英国哲学家弗朗西斯·培根有句名言：“知识就是力量”。Stuart J.Russell 和 Peter Norvig 在《人工智能：一种现代方法》一书中指出，人工智能包括自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉以及机器人技术。知识表示对于人工智能的重要性不言而喻。实际上，机器学习得到的模型也是一种用计算结构和数值表示的知识。

在众多知识表示方式中，知识图谱作为一种语义网络拥有极强的表达能力和建模灵活性：首先，知识图谱是一种语义表示，可以对现实世界中的实体、概念、属性以及它们之间的关系进行建模；其次，知识图谱是其衍生技术的数据交换标准，其本身是一种数据建模的“协议”，相关技术涵盖知识抽取、知识集成、知识管理和知识应用等各个环节。

知识图谱是一种特殊的图数据，它是语义的和可复用的：知识图谱数据一经获取即可被多领域应用重复使用，这也是知识图谱服务的构建动机。那么，知识图谱具体来说是什么呢？

首先，知识图谱是一种特殊的图数据。具体来说，知识图谱是一种带标记的有向属性图。知识图谱中每个结点都有若干个属性和属性值，实体与实体之间的边表示的是结点之间的关系，边的指向方向表示了关系的方向，而边上的标记表示了关系的类型。例如，“汤姆·克鲁斯”和“碟中谍”是两个实体，“出演”则是这两者之间的关系。两个实体分别对应着现实世界中的人和电影，而边则对应了他们所表示的人和电影之间的现实关联。前者是关系的起始结点，后者是关系的目标结点。实体“汤姆·克鲁斯”具有“出生日期”等属性，其属性值为“1962年7月3日”等。

其次，知识图谱是一种人类可识别且对机器友好的知识表示。知识图谱采用了人类容易识别的字符串来标识各元素；同时，图数据表示作为一种通用的数据结构，可以很容易地被计算机识别和处理。

再次，知识图谱自带语义，蕴涵逻辑含义和规则。知识图谱中的结点对应现实世界中的实体或者概念，每条边或属性也对应现实中的一条知识。在此之上，我们可以根据人类定义的规则，推导出知识图谱数据中没有明确给出的知识。比如，已知“张三是个人”，我们就可以根据“人都有父母，都有大脑，需要呼吸”等规则得到很多新知识，而无需在知识图谱中逐条给出。再比如，“外公”的“儿子”是“舅舅”，据此可以推导出很多实体之间的亲属等关系。

作为一种应用型技术，知识图谱支撑了很多行业中的具体应用。例如：

- 信息检索：搜索引擎中对实体信息的精准聚合和匹配、对关键词的理解以及对搜索意图的语义分析等；

- 自然语言理解：知识图谱中的知识作为理解自然语言中实体和关系的背景信息；

- 问答系统：匹配问答模式和知识图谱中知识子图之间的映射；

- 推荐系统：将知识图谱作为一种辅助信息集成到推荐系统中以提供更加精准的推荐选项；

- 电子商务：构建商品知识图谱来精准地匹配用户的购买意愿和商品候选集合；

- 金融风控：利用实体之间的关系来分析金融活动的风险以提供在风险触发后的补救措施（如联系人等）；

- 公安刑侦：分析实体和实体之间的关系以获得线索等；

- 司法辅助：法律条文的结构化表示和查询来辅助案件的判决等；

- 教育医疗：提供可视化的知识表示，用于药物分析、疾病诊断等；

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