用户评论数据，理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好，挖掘人、店、商品、标签之间的知识关联，从而构建出一个“知识大脑”。
海量数据和大规模分布式计算力，催生了以深度学习为代表的第三次（1993-目前）人工智能高潮。
缺乏可解释性
常识（Common Sense）缺失
缺乏语义理解
依赖大量样本数据
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知识究竟是什么呢？知识就是有结构的信息。人从数据中提取有效信息，从信息中提炼有用知识，信息组织成了结构就有了知识。知识工程，作为代表人工智能发展的主要研究领域之一，就是机器仿照人处理信息积累知识运用知识的过程。而知识图谱就是知识工程这一领域数十年来的代表性研究方向。
图谱中知识被组织成<主，谓，宾>三元组的形式，来表征客观世界中的实体和实体之间的关系。比如像名人的维基百科词条页面中，Infobox卡片都会描述该名人的国籍信息，其结构就是<人，国籍，国家>这样的三元组。
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微软于2010年开始构建Satori知识图谱来增强Bing搜索；Google在2012年提出 Knowledge Graph概念，用图谱来增强自己的搜索引擎；2013年Facebook发布Open Graph应用于社交网络智能搜索；2015年阿里巴巴开始构建自己的电商领域知识图谱；2016年Amazon也开始构建知识图谱。
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美团大脑将充分挖掘关联各个场景数据，用AI技术让机器“阅读”用户评论和行为数据，理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好，构建人、店、商品、场景之间的知识关联，从而形成一个“知识大脑”。相比于深度学习的“黑盒子”，知识图谱具有很强的可解释性，在美团跨场景的多个业务中应用性非常强，目前已经在搜索、金融等场景中初步验证了知识图谱的有效性。近年来，深度学习和知识图谱技术都有很大的发展，并且存在一种互相融合的趋势，在美团大脑知识构建过程中，我们也会使用深度学习技术，把数据背后的知识挖掘出来，从而赋能业务，实现智能化的本地生活服务，帮助每个人“Eat Better, Live Better”。
知识图谱技术链
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知识获取是指从不同来源、不同结构数据中，抽取相关实体、属性、关系、事件等知识。
大多数知识图谱是以符号化的方法表示，其中RDF是最常用的符号语义表示模型，其一条边对于一个三元组<主语Subject，谓语Predicate，宾语Object>，表达一个客观事实，该方法直观易懂，具备可解释性，支持推理。
而随着深度学习的发展，基于向量表示的Embedding算法逐渐兴起，其为每个实体与关系训练一个可表征的向量，该方法易于进行算法学习
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https://tech.meituan.com/2018/11/01/meituan-ai-nlp.html
能够提供“千人千面”的个性化排序和个性化推荐
比如整个美团大脑的知识图谱在百亿的量级，这也是世界上最大的餐饮娱乐知识图谱，为了支撑这个知识图谱，我们需要去研究千亿级别的图存储和计算引擎技术。我们也正在搭建一个超大规模的 GPU 集群，来支持海量数据的深度学习算法。未来，当所有的这些技术都成熟之后，我们还希望能够为所有用户提供“智慧餐厅”和“智能助理”的体验。
https://tech.meituan.com/2019/01/17/dianping-search-deeplearning.html
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-03-20
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