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在大数据时代，常常需要在海量数据中寻找到业务关联。作为实现人工智能从“感知”跃升到“认知”的基础，知识图谱在梳理业务展示场景中扮演了重要的分析角色。如今，知识图谱已经成为认知系统和人工智能前沿的研究方向，受到各界高度重视。
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知识图谱是什么？

知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，构成一张巨大的语义网络图，这张图通常由一些结点和连接这些结点的边组成，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。

知识图谱的基础是数据和算法，需要应用自然语言处理和深度学习技术来进行数据挖掘，在海量知识中找出关联性形成图谱。知识图谱的一种通用表示方式是三元组，基本形式主要包括(实体-关系-实体)和(实体-属性-属性值)等。

知识图谱的图存储在图数据库中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的是节点和关系。用节点和关系所组成的图为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。

形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或领域。知识图谱为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达主体间各种关系，并且直观、自然、直接和高效，避免中间过程的转换和处理。

如何构建一个知识图谱？

建设一个知识图谱，需要包括：知识建模、知识获取、知识融合、知识存储和知识应用5大部分：

1、知识建模：构建多层级知识体系，将抽象的知识、属性、关联关系等信息，进行定义、组织、管理，转化成现实的数据库。

2、知识获取：将不同来源、不同结构的数据转化成图谱数据，包括结构化数据、半结构化数据（解析）、知识标引、知识推理等，保障数据的有效性和完整性。

3、知识融合：将多个来源、重复的知识信息进行融合，包括融合计算、融合计算引擎、手动操作融合等。

4、知识存储：根据业务场景提供合理的知识存储方案，存储方案具备灵活、多样化、可拓展特性。

5、知识应用：为已构建知识图谱提供图谱检索、知识计算、图谱可视化等分析与应用能力，并提供各类知识计算的SDK，包含图谱基础应用类、图结构分析类、图谱语义应用类、自然语言处理类、图数据获取类、图谱统计类、数据集数据获取类、数据集统计类。

知识图谱助力产业研究

知识图谱通过规范化语义融合多来源数据，通过图谱推理能力支持复杂关联数据的挖掘分析，因此在大数据领域有广泛应用。在产业研究领域，知识图谱就发挥了重要作用。

目前，很多地方产业发展面临诸多挑战。一是缺乏完整数据，无法快速梳理盘点当地产业企业的信息，难以精准弥补缺漏塑造更完整的产业链；二是没有足够全面的企业专利等数据，无法为相关研究机构进行产业研究提供有力的数据支撑；三是缺少数据与评判模型对目标企业进行全面考察评估，招引、投资等行为的目标企业存在不确定性。

针对以上痛点，融象数科构建出完善的产业知识图谱，对产业链上下游状况进行全面统计解析。围绕上游原材料生产加工、下游流通应用领域等环节输出产业地图，并将众多相关产业园区、企业纳入产业地图，一目了然相关产业链的优势与薄弱环节。