來源：THU資料派

概要：在維基百科的官方詞條中：知識圖譜是Google用於增強其搜尋引擎功能的知識庫。

什麼是知識圖譜？

在維基百科的官方詞條中：知識圖譜是Google用於增強其搜尋引擎功能的知識庫。本質上, 知識圖譜旨在描述真實世界中存在的各種實體或概念及其關係,其構成一張巨大的語義網路圖，節點表示實體或概念，邊則由屬性或關係構成。現在的知識圖譜已被用來泛指各種大規模的知識庫。

知識圖譜

起源

知識圖譜的發展是以Knowledge mapping、citation analysis、information resources、information science、quantitative analysis等技術的成熟為依託的。隨著這些技術日趨完善，知識圖譜的研究與應用在學術界與產業界掀起了一股熱潮。

思考

我們為什麼要研究知識圖譜？

知識圖譜的研究面臨著哪些困難？

意義

知識圖譜是通過不同知識的關聯性形成一個網狀的知識結構，對機器來說就是圖譜。形成知識圖譜的過程本質是在建立認知、理解世界、理解應用的行業或者說領域。每個人都有自己的知識結構，本質就是不同的知識圖譜。正是因為有獲取和形成知識的能力，人類才可以不斷進步。構建知識圖譜這個過程的本質，就是讓機器形成認知能力，理解這個世界。現在機器的感知能力已經越來越接近人類了，語音識別的準確率達到97%甚至更高，影象識別的某些領域，例如人臉識別，比人類個體更加準確和迅速。未來人工智慧的重點進步方向將是認知層。機器理解這個世界，才能更好地與世界互動，未來人服務。

技術挑戰

知識圖譜在產業界尚未形成大規模的應用，即便有部分企業試圖往這個方向發展，很多仍處於調研階段。

目前面臨的困境主要來自於資料的噪聲、非結構化資料處理能力與知識推理。

人才都去哪兒了

從全球來看，知識圖譜的研究學者主要分佈在美國、中國、德國、法國、加拿大、英國等國家，其中，美國在知識圖譜方面的研究實力居於全球領先地位。

在中國，知識圖譜的研究學者主要分佈在北京。南京、臺灣、香港等地也分別有一定的研究學者分佈。

知識圖譜主要研究流派

有關知識圖譜的研究主要以Xifeng Yan、Gerhard Weikum、William W. Cohen、Evgeniy Gabrilovich、Lawrence B. Holder、Marie-Laure Mugnier等人為首的學派構成。

主要研究學者

大家都在研究什麼？

1. recent heat

近期知識譜圖的研究熱點主要在knowledge mapping、knowledge networks、research focuses、performance evaluation等領域。

2. global heat

就全域性而言，知識圖譜的熱點主要集中在knowledg mapping、mapping knowledge domains、military medicine、research fronts、technological innovation等領域。