知识地图
于是我看了很多文献和技术科普，也咨询了身边都是AI的技术生，从中大致了解了“知识图谱”的一些原理，整理了以下文章。
希望我的文章能帮助非技术产品经理，或者其他岗位的同学，更简单快捷的理解什么是“知识图谱”。
在介绍知识地图之前，先说一下知识地图在日常生活中的使用。
再比如，在线医疗行业，患者想挂号却不知道挂哪个科室的时候，可以通过预诊助手获取科室信息。预诊助手基于专业的医疗知识图谱，利用多种算法模型和多轮智能沟通，了解患者病情，根据患者病情精准匹配医疗科室。
以支付宝为例。在支付场景下，利用知识图谱将票据诈骗、信用卡套现等行为扼杀在摇篮里。通过知识图谱的图谱数据库，针对不同的个体和群体进行关联分析，可以从人物在指定时间内的行为来判断用户，比如去过的地方的IP地址，使用过的MAC地址(包括手机、PC、WIFI等。)，社交网络的关联分析，银行账户之间是否有历史交易信息。
在描述定义之前，我们先来看看知识图谱3354 [E-R图]的表示方式:
从上图可以发现，E-R图无论变换成什么形状和外观，都是由多个点和线连接而成的关系网络。
我们称之为点[实体]和线[关系]，每个实体可能与一个或多个实体相关。基于此，要形成最简单的关系网络，只需要三个要素:两个实体和一个关系。这个结构叫做“三元组”，多个三元组形成一个知识图谱。
(三次)
比如“小方和小明是同事，两人都因为工作需要买笔记本。”小明觉得用苹果笔记本会更有说服力，就下手了，而小方觉得联想笔记本更便宜，就选了联想。后来小方发现同事安利看过的软件草图只有苹果上有。它比Axure更智能，更容易使用。”从这句话中，我们可以拆解出多个三元组:
知识地图三元组不仅可以表达实体之间的关系，还可以表达实体的一些属性。比如“小明”是一个实体，他的“性别、出生年月、籍贯”可以归为属性。
事物被定义为实体的“属性”，有两个基本原则:
同时值得注意的是，根据实际情况，实体有时可以是属性，属性也可以是实体。
下图是一个例子:“员工”是一个实体，“员工编号、姓名、年龄”是员工的属性。如果“职称”没有与“工资、岗位津贴、福利”挂钩，换句话说，它没有可以进一步描述的特征，那么按照1的标准，它可以视为员工实体的一种属性。
但是，如果不同的职称有不同的工资、岗位津贴和不同的附加福利，那么把职称作为一个实体来处理更为合适。
说了这么多，你应该能更好的理解知识地图的定义了:知识地图是一个结构化的语义知识库，用来以符号的形式描述物理世界中的概念及其关系。它的基本构成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关的属性-值对。实体通过关系相互连接，形成网络知识结构。
了解知识地图的构建可以帮助我们更好地理解知识地图的使用原理。
知识地图的构建过程可以概括为三种方式:
为了介绍每个步骤及其意义，我编制了下表:
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下图是知识地图的技术框架，可以帮助你更好的理解知识地图构建的过程。虚线框中的部分是知识地图构建和知识地图更新的过程。
1)构建知识图谱需要什么样的数据？
答案是:结构化数据。
一般来说，知识地图的原始数据有三种:结构化数据和非结构化数据。
所谓结构化数据，是指高度组织化、格式整齐的数据，是一种可以放入电子表格的数据类型。典型的结构化数据包括:信用卡号、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。
相比之下，非结构化数据是指不容易组织或格式化的数据。它没有预定义的数据模型，所以不方便用数据库的二维逻辑表来表示数据。它可以是文本的或非文本的，人工的或机器生成的。
简单来说，非结构化数据就是具有可变字段的数据，主要是一些文档、文档等。比如一些合同文件、文章、PDF文档等。
半结构化数据是非关系型的，具有基本的固定结构模式，如日志文件、XML文档、JSON文档等。
对于非结构化数据和半结构化数据，我们需要确认可以从中提取哪些信息，并制定信息录入规则。在NLP等技术的帮助下，可以将有效信息生成结构化数据，然后将结构化数据纳入知识图谱。
2)图形数据库和关系数据库的区别
知识地图是基于图形数据库来存储数据的。所谓图形数据库，不是指存储图片和图像的数据库，而是指存储图形的数据结构的数据库。我们之前讲的E-R图就是图形数据的可视化展示。关于
与使用二维表存储数据的传统关系数据库不同，图数据库传统上被归类为NoSQ。
l(不仅仅是SQL)数据库，也就是说图形数据库属于非关系数据库。为了避免过于技术化，这里就不深入介绍图数据了，简单说说下面的数据库和关系数据库的区别。
关系数据库不擅长处理数据之间的关系，而图数据库在处理数据之间的关系方面灵活高效。
传统的关系数据库在处理复杂的关系数据时性能较差，因为关系数据库通过外键的约束来实现多个表之间的关系引用。查询实体之间的关系需要JOIN操作，通常非常耗时。
图形数据库最初的设计动机是为了更好地描述实体之间的关系。图数据库和关系数据库的最大区别是无索引邻接。图数据模型中的每个节点都会维护其相邻节点关系，这意味着查询时间与图的整体大小无关，只与每个节点的相邻点数有关，这使得图数据库在处理大量复杂关系时保持了良好的性能。
另外，图的结构决定了它容易扩展。我们不必在模型设计之初就考虑所有的细节，因为以后添加新节点、新关系、新属性甚至新标签都很容易，也不会破坏现有的查询和使用功能。
在关系数据库中，如果一开始就设计好了数据字段，运行一段时间后，再添加更多的字段会很麻烦。开发者或产品经理需要在开发初期就设想好未来可能添加的字段，提前添加到数据表中。
次级图形数据库
通俗易懂的知识图。
什么是图形数据库？
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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