我們構(gòu)建知識圖譜的目的，在于利用知識圖譜來做一些事情。有效利用知識圖譜，就是要考慮知識圖譜的具備的能力，知識圖譜具有哪些能力呢，首先我們知道知識圖譜包含了海量的數(shù)據(jù)，是一個超級知識庫，所以我們可以依賴它進行搜索一些內(nèi)容，由于知識圖譜的數(shù)據(jù)組織方式是計算機能理解的，具有語義，這種搜索可以定義為語義搜索。第二，對搜索進行延伸，搜索的結(jié)果可能會有很多，按照一定的規(guī)則排序，如果只取最可能的答案，就變成了問答系統(tǒng)，這也是知識圖譜的典型應(yīng)用。第三，將知識圖譜與其它技術(shù)進行結(jié)合，可以充分利用知識圖譜的知識，比如將用戶的個性化特征與知識圖譜結(jié)合，能夠得到個性化推薦系統(tǒng)。第四，將知識圖譜的數(shù)據(jù)進行深度分析，按照一定的規(guī)則進行推斷，還可以得到輔助決策。

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1 語義搜索

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知識圖譜的概念，最早就是由谷歌提出，大家知道，谷歌是做搜索引擎的，它提出知識圖譜的概念，就是為了優(yōu)化搜索。語義搜索作為一個概念，起源于常被稱為互聯(lián)網(wǎng)之父的Tim Berners-Lee 在2001 年《科學(xué)美國人》（Scientific American）上發(fā)表的一篇文章。其中，他解釋了語義搜索的本質(zhì)。

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語義搜索的本質(zhì)是通過數(shù)學(xué)來擺脫當(dāng)今搜索中使用的猜測和近似，并為詞語的含義以及它們?nèi)绾侮P(guān)聯(lián)到我們在搜索引擎輸入框中所找的東西引進一種清晰的理解方式。

百科給出了更明確地定義，也更容易理解。

所謂語義搜索，是指搜索引擎的工作不再拘泥于用戶所輸入請求語句的字面本身，而是透過現(xiàn)象看本質(zhì)，準(zhǔn)確地捕捉到用戶所輸入語句后面的真正意圖，并以此來進行搜索，從而更準(zhǔn)確地向用戶返回最符合其需求的搜索結(jié)果。

舉例來說，我們用百度來搜索“現(xiàn)任美國總統(tǒng)的夫人”的圖片，搜出來的多數(shù)是美國總統(tǒng)特朗普的夫人，還有少量克林頓和奧巴馬夫人的圖片，說明搜索引擎理解了我們的搜索內(nèi)容，給我們找到了我們想要的答案。少量前任總統(tǒng)夫人的結(jié)果，說明搜索技術(shù)還需要進一步完善，可以把這部分內(nèi)容看作是噪聲，應(yīng)該過濾掉的，隨著算法的改進，結(jié)果應(yīng)該會更加準(zhǔn)確。?

語義搜索是知識圖譜最典型的應(yīng)用，它首先將用戶輸入的問句進行解析，找出問句中的實體和關(guān)系，理解用戶問句的含義，然后在知識圖譜中匹配查詢語句，找出答案，最后通過一定的形式將結(jié)果呈現(xiàn)到用戶面前。

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2 智能問答

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智能問答，就是通過一問一答的形式，用戶和具有智能問答系統(tǒng)的機器之間進行交互，就像是兩個人進行問答一樣，具有智能問答系統(tǒng)的機器就像一個智者一樣，為用戶提供答案，友好的進行交談。

作為人工智能的一個重要應(yīng)用案例，智能問答系統(tǒng)在很多場景中發(fā)揮作用。

比如原來很多的在線客服，正在部分的被智能問答系統(tǒng)取代，早些年銀行、電信等行業(yè)的在線客服，不同業(yè)務(wù)按不同的數(shù)字，在進入細分業(yè)務(wù)，繼續(xù)選不同的數(shù)字，一直要選很多次，有了智能問答，會簡化這些繁瑣的過程，直接根據(jù)用戶的問話，給出答案。當(dāng)然，現(xiàn)在的智能問答，還不夠完善，只能部分取代在線客服，如果不能提供有效的答案，還是要由人工客服提供服務(wù)。還有一些智能問答機器人，也會提供一些簡單的服務(wù)，比如給孩子用的機器人，可以提供兒歌、算術(shù)、詩詞、語文、英語等方面的內(nèi)容，代替了老師的一部分職能。還有一些聊天機器人，提供情景對話，就像一個人一樣，和用戶進行聊天。

同為智能問答，特點不同，依賴的知識圖譜技術(shù)也不同，聊天機器人，不僅提供情景對話，也能夠提供各行各業(yè)的知識，它依賴的知識圖譜是開放領(lǐng)域的知識圖譜，提供的知識非常寬泛，能夠為用戶提供日常知識，也能進行聊天式的對話。那些行業(yè)用的智能問答系統(tǒng)，依賴的是行業(yè)知識圖譜，知識集中在某個領(lǐng)域，專業(yè)知識豐富，能夠為用戶有針對性的提供專業(yè)領(lǐng)域知識。

智能問答，可以看作是語義搜索的延伸，語義搜索的結(jié)果會按照某種規(guī)則進行排序，依據(jù)一定的算法將最相關(guān)的排在前面，我們使用百度、谷歌搜索引擎進行搜索時，結(jié)果可能包括很多頁，就是語義搜索的常見形式。智能問答，屬于一問一答，只要一個答案，也就是將最相關(guān)的那個答案反饋給用戶，如果像聊天一樣，不斷地進行問答，回答不僅僅是在知識庫中搜索，還要考慮前面的聊天內(nèi)容。

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3 個性化推薦

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個性化推薦是根據(jù)用戶的個性化特征，為用戶推薦感興趣的產(chǎn)品或內(nèi)容。百度百科給出的定義是：

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個性化推薦系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)發(fā)展的產(chǎn)物，它是建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的一種高級商務(wù)智能平臺，向顧客提供個性化的信息服務(wù)和決策支持。

我們上網(wǎng)的時候會經(jīng)常查找一些我們感興趣的頁面或者產(chǎn)品，在瀏覽器上瀏覽過的痕跡會被系統(tǒng)記錄下來，放入我們的特征庫，比如對于電子商務(wù)網(wǎng)站來說，如果我們想購買筆記本，就會在電子商務(wù)網(wǎng)站上查看比較不同商家的筆記本，我們再次打開電子商務(wù)網(wǎng)站的時候，筆記本這個產(chǎn)品就會優(yōu)先顯示在商品列表中，供我們選擇。再比如，瀏覽新聞，如果我們對體育類或者社會熱點很關(guān)注，新聞APP就會給我們推薦體育題材或者社會熱點的新聞。?

個性化推薦系統(tǒng)通過收集用戶的興趣偏好、屬性，產(chǎn)品的分類、屬性、內(nèi)容等，分析用戶之間的社會關(guān)系，用戶和產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用個性化算法，推斷出用戶的喜好和需求，從而為用戶推薦感興趣的產(chǎn)品或者內(nèi)容。

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4 輔助決策

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輔助決策，就是利用知識圖譜的知識，對知識進行分析處理，通過一定規(guī)則的邏輯推理，得出對于某種結(jié)論，為用戶決斷提供支持。以下是百科給出的定義。

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輔助決策系統(tǒng)，以決策主題為重心，以互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)、信息智能處理技術(shù)和自然語言處理技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建決策主題研究相關(guān)知識庫、政策分析模型庫和情報研究方法庫，建設(shè)并不斷完善輔助決策系統(tǒng)，為決策主題提供全方位、多層次的決策支持和知識服務(wù)。?

隨著我國日益變?yōu)槔淆g化社會，養(yǎng)老問題成為人們關(guān)注的焦點，也成為研究的重要課題。對一個地區(qū)來說，應(yīng)該采用什么樣的養(yǎng)老模式，配套設(shè)施應(yīng)該如何建設(shè)，才能解決老人的養(yǎng)老問題。就需要對這個地區(qū)的老人、基礎(chǔ)設(shè)施、配套情況、周圍環(huán)境等建立知識庫，分析老人日常生活，發(fā)現(xiàn)問題，對數(shù)據(jù)進行匯總，根據(jù)已有事實得出結(jié)論，為政府制定政策提供決策支持。這里面最基礎(chǔ)的問題是建立所有數(shù)據(jù)的知識圖譜以及有效的推理規(guī)則，最后才能得出有意義的結(jié)論。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的知识图谱基础知识之四——知识图谱的典型应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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