知识图谱增强是通过添加新数据、改进关系或增强结构来扩展和改进现有知识图谱的过程。 知识图谱以结构化格式表示实体（如人物、地点或概念）及其关系。 增强确保图谱保持准确、全面，并可用于搜索、推荐系统或数据分析等应用程序。 例如，如果知识图谱包含有关电影的基本信息，则增强可能涉及添加诸如演员传记、拍摄地点或源自外部数据库或用户生成的内容的类型分类之类的详细信息。
开发人员通常通过集成新的数据源或增强现有的节点和边来处理增强。 这可能涉及将实体链接到外部数据集（例如，将电子商务图中的产品连接到制造商的数据库），或者使用自然语言处理 (NLP) 从非结构化文本中提取关系。 诸如实体解析器或语义相似性算法之类的工具有助于使新数据与现有图结构对齐。 例如，可以通过将患者记录与诸如 SNOMED CT 之类的医学本体集成来丰富医疗保健知识图谱，从而确保对诊断进行一致的分类。 增强还包括验证现有数据，例如，通过与受信任的 API 交叉引用来更正公司节点的过时的 CEO 信息。
增强的好处包括提高查询准确性并更好地支持应用程序。 通过实时库存数据丰富的零售知识图谱可以支持个性化的产品推荐。 挑战包括处理冲突数据（例如，不匹配的实体标识符）和在图谱扩展时保持性能。 开发人员通常使用诸如 Apache Jena 之类的框架或诸如 Neo4j 之类的图形数据库来管理增强工作流，同时使用 SPARQL 或 Cypher 查询来测试更新。 有效的增强需要平衡自动化与手动监督，例如，使用机器学习来建议新的边缘，同时允许领域专家验证关键连接。 这种迭代过程可确保图谱不断发展以满足不断变化的需求。