知识图谱是一种通过连接实体（如人、地点或概念）及其关系来表示信息的结构化方式。 它将数据组织成节点（实体）和边（关系）的网络，通常存储在图数据库或三元组存储中。 与依赖于表格的传统数据库不同，知识图谱强调数据点之间的连接，使其适用于建模复杂的现实场景。 例如，知识图谱可以将“阿尔伯特·爱因斯坦”与“相对论”联系起来，关系为“发展”，将“相对论”与“物理学”联系起来，关系为“研究领域”。 这种结构允许查询遍历关系，例如查找所有为特定领域做出贡献的科学家。
从技术角度来看，知识图谱通常使用 RDF（资源描述框架）等标准将数据建模为三元组（主语-谓语-宾语）。 Apache Jena 或 Neo4j 等图数据库等工具提供了构建和查询这些结构的框架。 本体（实体类型和关系的正式定义）用于强制实施一致性。 例如，电子商务系统可以定义一个本体，其中“产品”具有“价格”和“类别”等属性，并通过“produced_by”关系链接到“制造商”。 SPARQL（一种用于 RDF 的查询语言）使开发人员可以通过遍历这些连接来检索数据。 例如，查询可以找到由特定区域的制造商生产的所有低于 50 美元的产品，从而利用属性过滤器和关系路径。
知识图谱在需要数据集成或上下文分析的应用程序中非常实用。 搜索引擎使用它们来理解用户查询并返回精确的答案（例如，Google 的知识面板）。 在推荐系统中，它们通过分析连接来识别相关项目 - 例如，根据共享演员或类型推荐电影。 企业使用它们来统一来自不同来源的数据，例如将客户记录链接到存储在单独数据库中的购买历史记录。 开发人员可以使用开源工具（例如，用于 Python 的 RDFLib）或 AWS Neptune 等云服务来实现知识图谱。 例如，医疗保健应用程序可以构建一个知识图谱来建模患者、治疗和医学研究之间的关系，从而可以进行诸如“针对 X 病症的哪种治疗方法副作用最少？”之类的查询。 这种方法将孤立的数据转化为可导航的洞察网络。