知識圖譜起源于語義網(wǎng)，自然語言文本中描述的知識是用三元組來描述和表示的，以便計算機存儲、計算和應用。它的主要數(shù)據(jù)模型是RDF數(shù)據(jù)模型。RDFS在OWL中提供了一種模式描述方法，并支持推理。知識 圖譜可以認為是RDF或者屬性圖知識數(shù)據(jù)本身。它可以存儲在圖數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)庫中。2000年，為了解決多媒體關(guān)系系統(tǒng)中模式經(jīng)常發(fā)生較大變化的問題，Secondary提出了用圖的方式來組織、存儲和應用數(shù)據(jù)。

主要技術(shù):1。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)技術(shù)2。本體技術(shù)3。文本挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)庫技術(shù)5。知識發(fā)現(xiàn)科技6。自然語言處理技術(shù)。人工智能技術(shù)拓展:1。數(shù)據(jù)模型技術(shù)(ER模型，UML等。) 2.數(shù)據(jù)。Apriori相關(guān)分析算法等。) 3.關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)(MySQL，Oracle等。) 4.數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。知識表現(xiàn)技術(shù)(RDF、OWL等。).

知識圖譜本質(zhì)上是一個語義網(wǎng)絡，是一個基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以圖形化的方式存儲知識并經(jīng)過處理推理后返回給用戶知識。它由“節(jié)點”和“邊”組成。節(jié)點代表現(xiàn)實世界中的“實體”，而邊代表實體之間的“關(guān)系”。一般來說，-2圖譜分為通用-2圖譜和域知識。其中GM 知識 圖譜主要是各大搜索引擎公司為了提高搜索精度，爭取直接給出目標答案而研究的；

先了解一個行業(yè)的相關(guān)概念-2圖譜及其在行業(yè)中的應用和地位知識庫建設，再用典型算法介紹機器學習的常用模型，以完善行業(yè)知識庫。介紹了工業(yè)-2圖譜及其構(gòu)建相關(guān)的新技術(shù)方法，進而引出工業(yè)知識庫的構(gòu)建方法研究，并展示了知識與智能知識庫的結(jié)合。即知識 圖譜為知識庫的搜索和推薦功能提供技術(shù)支持，同時知識 圖譜為域-提供技術(shù)支持。

知識圖譜還沒有顯示出來。原因是數(shù)據(jù)庫連接錯誤，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不完整或損壞，網(wǎng)絡問題，瀏覽器緩存問題，服務器問題。1.數(shù)據(jù)庫連接錯誤，-2圖譜顯示相關(guān)數(shù)據(jù)需要連接，數(shù)據(jù)庫連接錯誤將導致。2.數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不完整或損壞，并且知識 圖譜中的數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)庫，這將影響數(shù)據(jù)庫。

知識圖譜是圖像識別的方法。知識 圖譜是為了準確解釋人與人、物與物之間的關(guān)系而提出的，最早應用于搜索引擎。知識 圖譜是描述文本的語義，建立實體關(guān)系的性質(zhì)知識 數(shù)據(jù)庫。在信息的基礎(chǔ)上，建立實體之間的關(guān)系可以使它知識。大多數(shù)知識 圖譜都是自下而上構(gòu)建的。自底向上是指從一些openurl數(shù)據(jù)(即信息)中提取實體，選擇可信度高的加入到知識數(shù)據(jù)庫中，然后構(gòu)建實體之間的關(guān)系。

表中存儲的數(shù)據(jù)屬于知識 圖譜 data中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。根據(jù)查詢相關(guān)信息，將數(shù)據(jù)劃分為知識 圖譜上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、音頻和視頻。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如XML，JSON，百科，表中存儲的數(shù)據(jù)是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，所以表中存儲的數(shù)據(jù)屬于知識 圖譜 data中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。