1自底向上的构建方法，从开放链接的数据源中提取实体属性和关系，加入到知识图谱的数据层然后将这些知识要素进行归纳组织，逐步往上抽象为概念，最后形成模式层即可2自顶向下的构建方法，构建知识图谱的模式层。

而产品的具体应用则主导了schema的整体构建方式，如果不仔细考虑产品应用的话，最惨的情况可能构建了很久的schema会因为一个逻辑坑而彻底报废掉，由于知识图谱又是一个牵一发而动全身的工程，根据实际经验来说，如果图谱构建和应用有部分脱节。

垂直领域的知识图谱，比如说金融的，电商的首先就是要先处理数据互联网上的数据基本上都是结构化的，非结构化的和半结构化的结构数据一般就是公司的业务数据这些数据都存储到数据库里，从库里面抽取出来做一些简单的。

知识图谱的构建形式 自顶向下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 自底向上常用 从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。

知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源。

一般流程为首先确定知识表示模型，然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识，接着综合利用知识推理知识融合知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升，最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现方法，如语义搜索。

文章从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底向上的全面解析本文是对涉及技术点的罗列，后续会针对单个技术点一一梳理11 所解决的问题#160如何从半结构化和无结构数据中抽取实体。

建立地理环境知识图谱通常需要从以下几个方面入手收集遥感影像数据可以使用遥感卫星或飞机拍摄的影像数据，也可以使用已有的遥感影像数据库对遥感影像进行处理需要对遥感影像进行预处理，包括去噪校正分类等操作建立。

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 项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的然而目前，大多数知识图谱都采用自底向上bottomup的构建方式自底向上指的是从。

自己建吗可以下载图谱软件构建 5html可以参考一下这个 SPSS 大型统计分析软件，商用软件具有完整的数据输入编辑统计分析报表图形绘制等功能常用于多元统计分析数据挖掘。

美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家十亿级别的商品和菜品数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户商户。

他有年龄身高体重属性2知识图谱可以通过人为构建与定义，去描述各种概念之间的弱关系，例如“忘了订单号”和“找回订单号”之间的关系 知识库目前可以分为两种类型Curated KBs 和 Extracted KBs Curated KBs。

知识图谱需要创建4个csv关系文件neo4j+python知识图谱构建需要生成八个文件，包括四个节点文件和四个csv关系文件。

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。

3罗列概念属性以及关系 实际上这是一个和业务高度相关的工作，要罗列出来这份列表，需要对知识图谱要解决哪些问题如何使用这个知识图谱有明确的认识4确定知识体系结构 当罗列出来了所有的概念属性以及关系列表之后。