知识图谱通过将结构化数据与上下文和概率技术相结合，处理歧义和不确定性。当实体或关系具有多种含义（例如，“苹果”作为公司与水果）时，就会出现歧义；当数据不完整或相互矛盾时，就会出现不确定性。为了管理这些挑战，知识图谱使用唯一标识符、置信度评分和模式约束。例如，Wikidata 为同名的实体分配不同的 Q 号（例如 Apple Inc. 为 Q312，水果为 Q89），以区分它们。这种消歧确保了即使术语重叠也能精确引用。
通过明确表示数据的置信度来处理不确定性。例如，知识图谱可以为一个事实（如“人物 X 在公司 Y 工作”）附加一个概率得分，表明来源的可靠程度。概率图数据库或自定义元数据字段等工具可以跟踪这些得分。此外，模式验证规则可防止逻辑上不一致的声明（例如未来的出生日期）在未审查的情况下被添加。这些机制允许开发人员使用“足够好”的数据，同时标记需要验证的项目，而不是强制要求绝对确定性。
推理规则和外部数据集成等高级技术进一步提高了准确性。本体（形式化分类系统）有助于推断缺失的链接——例如，推断“丈夫”关系隐含着“配偶”关系。对于不确定的数据，与可信来源（如政府地址数据库）进行交叉引用可以解决冲突。一些框架还支持时间或上下文注释，允许事实过期或根据场景变化。通过结合这些策略，知识图谱平衡了灵活性和可靠性，使搜索引擎或推荐系统等应用程序能够处理现实世界的复杂性而不过度简化。