知识图谱背景下的图分析指的是检查和解释互连实体网络中的关系和结构的过程。 知识图谱将数据组织为节点（表示人、地点或概念等实体）和边（表示它们之间的关系或属性）。 图分析应用算法来发现模式、推断连接或衡量网络中特定节点的影响力。 例如，在关于电影的知识图谱中，节点可以代表演员、导演和电影，而边可以显示合作、流派或奖项。 分析此图可以揭示某些导演如何始终与特定演员合作，或者流派如何围绕特定工作室聚集。
图分析在知识图谱中的一个关键应用是识别间接关系或隐藏的见解。 最短路径分析、中心性度量（例如 PageRank）或社区检测等算法有助于回答以下问题：“哪些研究人员跨学科合作最频繁？”或“虚假信息如何在社交网络中传播？” 例如，欺诈检测系统可能会使用图分析通过分析帐户之间的连接来跟踪可疑的交易模式，即使这些连接是故意混淆的。 同样，在医疗保健领域，分析患者-疾病-治疗图可以揭示症状和治疗之间意想不到的相关性，从而有助于个性化医疗。 这些分析通常需要在图中遍历多个跳，而关系数据库很难高效处理。
使用知识图谱的开发人员通常使用图数据库（例如 Neo4j、Amazon Neptune）或 Apache AGE 或 TigerGraph 等框架，这些框架支持图查询语言（Cypher、Gremlin）和优化的遍历操作。 对于大规模图，Apache Spark 的 GraphX 等分布式系统有助于管理计算复杂性。 挑战包括处理数十亿个节点的图的扩展性以及优化涉及深度遍历的查询。 实际实现可能涉及预处理图以预先计算节点中心性等指标，或使用近似算法来平衡速度和准确性。 了解这些工具和权衡使开发人员能够设计高效的管道，以便从互连的数据中提取可操作的见解。