知识图谱本体是一个结构化的框架，用于定义知识图谱中实体的类型、它们的属性以及它们之间的关系。它作为一种模式或蓝图，将数据组织成一个连贯的模型，使机器和人类能够一致地解释和推理信息。 其核心，本体指定了类（实体类别）、属性（实体之间的属性或连接）和规则（约束或逻辑关系）。例如，在一个电影知识图谱中，本体可以定义诸如“电影”、“演员”和“导演”之类的类，以及诸如“actedIn”（将演员链接到电影）或“directedBy”（将电影链接到导演）之类的属性。这种结构确保数据符合共享的理解，从而更容易集成和查询。
开发人员使用本体来增强一致性并支持知识图谱中的高级推理。通过定义层次结构（例如，“人”作为“演员”和“导演”的超类）和约束（例如，“除非明确允许，否则导演不能在自己的电影中表演”），本体可以防止数据不一致并支持自动验证。诸如 Web 本体语言 (OWL) 和 RDF Schema (RDFS) 之类的框架提供了对这些关系进行建模的标准化方法。例如，使用 OWL，开发人员可以指定“directedBy”属性的域为“电影”，范围为“导演”，从而确保仅建立有效的连接。本体还支持推理——例如，推断“A 是 B 的兄弟姐妹”，那么“B 是 A 的兄弟姐妹”，而无需显式存储这两个事实。
本体的实际价值在于它能够统一不同的数据源并增强查询能力。 例如，医疗保健知识图谱可以使用本体来集成患者记录、药物数据库和研究论文，该本体定义了诸如“treatedWith”（将疾病链接到药物）或“hasSideEffect”（将药物链接到症状）之类的关系。 这允许进行复杂的查询，例如“查找治疗疾病 X 但避免副作用 Y 的所有药物。” 本体还可以通过提供共享词汇表来促进团队之间的协作，从而减少诸如“地址”（物理位置与电子邮件地址）之类的术语的歧义。 虽然构建本体需要预先付出努力才能准确地为领域建模，但诸如 Protégé 或具有本体支持的图数据库（例如，带有 APOC 过程的 Neo4j）之类的工具可以简化该过程。 最终，精心设计的本体会将原始数据转换为有意义的、互连的知识库。