摘要：图数据库逐步成为目前主要的知识图谱存储方式。知识图谱的补全是通过现有知识图谱来预测实体之间的关系，是对关系抽取的重要补充。相关资料大规模知识图谱的构建推理及应用肖仰华大规模知识图谱构建与应用
知识图谱怎么去做，这当然不是几句话说得清楚的。首先肯定要先基于自身的业务进行思考，这里整理一些知识图谱构建的主要路径。
构建的逻辑思路1、梳理业务，构建本体：是否需要用知识图谱？成本怎么样，能达到怎么的效果？是否有能力构建知识图谱？数据、团队等情况是否能支撑？如果有必要，如何根据业务梳理一套本体框架？
2、编辑本体，给出业务知识表示框架：可以利用Protege进行本体编辑，获得一个用OWL表示的知识表示文件。
3、给本体补充实例数据：先找一些示例数据，便于理解。
构建的不同方式自顶向下的构建方式：先定义本体和数据模式，再将实体加入知识库。利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库。
自底向上的构建方式：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。
构建过程中的关键技术大体包含五个方面：知识抽取、知识表示、知识融合、知识加工、知识评估
通过知识提取技术，可以从一些公开的半结构化、非结构化和第三方结构化数据库的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。
知识表示则通过一定有效手段对知识要素表示，便于进一步处理使用。分布式的知识表示形成的综合向量对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。
然后通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。
知识加工则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，构建新本体，补全关系，从而丰富、扩展知识库。
知识评估可以对知识的可信度进行量化，保留置信度较高的，舍弃置信度较低的，有效确保知识的质量。
除此之外，大规模知识图谱构建，还需要多种技术的支持：分布式存储和计算、图数据库、图推理、内存数据库等。
数据的存储数据库选择知识图谱的存储和查询语言也经历了历史的洗涤，从RDF到OWL以及SPARQL查询，都逐渐因为使用上的不便及高昂的成本，而被工业界主流所遗弃。
图数据库逐步成为目前主要的知识图谱存储方式。
目前应用比较广泛的图数据库包括Neo4j、graphsql、sparkgraphx（包含图计算引擎）、基于hbase的Titan、BlazeGraph等，各家的存储语言和查询语言也不尽相同。
实际应用场景下，OrientDB和postgresql也有很多的应用，主要原因是其相对低廉的实现成本和性能优势。
应用推理和知识自学习在知识图谱构建过程中，还存在很多关系补全问题。虽然一个普通的知识图谱可能存在数百万的实体和数亿的关系事实，但相距补全还差很远。
知识图谱的补全是通过现有知识图谱来预测实体之间的关系，是对关系抽取的重要补充。
传统方法TransE和TransH通过把关系作为从实体A到实体B的翻译来建立实体和关系嵌入，但是这些模型仅仅简单地假设实体和关系处于相同的语义空间。
而事实上，一个实体是由多种属性组成的综合体，不同关系关注实体的不同属性，所以仅仅在一个空间内对他们进行建模是不够的。
相关资料大规模知识图谱的构建、推理及应用
肖仰华 | 大规模知识图谱构建与应用
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