概念图是一种结构化的、可视化的知识表示方法，它使用节点和边来建模概念及其关系。在知识图谱的上下文中，它作为一种形式化方法来捕获真实世界的信息，从而平衡了表达能力和计算效用。与可能只关注实体和直接连接的更简单的图结构不同，概念图显式地表示概念（例如，对象、想法或事件）以及它们之间的逻辑关系。它们通常以形式逻辑为基础，使其适用于推理、自然语言处理或语义分析等任务。 对于开发人员来说，这意味着概念图提供了一个框架，可以用一种可以查询、分析或与其他系统集成的格式来编码特定领域的知识。
概念图的一个关键特征是它们使用类型化的节点和边。例如，在建模组织数据的系统中，标记为“员工”的节点可以通过标记为“works_at”的边连接到“公司”节点。此外，概念图可以包括嵌套结构来表示复杂的断言。假设一个句子，例如“Alice，一名开发人员，在 Y 公司为 X 项目编写代码。” 在这里，“Alice”（一个人节点）通过“instance_of”边连接到“开发人员”（一个角色节点），而“writes_code”将她链接到“X 项目”，而“X 项目”本身通过“hosted_by”边连接到“Y 公司”。 这种分层和类型化的结构允许开发人员在保持逻辑一致性的同时，对细微的关系进行建模。 诸如概念图交换格式 (CGIF) 或 Python 等语言中的框架（例如，使用图形库）之类的工具可以以编程方式序列化和操作这些图形。
概念图在需要语义清晰和推理的场景中特别有用。例如，在医学知识图谱中，概念图可以通过将症状、疾病和年龄约束的节点与逻辑运算符链接起来来表示“症状 X 表明 50 岁以上患者患有疾病 Y”。开发人员可以利用它来执行自动诊断或数据验证等任务。 与 RDF 三元组等更简单的图模型相比，概念图通过支持规则、约束和上下文依赖关系来提供更丰富的语义。 但是，这种复杂性需要仔细设计，以避免过度复杂化。 对于实际实施，基于 Prolog 的推理器或具有规则引擎的图形数据库（例如，带有 APOC 过程的 Neo4j）等工具可以帮助实施概念图，使其成为精度和逻辑至关重要的领域中的多功能选择。