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摘要：圖數(shù)據(jù)庫逐步成為目前主要的知識圖譜存儲方式。知識圖譜的補全是通過現(xiàn)有知識圖譜來預測實體之間的關系，是對關系抽取的重要補充。相關資料大規(guī)模知識圖譜的構(gòu)建推理及應用肖仰華大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建與應用
知識圖譜怎么去做，這當然不是幾句話說得清楚的。首先肯定要先基于自身的業(yè)務進行思考，這里整理一些知識圖譜構(gòu)建的主要路徑。
構(gòu)建的邏輯思路1、梳理業(yè)務，構(gòu)建本體：是否需要用知識圖譜？成本怎么樣，能達到怎么的效果？是否有能力構(gòu)建知識圖譜？數(shù)據(jù)、團隊等情況是否能支撐？如果有必要，如何根據(jù)業(yè)務梳理一套本體框架？
2、編輯本體，給出業(yè)務知識表示框架：可以利用Protege進行本體編輯，獲得一個用OWL表示的知識表示文件。
3、給本體補充實例數(shù)據(jù)：先找一些示例數(shù)據(jù)，便于理解。
構(gòu)建的不同方式自頂向下的構(gòu)建方式：先定義本體和數(shù)據(jù)模式，再將實體加入知識庫。利用一些現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化知識庫作為其基礎知識庫。
自底向上的構(gòu)建方式：從一些開放鏈接數(shù)據(jù)中提取出實體，選擇其中置信度較高的加入到知識庫，再構(gòu)建頂層的本體模式。
構(gòu)建過程中的關鍵技術大體包含五個方面：知識抽取、知識表示、知識融合、知識加工、知識評估
通過知識提取技術，可以從一些公開的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和第三方結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取出實體、關系、屬性等知識要素。
知識表示則通過一定有效手段對知識要素表示，便于進一步處理使用。分布式的知識表示形成的綜合向量對知識庫的構(gòu)建、推理、融合以及應用均具有重要的意義。
然后通過知識融合，可消除實體、關系、屬性等指稱項與事實對象之間的歧義，形成高質(zhì)量的知識庫。
知識加工則是在已有的知識庫基礎上進一步挖掘隱含的知識，構(gòu)建新本體，補全關系，從而豐富、擴展知識庫。
知識評估可以對知識的可信度進行量化，保留置信度較高的，舍棄置信度較低的，有效確保知識的質(zhì)量。
除此之外，大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建，還需要多種技術的支持：分布式存儲和計算、圖數(shù)據(jù)庫、圖推理、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫等。
數(shù)據(jù)的存儲數(shù)據(jù)庫選擇知識圖譜的存儲和查詢語言也經(jīng)歷了歷史的洗滌，從RDF到OWL以及SPARQL查詢，都逐漸因為使用上的不便及高昂的成本，而被工業(yè)界主流所遺棄。
圖數(shù)據(jù)庫逐步成為目前主要的知識圖譜存儲方式。
目前應用比較廣泛的圖數(shù)據(jù)庫包括Neo4j、graphsql、sparkgraphx（包含圖計算引擎）、基于hbase的Titan、BlazeGraph等，各家的存儲語言和查詢語言也不盡相同。
實際應用場景下，OrientDB和postgresql也有很多的應用，主要原因是其相對低廉的實現(xiàn)成本和性能優(yōu)勢。
應用推理和知識自學習在知識圖譜構(gòu)建過程中，還存在很多關系補全問題。雖然一個普通的知識圖譜可能存在數(shù)百萬的實體和數(shù)億的關系事實，但相距補全還差很遠。
知識圖譜的補全是通過現(xiàn)有知識圖譜來預測實體之間的關系，是對關系抽取的重要補充。
傳統(tǒng)方法TransE和TransH通過把關系作為從實體A到實體B的翻譯來建立實體和關系嵌入，但是這些模型僅僅簡單地假設實體和關系處于相同的語義空間。
而事實上，一個實體是由多種屬性組成的綜合體，不同關系關注實體的不同屬性，所以僅僅在一個空間內(nèi)對他們進行建模是不夠的。
相關資料大規(guī)模知識圖譜的構(gòu)建、推理及應用
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