知識圖譜技術的興起，為自然語言處理帶來了新的突破。自然語言查詢技術讓使用者能以更直覺的方式與知識圖譜互動，並從中取得所需資訊。問答系統則能根據知識圖譜提供更精準的答案，提升使用者經驗。此外，知識圖譜還能用於自動生成自然語言文字，例如產品描述、新聞摘要等。詞彙函式庫作為一種特殊的知識圖譜，能提供詞彙間的語義關係，進一步提升自然語言處理的精確度。圖基語義相似度演算法則能有效計算詞彙間的相似度，有助於提升搜尋引擎、推薦系統等應用場景的效能。另一方面，圖資料函式庫技術的發展，也為知識圖譜的儲存和管理提供了更有效率的解決方案。
問答：自然語言作為知識圖譜的事實來源
問答是知識圖譜的一個基本應用，透過自然語言提問，我們可以從知識圖譜中取得所需的資訊。然而，問答系統需要能夠理解自然語言，並將其轉換為知識圖譜可以理解的查詢語言。
使用自然語言查詢知識圖譜
自然語言查詢是另一種與知識圖譜互動的方式，透過自然語言，我們可以向知識圖譜提出查詢，並獲得相關的結果。這需要知識圖譜能夠理解自然語言，並將其轉換為查詢語言。
從知識圖譜生成自然語言
從知識圖譜生成自然語言是另一種重要的應用，透過這種方式，我們可以自動生成自然語言文字，描述知識圖譜中的知識。這需要知識圖譜能夠理解自然語言，並將其轉換為文字。
使用詞彙函式庫
詞彙函式庫是一種特殊的知識圖譜，包含了大量的詞彙和其相應的含義。透過詞彙函式庫，我們可以獲得詞彙之間的語義關係，從而實作更好的自然語言處理。
圖基語義相似度
圖基語義相似度是一種衡量兩個詞彙之間語義相似度的方法，透過這種方法，我們可以獲得詞彙之間的語義關係。這包括路徑相似度、Leacock-Chodorow相似度和Wu and Palmer相似度等。
從知識圖譜到知識湖
知識湖是一種新的知識儲存和管理模式，透過這種模式，我們可以更好地管理和利用知識圖譜。從知識圖譜到知識湖的轉變需要我們重新思考知識儲存和管理的方式。
圖表翻譯：
graph LR
A[知識圖譜] --> B[自然語言查詢]
B --> C[問答]
C --> D[生成自然語言]
D --> E[詞彙函式庫]
E --> F[圖基語義相似度]
F --> G[知識湖]
圖表翻譯：上述流程圖描述了知識圖譜與自然語言互動的過程，從知識圖譜開始，到自然語言查詢、問答、生成自然語言，然後到詞彙函式庫和圖基語義相似度，最終到達知識湖。
資料科學與圖資料函式庫的未來
隨著資料科學和圖資料函式庫的快速發展，企業正面臨著如何有效地管理和利用龐大的資料資源。圖資料函式庫（Graph Database）是一種新的資料儲存和管理方式，它可以將資料組織成一個有意義的網路結構，從而提供更好的資料查詢和分析能力。
知識圖譜的概念
知識圖譜（Knowledge Graph）是一種特殊的圖資料函式庫，它旨在將資料組織成一個有意義的網路結構，以便於提供更好的資料查詢和分析能力。知識圖譜可以將不同的資料源整合成一個統一的網路結構，從而提供更好的資料查詢和分析能力。
知識圖譜的應用
知識圖譜已經被廣泛應用於各個領域，包括推薦系統、欺詐檢測、資料分析等。知識圖譜可以將不同的資料源整合成一個統一的網路結構，從而提供更好的資料查詢和分析能力。
圖資料函式庫的優勢
圖資料函式庫具有以下優勢：
- 高效查詢：圖資料函式庫可以提供高效的查詢能力，尤其是在查詢複雜的關係時。
- 靈活性：圖資料函式庫可以支援多種不同的資料模型和查詢語言。
- 可擴充套件性：圖資料函式庫可以支援大規模的資料儲存和查詢。
圖資料函式庫的應用
圖資料函式庫已經被廣泛應用於各個領域，包括社交網路、推薦系統、欺詐檢測等。圖資料函式庫可以將不同的資料源整合成一個統一的網路結構，從而提供更好的資料查詢和分析能力。
內容解密：
以上內容介紹了知識圖譜和圖資料函式庫的概念、優勢和應用。知識圖譜是一種特殊的圖資料函式庫，它旨在將資料組織成一個有意義的網路結構，以便於提供更好的資料查詢和分析能力。圖資料函式庫具有高效查詢、靈活性和可擴充套件性等優勢，已經被廣泛應用於各個領域。
graph TD
A[知識圖譜] --> B[圖資料函式庫]
B --> C[高效查詢]
B --> D[靈活性]
B --> E[可擴充套件性]
C --> F[推薦系統]
D --> G[欺詐檢測]
E --> H[資料分析]
圖表翻譯：
以上圖表展示了知識圖譜和圖資料函式庫的關係。知識圖譜是一種特殊的圖資料函式庫，它旨在將資料組織成一個有意義的網路結構，以便於提供更好的資料查詢和分析能力。圖資料函式庫具有高效查詢、靈活性和可擴充套件性等優勢，已經被廣泛應用於各個領域，包括推薦系統、欺詐檢測和資料分析等。
在當今的資料時代，我們被大量的資料所包圍，這些資料被收集和儲存，但我們並不總是能夠從中提取出有用的資訊。然而，近年來，根據圖的技術已經從默默無聞發展到成為了一種重要的技術，圖已經成為了各個領域的基礎結構，從消費者導向的系統如導航和社交網路，到關鍵基礎設施如供應鏈和電網。
知識圖的概念
知識圖是一種特殊的圖，它提供了對資料的上下文理解。這種上下文是透過圖的拓撲結構和其他特徵來實作的。知識圖的出現為我們提供了一種新的方法，可以從資料中提取出有用的資訊。
圖的基本概念
圖是一種簡單的結構，使用節點（或頂點）和邊來建立高保真度的模型。圖與表格或函式圖不同，它們是用於視覺化資料的。圖可以用來表示實體之間的關係，例如人與人之間的友誼關係，或商品之間的購買關係。
屬性圖模型
屬性圖模型是現代圖資料函式庫中最受歡迎的模型。它由節點、標籤、關係和屬性組成。節點代表實體，可以包含零或多個屬性和標籤。關係代表實體之間的關係，可以包含零或多個屬性。
圖的優點
圖可以用來表示複雜的關係網路，使得它們既人性化又機器友好。圖可以用來回答關於實體之間關係的問題，例如誰是誰的朋友，誰住在哪裡等。
內容解密：
本章介紹了知識圖的基本概念，包括圖的定義、屬性圖模型和圖的優點。透過本章的內容，我們可以瞭解知識圖如何用來表示複雜的關係網路，使得它們既人性化又機器友好。
graph TD
A[知識圖] --> B[圖]
B --> C[屬性圖模型]
C --> D[節點]
C --> E[關係]
D --> F[屬性]
E --> G[方向]
圖表翻譯：
上述Mermaid圖表展示了知識圖、圖、屬性圖模型、節點、關係和屬性的關係。節點代表實體，可以包含零或多個屬性。關係代表實體之間的關係，可以包含零或多個屬性。這個圖表幫助我們理解知識圖如何用來表示複雜的關係網路。
知識圖譜的動機
近年來，知識圖譜的研究和應用得到了迅速發展，相關的研究論文、解決方案、分析報告、團體和會議如雨後春筍般出現。知識圖譜之所以能夠受到如此廣泛的關注，部分原因在於圖技術的快速發展，但更重要的是因為現在有強烈的需求去理解和利用資料。
外部因素無疑加速了知識圖譜的發展。COVID-19疫情和地緣政治的變化給一些組織帶來了巨大的壓力，迫使他們不得不迅速做出決策。與此同時，企業也在努力地適應著快速變化的環境，重新組態自己的營運和流程，以便能夠快速應對挑戰。
隨著歷史知識的快速老化和被新的資訊所取代，許多組織需要新的方法來捕捉、分析和學習資料。企業需要快速獲得洞察力和建議，無論是關於客戶體驗、患者結果、產品創新、欺詐檢測還是自動化。他們需要上下文化的資料來生成知識。
知識圖譜的定義
現在你已經對圖和知識圖譜的動機有一定的瞭解。但是，並不是所有的圖都叫知識圖譜（儘管這種說法很流行）。知識圖譜是一種特殊型別的圖，強調對上下文的理解。知識圖譜是實體、事件或事物及其之間關係的相互連線集合，以人和機器都能理解的格式呈現。
關鍵的是，知識圖譜必須有一個組織原則，使用者（或電腦系統）能夠推理底層資料。這個組織原則提供了一個額外的結構層，增加了支援知識發現的上下文。它使資料本身變得更聰明，這與傳統的智慧存在於應用程式中，而資料只是被開採和提煉的東西形成鮮明對比。具有更聰明資料既簡化了系統，也鼓勵了廣泛的重用。
資料在哪裡？
知識圖譜可以是一個自包含單元，存在於圖資料函式庫中，也可以涉及多個協調圖儲存，形成一個聯邦圖。或者，知識圖譜可以建立在資料湖上，以為未區分的批次儲存帶來結構和知識。知識圖譜也可以是一個邏輯層，為多個不同型別的資料來源提供結構和洞察力，以便資料使用者獲得整體和精心企劃的資料檢視。
原則上，知識圖譜對底層資料的物理儲存是不可知的。它們可以支援不同的架構方法，從虛擬化的（知識圖譜作為外部儲存資料的智慧索引）到完全實體化的（資料完全託管在圖平臺中），以及任何兩者之間的混合方法。
摘要
組織原則、推理和知識發現可能看起來很複雜。但實際上，你可以把知識圖譜看作是一個豐富的索引，提供了資料的企劃，就像一位熟練的圖書館員為研究人員推薦書籍和期刊一樣。
從這裡開始，內容會變得更加技術化。在第2章中，你將學習如何延伸組織原則的定義，以作為知識圖譜和其使用者及系統之間的一種契約。你還將學習建立組織原則的不同選擇。
組織原則與知識圖譜
圖在現代電腦系統中很常見。它們是一種令人愉悅且靈活的資料模型，支援互動式查詢、實時分析和資料科學。但是，把圖轉變為知識圖譜的是應用了一個組織原則，有助於人們和軟體理解它。從歷史上看，這被稱為語義學，但你可以把它看作是使資料變得更聰明。
知識圖譜是幾十年來語義計算研究的結果。透過現代圖技術，你可以輕松地將這些研究成果應用於當代問題。
本章介紹了知識圖譜的一些常見組織原則。一旦你完成了本章，你就能夠從不同的組織原則中選擇最適合你要解決問題的那一個。
知識圖譜的組織原則
使資料變得更聰明的想法很有吸引力。與其反覆地將智慧行為編碼到應用程式中，不如一次性直接編碼到資料本身中。更聰明的資料使知識可以被重複使用，減少了重複和差異。
有幾種不同的方法來組織圖中的資料，每種方法都有其自己的優點和特點。你可以根據自己的問題自由選擇最合適的方法，並且可以結合不同的方法。
從一個基本但有用的圖開始，我們將展示如何新增層層組織，展示知識圖譜如何用於解決越來越複雜的問題。
普通圖
當我們思考沒有明確組織原則的圖時，就會使用“普通圖”這個術語。但是作為一個圖愛好者，你知道普通圖也非常有用。普通圖和知識圖之間的區別在於，普通圖中的資訊解釋被編碼到使用該圖的系統中，而不是成為資料本身的一部分。換句話說，組織原則被“隱藏”在消費資料的查詢和程式邏輯中。
例如，想想一家線上商店的銷售資料。銷售資料通常很大且動態，結合了客戶購物資訊、產品目錄（包括產品描述、類別和製造商）。一個小型銷售和產品目錄圖片段如圖2-1所示。
你可能一開始不會覺得這個圖很直觀。但是，如果工程師已經編碼了P節點代表產品、C節點代表客戶，以及節點之間的連線代表購買行為，那麼一個程式就能夠回答直接問題，如“這位客戶買了哪些產品？”這樣一個程式也能夠反向回答問題，如“哪些客戶買了這個產品？”這種雙向回答問題的能力對於零售商來說內在地具有價值。
這樣一個程式還能夠透過計算節點的入度（即計算節點被連線到的次數）來計算產品的人氣。這樣，它就能夠找出非常受歡迎的產品以及那些不太受歡迎的產品。
毫無疑問，這個圖中存在著很多價值。但是，如果一位沒有任何領域知識的資料科學家想要執行籃子分析來找出哪些產品一起被購買呢？有人需要解釋如何解釋這個圖中的資料，因為沒有任何組織原則可以幫助資料科學家超越節點之間的連線進行理解。
如果建立這個圖的人離開了組織，那麼使用者現在就需要反向工程演算法中的程式碼來解釋這個圖。在成熟企業中，這種情況發生得太過頻繁了。
當然，一旦你理解了這個圖中的資料含義，你就可以繼續建立新的軟體來處理這個圖中的知識。但是一個更好的解決方案是透過使資料變得更聰明來使這個圖變成一個知識圖。
這樣做可以使隱含在圖中的潛在和隱含知識浮現出來，將其轉變為一個知識圖。
讀手冊與不讀手冊
使資料自我描述可能看起來像是一種不必要的努力。在你的生活中，你被各種各樣的事物所包圍，比如你可能會得到一個新的烹飪小工具，並需要閱讀使用手冊才能使用它。
但是，你也會遇到一些不需要手冊的裝置。組織原則如此出色，以至於你可以立即開始工作。例如，現代手機和平板電腦電腦的觸控介面具有如此良好的可用性，以至於不需要手冊。事實上，即使幼兒也能夠使用它們。
資料也可以以類別似的方式被看待。一份手冊可能有效，但更好的方法是以一種使其易於工作甚至愉快地與之互動作用的方式組織資料，即使建立這樣一個方案需要付出努力，它也會因為能夠被重複使用而得到多次回報。
更豐富的圖模型
與數學家喜愛的簡潔線圈和圓圈不同，還有一種更豐富的圖模型，即屬性圖模型。
屬性圖模型比普通圖更有組織。它支援標記節點、型別和方向關係，以及節點和關係上的屬性（鍵值對）。任何理解屬性圖模型的軟體都可以根據這種簡單的組織原則進行處理。
圖2-2展示了一個增強版銷售和產品目錄圖，包括標籤、屬性和命名關係。
屬性圖為人類和軟體代理提供了一組關於其所包含資訊的基本線索：節點標籤、關係型別和方向，以及節點上儲存屬性的型別和名稱。甚至可以透過反思獲得對該圖形狀（其結構）的正式描述。有效地，這個組織原則使得該圖自我描述（在一定程度上），並且是朝著使資料變得更聰明邁出的一步。
只要透過簡單地理解組織原則，軟體就能夠從該屬性圖中提取所有類別似的實體型別。例如，在圖2-2的情況下，軟體可以輕松地提取所有客戶。對於資料科學家來說，這樣一個資訊豐富的屬性圖將會帶來更好的體驗（以及更高效率）。
重要的是，一些處理可以在不瞭解領域的情況下進行，只需透過簡單地理解組織原則即可完成。一個常見的例子是視覺化。
圖2-3展示了兩個流行的視覺化工具Linkurious和Neo4j Bloom如何使用相同標籤對節點進行視覺化，並以相似的視覺風格顯示它們。只要理解了組織原則，這些工具就能夠以有幫助且視覺化的方式呈現資料。此外，Bloom使用後設資料提供了直觀、類別似谷歌查詢風格的探索功能，用於頂部該屬性圖。
知識圖譜的組織原則
知識圖譜是一種強大的工具，能夠幫助我們組織和理解複雜的資料。但是，要讓知識圖譜真正發揮作用，我們需要有一套好的組織原則。這些原則可以幫助我們構建一個清晰、邏輯和可擴充套件的知識圖譜。
屬性圖模型
屬性圖模型是一種基本的知識圖譜模型，它使用節點和邊來代表實體和其間的關係。每個節點都有一個標籤，代表其角色或型別，而邊則代表節點之間的關係。這種模型簡單易懂，但也有一定的侷限性。
分類別學和本體論
分類別學和本體論是兩種更高層次的知識圖譜組織原則。分類別學是一種分類別方案，將概念組織成一個層次結構，而本體論則是一種更複雜的知識表示方案，能夠描述概念之間的複雜關係。
分類別學可以幫助我們組織知識圖譜中的概念，將其分類別為不同的類別和子類別。這樣可以使得知識圖譜更加清晰和易於理解。但是，分類別學也有其侷限性，例如，它不能描述概念之間的複雜關係。
本體論則是一種更強大的知識表示方案，它能夠描述概念之間的複雜關係，包括等價關係、相容關係和依賴關係等。本體論可以幫助我們構建一個更加全面和精確的知識圖譜。
多層次組織
多層次組織是一種知識圖譜組織原則，它允許我們構建多個層次的知識圖譜。每個層次都有一個特定的目的和範圍，例如，一個層次可能用於描述產品分類別，而另一個層次可能用於描述客戶偏好。
多層次組織可以幫助我們構建一個更加全面和可擴充套件的知識圖譜。它允許我們根據不同的需求和應用構建不同的知識圖譜層次，並且可以方便地在不同層次之間進行切換和整合。
內容解密：
在本文中，我們討論了知識圖譜的組織原則，包括屬性圖模型、分類別學和本體論等。我們還介紹了多層次組織的概念，並探討了它如何幫助我們構建一個更加全面和可擴充套件的知識圖譜。透過瞭解這些組織原則和方法，我們可以更好地構建和應用知識圖譜，從而獲得更多的價值和洞察。
graph TD
A[屬性圖模型] --> B[分類別學]
B --> C[本體論]
C --> D[多層次組織]
圖表翻譯：
上述 Mermaid 圖表展示了知識圖譜組織原則之間的關係。屬性圖模型是最基本的模型，分類別學在其基礎上進行了擴充套件，本體論則是最複雜和強大的模型。多層次組織則是在這些模型之上進行了抽象和整合。這個圖表幫助我們瞭解不同知識圖譜組織原則之間的邏輯關係和層次結構。
如何選擇適合的知識圖譜組織原則
選擇知識圖譜的組織原則應該始終由玄貓驅動。沒有相關的過程或代理（人或軟體）來利用它們，建立豐富且富有表達力的功能就沒有太大的價值。一個常見的錯誤是從一開始就瞄準過於雄心勃勃的元模型。這將是一項昂貴的努力，既耗時又耗資源，在工作的價值尚未被充分理解的時候就進行這項工作是風險很高的。
不要把海洋都沸騰起來
有時你會看到有人嘗試完全理解和捕捉整個商業語言。毫無疑問，這樣的工作是非常耗時和費力的。但是，這樣做的價值卻不那麼明確。通常，你真的需要完全捕捉一個領域的語言，以發揮價值，但通常情況下並非如此。為了建立一個包羅永珍的組織原則，可能會給某些人帶來舒適感，但這只會捕捉系統在工作完成時的狀態。通常，將其視為可塑和可版本化的東西會更好。
選擇標準還是建立自己的組織原則
有幾個被廣泛使用的本體論，適用於特定的領域。例如，SNOMED CT 用於臨床檔案和報告，Library of Congress Classification (LCC) 廣泛用於學術界，Financial Industry Business Ontology (FIBO) 用於金融和商業，Dublin Core Metadata Initiative (DCMI) 有許多模式用於描述網路資源等。如果你工作在一個使用標準本體論的領域，採用現有的模型而不是建立自己的模型是個好主意。採用現有的本體論可以促進互操作性，因為你的知識圖譜的使用者也可以採用標準以實作互操作性。
建立自己的組織原則
如果你面臨著建立組織原則的任務，有幾種方法可供選擇。一種方法是使用自然語言，如英語，來描述組織原則的語義。這種方法有一個低門檻，但也有其他缺點。由於語義不是機器可讀的，程式設計師必須將規範轉換為程式碼，這往往會引入差異。
另一種方法是正式定義組織原則，使用可用的標準語言之一。最廣泛使用的標準語言是 RDF Schema 和 Web Ontology Language (OWL) 用於本體論，以及 Simple Knowledge Organization System (SKOS) 用於分類別方案。每種語言都允許不同的表達力層次：從基本類別和關係定義到分類別法和更複雜的建構，如複雜類別。
知識圖譜的基本特徵
不是所有圖技術都需要用於知識圖譜，儘管它們與語義網和 RDF 三元組儲存有歷史上的聯絡。我們偏愛屬性圖模型。屬性圖提供了一種合理的方式來開發和維護知識圖譜，並且具有良好的工具支援和一個龐大的活躍社群。
好的知識圖譜應該是靈活且易於維護的。避免使用笨重的技術，它們會拖慢你的速度。在你努力保持它們更新的同時，業務將會發展。你應該盡一切努力來鼓勵使用，並且你的知識圖譜將在互動使其豐富的迴圈中蓬勃發展。
圖資料函式庫與Cypher查詢語言
圖資料函式庫是一種強大的資料儲存和查詢工具，特別適合於儲存和查詢複雜的關係資料。在本章中，我們將介紹Neo4j這一流行的圖資料函式庫，及其對應的Cypher查詢語言。
Neo4j圖資料函式庫
Neo4j是目前最成熟和最廣泛使用的圖資料函式庫之一。它提供了一個強大的平臺，用於儲存和查詢複雜的關係資料。Neo4j的核心理念是使用圖結構來儲存資料，每個節點（node）代表了一個實體，每個關係（relationship）代表了實體之間的連線。
Cypher查詢語言
Cypher是一種宣告式的查詢語言，設計用於查詢圖資料函式庫。它的主要目的是提供一個簡潔和直觀的方式來查詢和操作圖資料。Cypher的查詢語法類別似於SQL，但它更適合於查詢圖結構資料。
建立資料
在Cypher中，建立資料使用CREATE關鍵字。例如，建立一個節點代表一個人，可以使用以下查詢：
CREATE (:Person {name: 'Rosa', age: 30})
這個查詢建立了一個新的節點，具有Person標籤和兩個屬性：name和age。
查詢資料
在Cypher中，查詢資料使用MATCH關鍵字。例如，查詢所有具有Person標籤的節點，可以使用以下查詢：
MATCH (n:Person) RETURN n
這個查詢查詢所有具有Person標籤的節點，並傳回這些節點。
合併資料
在Cypher中，合併資料使用MERGE關鍵字。例如，合併兩個節點代表兩個人的關係，可以使用以下查詢：
MERGE (:Person {name: 'Karl'})-[:LIVES_IN]->(:Place {city: 'London', country: 'UK'})
這個查詢合併兩個節點，代表兩個人的關係，並建立一個新的關係，如果這個關係不存在。
圖資料函式庫的優勢
圖資料函式庫具有許多優勢，包括：
- 高效能: 圖資料函式庫可以高效地查詢複雜的關係資料。
- 靈活性: 圖資料函式庫可以儲存和查詢多種型別的資料。
- 可擴充套件性: 圖資料函式庫可以水平擴充套件以支援大規模的應用程式。
圖表翻譯：
graph LR
A[Neo4j] --> B[圖資料函式庫]
B --> C[儲存複雜關係資料]
C --> D[高效能查詢]
D --> E[靈活性和可擴充套件性]
E --> F[適用於多種應用程式]
這個圖表展示了Neo4j圖資料函式庫的核心概念和優勢。Neo4j是一種圖資料函式庫，提供高效能查詢和儲存複雜關係資料的能力。它具有靈活性和可擴充套件性，使其適用於多種應用程式。
從技術架構視角來看，知識圖譜作為一種特殊的圖資料函式庫，在資料組織和知識表示方面展現出獨特的優勢。本文深入探討了知識圖譜的核心概念、組織原則、應用場景以及與圖資料函式庫的關係，並以Neo4j和Cypher查詢語言為例，闡述了圖資料函式庫技術的應用價值。分析發現，知識圖譜的構建和應用仍面臨諸多挑戰，例如如何選擇合適的組織原則、如何有效地整合異構資料來源以及如何確保知識圖譜的品質和一致性。對於企業而言，選擇適合自身業務需求的知識圖譜技術方案至關重要，需權衡技術複雜度、開發成本以及預期收益。玄貓認為，知識圖譜技術正處於快速發展階段，隨著技術的成熟和應用的普及，其將在更多領域發揮更大的價值，並推動資料智慧的進一步發展。未來，知識圖譜與其他AI技術的融合將成為重要的發展趨勢，例如與自然語言處理技術的結合，可以實作更智慧的知識問答和知識發現，而與機器學習技術的結合，則可以提升知識圖譜的自動構建和推理能力。密切關注這些新興趨勢，將有助於企業更好地把握知識圖譜技術的發展方向，並在未來的競爭中佔據先機。
