知识图谱通过将信息结构化为实体（节点）及其关系（边）的网络来实现连接数据。它们不是将数据存储在孤立的表格或文档中，而是显式地定义信息片段如何相互关联。例如，知识图谱可以表示一个 “Book” 实体，通过 “written_by” 关系链接到 “Author” 实体，并通过 “belongs_to” 关系链接到 “Genre” 实体。这种基于图的模型允许开发人员直接遍历连接，从而更容易回答复杂的问题，例如 “哪些作者撰写了 2010 年之后出版的科幻小说？”，而无需依赖脆弱的连接或手动集成。
知识图谱中的连通性由语义模式或本体提供支持，它们定义了实体的类型和允许的关系。例如，模式可能强制 “Person” 节点只能通过 “employed_by” 或 “founded” 关系连接到 “Company”。这些规则增加了连贯性，从而实现自动化推理。诸如 SPARQL（一种用于图的查询语言）或像 Neo4j 这样的图数据库等工具使开发人员能够有效地遍历这些连接。例如，通过跟踪 “subsidiary_of” 和 “employed_by” 边，可以轻松查询公司所有子公司的所有员工。这种结构还简化了来自多个来源的数据聚合：产品数据库和客户评论系统可以通过共享标识符（例如，产品 ID）链接，从而创建一个统一的视图，而无需更改原始数据集。
实际应用突出了连接数据的价值。推荐系统使用知识图谱将用户偏好（例如，“likes_action_movies”）链接到相关内容，从而改进建议。在医疗保健领域，连接患者记录、症状和治疗方法有助于识别诊断模式。Google 的知识图谱为搜索结果提供支持，它使用相互连接的实体来提供上下文相关的答案（例如，在搜索作者时显示传记）。对于开发人员，实施知识图谱通常涉及使用 RDF 三元组（主语-谓语-宾语）或标记的属性图，并使用诸如 Apache Jena 或 AWS Neptune 之类的框架来处理存储和查询。主要优势是灵活性：添加新的数据类型或关系不需要重新设计模式，从而更容易适应不断变化的需求。