知识图谱中的模式匹配是指识别和对齐来自不同数据模式的元素，以实现集成或互操作性的过程。模式定义了知识图谱的结构，包括实体类型、关系和属性。当组合来自多个源的数据时（例如合并两个知识图谱或跨它们进行查询），模式匹配可确保等效元素（例如，一个图中的“作者”和另一个图中的“writer”）被识别为同一概念。这种对齐对于数据融合、联合查询或构建异构数据的统一视图等任务至关重要。
开发人员通常采用自动化和手动技术的组合来进行模式匹配。例如，词法方法使用 Levenshtein 距离等字符串相似性度量来比较标签（例如，“birth_date”与“date_of_birth”）。结构分析检查元素之间的关系，例如推断在一个模式中具有“works_at”属性的“person”实体对应于通过“employment”关系链接到“company”的“employee”。语义技术利用外部知识（如 WordNet 或特定领域的本体）根据含义映射术语，例如将“automobile”链接到“car”。像 LogMap 或 AML 这样的混合工具结合了这些方法，通常使用机器学习来权衡来自多种相似性度量的证据。基于实例的匹配也可以通过分析重叠的数据值来提供帮助（例如，如果“USA”和“United States”都出现在“country”字段中，则将它们匹配起来）。
建模选择、语言和粒度的差异会带来挑战。例如，一个模式可能将“address”表示为单个字符串，而另一个模式将其分解为“street”、“city”和“zip_code”。当“bank”（金融机构 vs. 河岸）等术语具有多种含义时，会出现歧义。可伸缩性是另一个问题：比较包含数千个实体的大型模式需要高效的算法。开发人员通常通过优先处理高置信度匹配、使用约束（例如，“‘publisher’只能映射到组织类型的实体”）或让领域专家验证关键映射来解决这些问题。像 Apache Jena 的 SHACL 或自定义规则引擎这样的工具有助于在匹配后强制执行一致性。有效的模式匹配可以减少手动集成工作，但很少能实现完全自动化——大多数实际系统都在算法匹配和人工监督之间取得平衡。