知識圖譜運用系統提供了一個人工智能的多維知識圖譜，它結合了推理和機器學習，來實時分析和解釋非常大的數據集。其構建意義是知識圖譜在非結構化數據中輸入計算分類法、主題建模、實體識別及分類等。
它是一個可擴展的解決方案，使系統能夠不斷學習用戶行為并了解用戶的需求，同時使人機交互更加自然和直觀。知識圖譜可幫助公司從復雜系統中大規模獲取新站點，從而為最終用戶提供類似于數字媒體上的人機交互的體驗。
也許大家對知識圖譜這個術語不熟悉，但其實在生活中我們已從中受益。
例如，我們可以建立一個關于電影和演員之間的知識圖譜，或者我們可以描述食材或食譜，以及烹飪它們所需的步驟。這意味著機器能夠理解這些實體之間的關系，以及它們的共同屬性，這讓我們能夠在我們周圍的不同事物之間建立聯系。一個知識圖譜是由節點組成的，并由邊連接。節點描述任何物體、人或地點，而邊定義了節點之間的關系。知識圖譜可以構建不同的數據源并將它們綁定在一起來推斷缺失的事實。
如今，知識圖譜利用了一種叫做自然語言處理（NLP）的算法，通過稱為語義豐富的過程構建節點和邊視圖。例如用非結構化的文本搭建一份白皮書，然后使用自然語言處理對該文本并進行分類，從而真正創建與該信息相關的數據集。
知識圖譜除了用于幫助解答問題之外，還可以用于很多商業場景。例如，當你在YouTube平臺中觀看視頻，那么列表中會出現相關聯的推薦視頻。這就是利用知識圖譜，基于人們正在搜索的問題和他們可能喜歡的其他視頻。在零售業中，知識圖譜可以幫助理解產品之間的關系，這樣公司就可以推薦顧客可能感興趣的不同搭配。
知識圖譜以其強大的語義處理和認知能力，建立起一個開放且互聯的世界。而我們的未來，也將與知識圖譜緊密相連。
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