知识图谱中的实体解析是指确定不同数据条目何时指向同一个真实世界实体的过程。在大型数据集中，同一个实体（例如人物、地点或产品）可能会由于命名、拼写或数据来源的差异而以多种方式表示。例如，在一个数据集中是“John Smith”，在另一个数据集中可能是“J. Smith”，而它们指的可能是同一个人。实体解析将这些不同的条目连接起来，确保知识图谱将它们视为单个实体。这对于保持准确性和避免重复至关重要，尤其是在整合来自数据库、API 或非结构化文本等不同来源的数据时。
从技术上讲，实体解析涉及比较属性（例如姓名、地址、日期）和关系以评估相似性。由于拼写错误或格式差异，精确字符串匹配通常会失败，因此会使用模糊匹配（例如 Levenshtein 距离）、基于规则的逻辑或机器学习模型等方法。例如，系统可以通过分析上下文，例如像“自由女神像”或“曼哈顿”这样的相关术语，来判断“New York City”和“NYC”指的是同一个地点。聚类算法将相似条目分组，并将唯一标识符（如 Wikidata QID）分配给合并后的实体。挑战包括可扩展性（处理数百万条记录）和处理模糊情况，例如两个姓名相同但职业不同的人。
实体解析的实际影响是巨大的。在电子商务中，将多个供应商的产品列表解析为单个实体可确保准确的价格比较和库存跟踪。在医疗保健中，连接来自不同诊所的患者记录可以防止由于数据碎片化导致的误诊。开发人员通常使用像 Dedupe (Python) 或 Apache Spark 这样的工具来实现实体解析，以进行分布式处理。然而，这是一个迭代过程——新的数据源或模式更改需要持续改进。例如，社交媒体平台可能会更新其解析规则，以处理不断变化的用户名格式。通过统一实体，知识图谱在推荐系统、欺诈检测或语义搜索等任务中变得更加可靠。