元数据在知识图谱中扮演着至关重要的角色，它为知识图谱所包含的数据提供了必要的上下文、结构和治理。知识图谱将信息组织成相互连接的实体（如人、地点或概念）和关系（如“工作于”或“位于”）。元数据为这些元素添加描述层，使用户和系统能够理解数据是如何、何时以及为何创建、修改或连接的。例如，元数据可能包括时间戳以跟踪何时添加了关系，包括来源细节以指示事实的来源，或包括置信度分数以表示数据的可靠性。如果没有元数据，知识图谱将缺乏有效解释或信任其内容所需的支架。
元数据的一个关键用途是增强数据的可发现性和可用性。通过使用类别、标签或模式定义标记实体，元数据可以帮助开发人员有效地查询图谱。例如，在医学知识图谱中，元数据可以指定一个节点代表“药物”并遵循特定的本体（例如，SNOMED CT），从而允许查询按类型过滤结果。元数据还可以定义访问控制（例如，将某些关系标记为敏感）或通过跟踪随时间的变化来管理版本控制。这在多个团队为图谱做出贡献的协作环境中尤其有用，从而确保一致性并防止冲突。
最后，元数据支持跨系统的互操作性和集成。知识图谱通常聚合来自不同来源的数据，每个来源都有自己的结构和约定。元数据通过标准化数据的描述方式来弥合这些差异。例如，使用像 Schema.org 或 RDF（资源描述框架）这样的共享词汇表，可确保像“作者”或“出版日期”这样的术语被一致地解释。元数据还可以映射等效实体（例如，将一个数据集中的“ISBN”链接到另一个数据集中的“BookID”）或标记不完整的数据以进行验证。通过充当通用的“使用手册”，元数据使开发人员无需手动干预即可合并、扩展或分析知识图谱，从而减少错误并加快工作流程。