知识图谱主要是做什么的？

知识图谱是以框图的形式按一定的逻辑关系把相关知识点联系起来，一方面看现有知识图谱，更好复习知识内容，另一方面自己画知识图谱，整理自己的知识。

华为知识图谱平台好用吗

挺好用的。

人工智能知识图谱平台（简称：坤图KunGraph），基于大规模数据，通过对各行业场景数据的机器学习，智能化积累场景规则，形成“规则+机器”的混合知识构建引擎，将掌握的各类数据融合汇总成为人、地、事、物、组织等实体为节点，属性、时空、语义、特征等联系为边的关系 *** ，从而再现真实世界对象之间的错综复杂的关系，为各行业分析研判提供支撑。

平台通过构建智能化知识交互引擎，提供可视化数据特征分析和交互能力，如关系可视化、时空可视化、档案可视化、数据比对可视化等，实现在海量数据上的规律及特征挖掘，获取隐藏在大数据下的知识，平台拥有一体化、并行化的高效数据挖掘工具和模型应用能力，集成大量的经典及历史算法，管理模型类知识的全生命周期，并将知识进行积累、连接，最终形成智慧感知能力，为各行业业务提供通用的知识积累、知识服务及决策输出。

什么是知识图谱

知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与 *** 与计量学引文分析、共现分析等 *** 结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现 *** 论。

图计算和知识图谱有什么关系？求解

图计算经常用于构建网页链接关系、社交 *** 、商品推荐。比如某信的社交 *** ，是由节点（个人、公众号）和边（关注、点赞）构成的图； *** 的交易 *** ，是由节点（个人、商品）和边（购买、收藏）构成的图。如此一来，抽象出来的图数据构成了研究和商用的基础。阿里巴巴GraphScope 就是图计算系统，已经证明在多个关键互联网领域实现价值，其代码当前已在githubgraphscope 上开源。

知识图谱是知识计算的一部分，并在知识建模中起到了非常重要的作用。知识计算是华为在2020年全联接大会上发布的全生命周期知识计算解决方案。知识计算可以将行业知识与AI相结合，是AI深入行业核心生产系统，通往第三代人工智能的必经之路，知识计算包含知识获取，知识建模，知识管理，知识应用四个标准步骤，为机理模型与AI的融合提供了一条全新的路径。

知识图谱，供应链知识库，知识自动化是什么？

在知识表示和推理中，知识图谱是使用图结构的数据模型或拓扑来整合数据的知识库。 知识图通常用于存储具有自由形式语义的实体（对象、事件、情况或抽象概念）的相互关联描述。

什么是知识图谱技术？知识图谱系统介绍

知识图谱就是通过一系列的机器学习技术，把非结构化数据转化成机器可以理解的结构化知识的过程。机器人基于知识图谱技术，可以快速的学习和进化到普通人对内容的运用水平。想了解更多相关知识图谱的技术。可了解下giiso智搜

知识图谱是什么？有哪些应用价值

【1】能用html+css把页面做出来，能用js实现动态效果。

【2】在1的基础上保证浏览器兼容性。

【3】在2的基础上开始出现代码洁癖，代码会逐渐趋向于简洁高效

【4】在3的基础上开始关注语义性、可用性和可重用性

【5】在4的基础上开始关注页面性能

【6】在5的基础上开始费劲脑汁的去寻思怎么能把开发效率也提升上来

知识图谱的商业价值有哪些？

知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理。

目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交 *** 、人力资源与 *** 、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。

相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在以下几个方面：

（1）关系的表达能力强

传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。

（2）像人类思考一样去做分析

基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。

（3）知识学习

利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。

（4）高速反馈

图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。