知识图谱中的图分析是指检查和解释知识图谱内的关系和结构以提取洞察的过程。知识图谱将数据表示为节点（实体，如人、地点或概念）和边（它们之间的连接，如“就职于”或“位于”）。图分析应用算法来揭示网络中的模式、衡量重要性或识别群集。与侧重于单个记录的传统数据库不同，图分析强调实体如何交互，这对于关系是理解数据的核心的场景非常有价值。
图分析的常用技术包括路径查找、中心性分析和社区检测。例如，Dijkstra 或 A* 等路径查找算法可以确定将物流网络建模为知识图谱后，两个节点之间的最短路径。PageRank 或介数中心性等中心性度量有助于识别有影响力的节点，例如在社交网络中找到关键人物。Louvain Modularity 等社区检测算法将连接紧密的节点分组，这可以在电子商务推荐系统中揭示相关产品的群集。这些方法通常利用图特定查询语言（例如 Neo4j 中的 Cypher）或库（例如 Python 中的 NetworkX）来高效处理互连数据。
知识图谱中图分析的实际应用涵盖多个行业。在欺诈检测中，分析交易网络可以揭示通过异常路径相互连接账户的可疑模式。在医疗保健领域，映射患者-疾病-药物关系可能会突出意想不到的治疗关联。Apache Spark 的 GraphX 或 TigerGraph 等工具支持大规模图数据的可扩展处理，尽管仍面临挑战，例如优化查询以实现实时性能或处理动态变化的数据。对于开发人员来说，理解图分析涉及熟悉图遍历、索引策略以及选择正确的存储（例如，原生图数据库 vs. 带有图扩展的关系型数据库），以平衡性能和灵活性。