知识图谱通过将数据构建成相互连接的实体和关系，在人工智能和机器学习中发挥着关键作用，使系统能够理解上下文并做出明智的决策。知识图谱将信息表示为节点（如人、地点或概念等实体）和边（它们之间的关系）。例如，在医学知识图谱中，“阿司匹林”可能通过“治疗”关系与“头痛”相关联。这种结构化格式允许人工智能系统访问有组织的上下文数据，这对于需要推理或语义理解的任务特别有用。与非结构化数据（例如，原始文本）不同，知识图谱提供显式连接，从而减少歧义并提高搜索引擎、推荐系统或聊天机器人等应用程序的准确性。
在机器学习中，知识图谱通过集成特定领域或常识知识来增强模型。例如，自然语言处理 (NLP) 模型通常难以处理实体消歧——确定“Apple”指的是公司还是水果。知识图谱可以通过将“Apple”链接到上下文中相关的实体（如“iPhone”或“Cupertino”）来解决这个问题。同样，推荐系统通过将用户偏好通过共享属性映射到项目，从而受益于知识图谱。例如，Netflix 可能会使用图谱将观看科幻电影的用户与与该类型相关的导演或演员联系起来，从而改进个性化建议。通过将图数据嵌入到 ML 模型中（通过图神经网络等技术），开发人员可以利用传统表格或基于文本的数据所遗漏的关系模式。
除了数据组织之外，知识图谱还支持逻辑推理和动态更新。它们允许人工智能系统从现有关系中推断出新信息。例如，如果知识图谱声明“所有鸟类都会飞”并且“企鹅是鸟类”，则系统最初可能会推断出企鹅会飞。但是，通过添加异常边（“企鹅不会飞”），图谱会纠正此推断，从而显示出适应性。在欺诈检测中，知识图谱可以将可疑交易链接到已知的欺诈模式，从而实时标记异常情况。谷歌的知识图谱 API 或开源框架（例如，Neo4j）等工具为开发人员提供了构建和集成这些结构的便捷方式。通过充当可重用、不断发展的真理来源，知识图谱减少了数据处理中的冗余并提高了人工智能应用程序的可扩展性。