白癜风专家会诊 http://baidianfeng.39.net/a_ht/171022/5781271.html本文来自《工程科学学报》，作者马忠贵等
随着知识的不断积累和科学的飞速发展，人类社会进行了多次改变社会结构的重大生产力革命。最近的生产力革命正是由Web技术发展引发的信息革命。伴随着Web技术不断地演进与发展，人类即将迈向基于知识互联的崭新“Web3.0”时代[1]。受语义网络（Semanticnetwork）和语义网（Semanticweb）的启发，Google公司提出了知识图谱（Knowledgegraph）[2]，目的是为了提高搜索引擎的智能能力，增强用户的搜索质量和体验。随后，这一概念被传播开来，并广泛应用于医疗、教育、金融、电商等行业中，推动人工智能从感知智能向认知智能跨越。目前，已经涌现出一大批知识图谱，其中国外具有代表性的有YAGO[3]、DBpedia[4]、Freebase[5]、NELL[6]、Probase[7]等；国内出现了开放知识图谱项目OpenKG[8]，中文知识图谱CN-DBpedia[9]、zhishi.me[10]等。知识图谱的本质是连接实体间关系的图，即揭示实体之间关系的语义网络[11]，普遍采用资源描述框架（Resourcedescriptionframework，RDF）来描述知识。知识图谱全生命周期主要包括3种关键技术：（1）从样本源中获取数据，并将其表示为结构化知识的知识抽取与表示技术；（2）融合异源知识的知识融合技术；（3）根据知识图谱中已有的知识进行知识推理和质量评估。
近几年，越来越多的学者将目光聚焦在了认知智能上，知识图谱受到越来越广泛的
