什么是知识图谱，知识图谱有前景吗

什么是知识图谱？

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）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自不同的不一样的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们当中的相互联系。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式与计量学引文分析、共现分析等方式结合，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、前沿领域还有整体知识架构达到多学科融合目标的现代理论。为学科研究提供真真切切的、有价值的参考。

知识图谱有前途吗？

有前途

知识图谱实质上是根据语义互联网（semantic network）的知识库，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其当中的关系。

知识图谱（Knowledge Graph）的概念先是由谷歌于2012年正式提出，主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。2013年以后知识图谱启动在学术界和业界普及，并在搜索、智能问题回答、情报分析、金融等领域应用中发挥重要作用。

人工智能知识图谱就业咋样？

人工智能知识图谱就业前景很好。知识图谱自2012年提出至今，发展快速，现目前已经成为人工智能领域的热门问题之一。现在国内知识图谱发展很快速，学术界和工业界的研究热情很高。人工智能知识图谱专业很好就业。因为该专业是现在的热门考研专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力非常强大的专业。

知识图谱和思维导图有哪些不一样？

区别在于：

一是作用不一样。

知识图谱是用来展示知识的主要内容，思维导图是用来培养恩维能力；

二是用处不一样。知识图谱多由老师介绍，思维导图多由学生绘制。

知识图谱（Knowledge Graph） 和思维导图（Mind Map）是两种常见的知识组织和可视化工具，它们当中的主要区别请看下方具体内容：

1. 目标不一样：知识图谱旨在构建一个结构化、语义化的知识库，以帮机器理解和处理信息；而思维导图则旨在帮大家将复杂的信息组织和呈现出来，以促进思考和创新。

2. 内容范围不一样：知识图谱一般涵盖非常多的实体、属性和关系等结构化数据，涵盖了各个领域的知识，比如自然语言处理、计算机科学、生物医学等；而思维导图则主要涉及个人或小组的想法、观点和任务等非结构化数据。

3. 表现形式不一样：知识图谱一般以图形和结构化数据的形式展现，比如节点、边、属性等；而思维导图则更多地采取分支、节点、图片、符号和颜色等可视化元素来表达信息。

4. 适用场景不一样：知识图谱更合适于数据驱动型应用，比如智能搜索、问题回答系统、推荐系统等；而思维导图则更合适于个人或小组的思考、学习和创意等场景。

需要大家特别注意的是，知识图谱和思维导图并非完全互斥的概念，它们也存在一部分重叠和交叉点。比如，有部分思维导图工具可以用于构建简单的知识图谱，而一部分知识图谱也可通过可视化和交互方法达到人机交互。

知识图谱（Knowledge Graph）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自不同的不一样的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们当中的相互联系。

思维导图，英文是The Mind Map，又叫心智导图是表达发散性思维的有效图形思维工具，它简单却又很有效是一种实用性的思维工具。

思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与有关的层级图表现出来，把主题[关键词]与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，帮助大家在科学与艺术、逻辑与想象当中平衡发展，以此开启人类大脑的无限潜能。思维导图因为这个原因具有人类思维的强大功能。

只是知识图谱只是各自不同的知识放一起像重要内容及核心考点大全等，但思维导图明显不同思维导图是对学习重要内容及核心考点理清思路

知识图谱处理什么问题？

知识图谱是从技术方面帮企业处理各种数据的处理问题，并对业务需求进行精准计算，知识图谱可以处理的问题主要有以下三点：

1、对非标准数据的处理存在非常高的技术难度：传统的产品和方案集中于对企业内部单一系统的数据进行一定程度的处理，但外部数据的处理缺少统一的标准，影响企业工作效率。当需处理的数据规模很大、较复杂时，还要利用人工智能技术和语义工程技术搭建企业知识图谱加以处理。

2、对非结构化数据的处理存在非常高的技术难度：传统的产品和方案一般用来处理结构化数据，其实就是常说的数据库内已存储的，计算好的数据。但现实中存在非常多的非结构化数据，如语音、PDF等。要先针对业务场景的需求将这些数据结构化，再进行一定程度的处理。这样的针对业务需求将非结构化文本结构化的工作，唯有企业知识图谱可以胜任。

3、传统的搜索技术没办法针对业务需求进行精准计算：在对非标准和非结构化数据进行一定程度的处理时，传统的产品和方案一般采用搜索的方法来进行一定程度的处理，将企业对非常多数据进行认真分析计算的需求，转化为使用若干[关键词]进行近似查找。但这样的方法没办法满足在生产环节中对结果的精度和召回率要求，知识图谱技术可以完美处理这一问题。

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