知识图谱是结构化的数据库，以机器可以处理的方式表示实体（如人物、地点或概念）及其关系。它们在理解数据点之间的联系至关重要的场景中特别有用。三个关键用例包括增强搜索能力、集成异构数据源以及支持推荐系统。
首先，知识图谱通过启用语义搜索来改进搜索引擎。传统的基于关键词的搜索通常难以处理含糊不清的术语或上下文。例如，搜索“Apple”可能指的是公司、水果或唱片公司。知识图谱通过将该术语链接到相关实体（例如，“Apple Inc.”连接到“史蒂夫·乔布斯”或“iPhone”）来解决这个问题。谷歌在其知识面板中使用这种方法来提供直接答案和上下文链接。开发人员可以使用 Apache Jena 或 AWS Neptune 等工具来实现类似的系统，这些工具允许通过 SPARQL 或 GraphQL 接口查询连接的数据。这种能力在医疗保健等领域尤其有价值，在这些领域中，搜索一种疾病可能需要显示症状、治疗方法和相关研究论文。
其次，知识图谱有助于集成不同的数据源。组织通常将数据存储在孤岛中——CRM 系统、产品数据库和外部 API——它们本身并不连接。知识图谱可以映射这些来源之间的关系。例如，电子商务公司可以将客户资料（来自 CRM）链接到购买历史（来自事务数据库）和产品详细信息（来自目录），以创建统一的视图。这种集成支持诸如供应链优化之类的应用程序，在供应链优化中，了解供应商延误如何影响库存需要整合物流、供应商和销售数据。Neo4j 或 Amazon Neptune 等工具通过为连接的数据提供可扩展的存储和遍历能力，简化了此类图的构建。
第三，推荐系统利用知识图谱来提供个性化的建议。通过将用户偏好、产品属性和行为模式建模为相互连接的节点，这些系统可以识别非显而易见的关系。例如，流媒体服务可能会根据诸如“天文学”或“技术”之类的共同主题，向观看科幻电影的用户推荐一部关于太空探索的纪录片。同样，在欺诈检测中，银行会将交易模式分析为图，以发现帐户之间可疑的连接。TensorFlow GNN 或 PyTorch Geometric 等框架使开发人员能够构建基于图的机器学习模型来执行此类任务。这些系统在关系数据库等线性数据模型无法捕获复杂相互依赖关系的场景中表现出色。