在知识图谱的背景下，语义网的目的是提供一个框架，用于以机器能够理解和有效使用的方式来构建和链接数据。 通过使用 RDF（资源描述框架）和本体等标准化格式将显式含义嵌入到数据中，语义网使知识图谱能够以一致的、机器可读的方式表示实体之间的关系。 这允许系统自动解释和推理数据，而不是依赖于人类的直觉或非结构化文本。 例如，使用语义网标准的知识图谱可以明确地将“巴黎是法国的首都”定义为一个三元组（巴黎，是首都，法国），这使得应用程序可以明确地处理它。
这种方法的一个主要优点是互操作性。使用语义网原则构建的知识图谱可以通过使用共享词汇表或本体对齐其模式，从而集成来自不同来源的数据。例如，医疗保健知识图谱可以通过将“治疗”或“症状”等术语映射到通用本体，从而将来自医院的患者数据与来自临床试验的研究数据相结合。像 SPARQL（用于 RDF 的查询语言）这样的工具允许开发人员以编程方式检索和组合这些数据，即使它来自单独的数据库。这种互操作性减少了冗余，并实现了跨领域的见解，例如将环境数据链接到公共健康趋势。
最后，语义网增强了知识图谱中的推理能力。通过在像 OWL（Web 本体语言）这样的语言中定义逻辑规则和约束，开发人员可以实现自动推理。例如，如果知识图谱声明“所有首都都是行政区域”并且“巴黎是首都”，则语义推理器可以推断“巴黎是一个行政区域”，而无需显式编码。这对于欺诈检测等应用程序至关重要，其中必须识别金融交易中的隐藏模式，或者依赖于推断用户偏好的推荐系统。通过使用语义结构化数据，知识图谱成为用于导出可操作见解的动态工具。