知识图谱中的链接数据模型是一种使用标准化 Web 技术连接和表示数据的结构化方法。 它依赖于唯一标识符 (URI)、语义关系和开放格式等原则来创建互连信息的网络。 与将数据存储在孤立表中的传统数据库不同，链接数据模型强调跨数据集链接实体，使机器和人类能够高效地导航和查询关系。 例如，关于城市的知识图谱可能会使用类似 http://example.org/Paris 的 URI 来表示巴黎，并使用 RDF（资源描述框架）三元组链接到其他实体（例如，法国的 capitalOf）。
在实践中，链接数据模型使用 RDF 将数据构建为主语-谓语-宾语三元组。 例如，语句“巴黎是法国的首都”变为 <Paris> <capitalOf> <France>，其中每个元素都是 URI 或字面量。 只要数据符合共享词汇表或本体（如 Schema.org 或 OWL（Web 本体语言）），此格式允许从多个来源合并数据。 开发人员可以使用 SPARQL（一种为遍历链接数据而设计的语言）查询这些图。 例如，即使数据存储在 DBpedia 或 Wikidata 等不同的知识库中，查询也可能会检索欧洲所有国家的首都。
链接数据模型的优势在于其互操作性和可扩展性。 通过使用 URI，数据集可以明确地引用相同的实体，从而减少重复。 例如，医疗知识图谱可以使用共享标识符将患者数据链接到药物数据库，从而实现跨域分析。 Apache Jena 或 RDFLib 等工具可帮助开发人员解析、存储和查询 RDF 数据，而 GraphDB 等框架提供针对链接数据优化的特定于图的存储。 这种方法对于需要集成各种数据源的应用程序特别有用，例如推荐系统或语义搜索引擎，在这些应用程序中，理解实体之间的关系至关重要。