知识图谱其实就是把我们从小学到高中的知识做成一个思维导图，便于我们了解我们在学习什么，从目的出发，然后能更好地掌握知识；知识图谱的概念是知识图谱是自顶向下topdown的构建方式自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如 Freebase 项目就是；国内搜索巨头百度近日开始大范围测试类似谷歌的“知识图谱”功能 此前用户在百度搜索某些公众人物的关键词时，会出现该人物相关的资料，搜索结果以“百科全书”式的方式显示而如今不只是搜索热门人物，当用户搜索地名学科名。

属于知识图谱的主要应用体现在好多方面，其中推荐任务就包括今日头条内容性的搜索知识图谱的提出是为了准确地阐述人事物之间的关系，主要应用于搜索引擎，由Google公司首先提出；自然语言处理和知识图谱在人机交互方面有应用，如实现和人对话的智能机器人等；以商业搜索引擎公司为首的互联网巨头们最先意识到了知识图谱的战略意义Google于2012年5月首次提出了用知识图谱描述关联关系，从而改善搜索结果的想法紧随其后，国内搜狗提出了“知立方”微软推出的Probase和百度的“知心”；知识图谱，也称为科学知识图谱，它通过将应用数学图形学信息可视化技术信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构发展历史前沿领域以及整体知识架构。

在课堂教学科学研究或课程体系可以使用知识图谱更加有效的展示知识知识图谱是通过将应用数学信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示核心结构前沿领域以及整体知识；知识图谱是通过将应用数学图形学信息可视化技术信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构发展历史前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代。

知识图谱可以看作是一种结构化的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎智能问答大数据分析等领域被广泛应用将应用数学图形学信息可视化技术信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析；知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点Point和边Edge组成知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点Point和边Edge组成知识图谱通过将应用数学；上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统QuestionAnswering等方面的问题接下来我们看一下特定领域里的 DomainSpecific 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题 2 知识图。

知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观自然直接和高效，不需要中间过程的转换和处理；公安知识图谱技术的出现，很好的打破了公安行业的数据孤岛难题，并在将数据进行连接之后，挖掘出数据背后更多有价值的信息，科技挖掘公安数据背后的故事当下，基于知识图谱技术为基础的各类公安平台已经出现，并逐步进入了落地应。

知识图谱Knowledge GraphVault又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘分析构建绘制和显示；摘要 领域知识图谱，是下一代搜索引擎问答系统等智能应用的基础设施，目前出现的产品有百度“知心”搜狗“知立方”等本篇将介绍知识图谱基础知识，及其在自然语言处理方面主要是问答系统的应用1 前言 知识。