知识图谱schema构建,知识图谱应用实例

知识图谱schema构建,知识图谱应用实例

领域schema 的构建，是面向特定的业务场景，综合考虑到能够获取的数据/知识资源，并考虑到领域术语的标准化和概念类别的广泛适用性，抽象出领域内的概念层次结构，定义每个概念的相关属知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。

百度的知识图谱Schema对W3C RDF/RDFS进行封装，提供支持类继承、属性多态的面向对象描述体系，在此之上，以schema为基础修改、扩展定义适合中文环境的的词汇体系。该Schema知识图谱构建主要分为自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。自顶向下构建方式需要先定义好本体（Ontology或称为Schema），再基于输入数据完成信息抽取到图谱构建

●＾● 1.本技术涉及知识图谱技术领域，尤其是涉及一种构建知识图谱中schema模型的方法及装置。背景技术：2.知识图谱是结构化的语义知识库，通过schema模型，描述物理世以下所讲的schema构建主要是基于common sense进⾏构建的，弱关系图谱构建会在应⽤中讲到。schema的定义简单来说，⼀个知识图谱的schema就是相当于⼀个领域内的数据模型，包

知识图谱的Schema(以下简称“Schema”):同”本体“知识图谱的概念(以下简称“概念”):同“本体”；知识图谱的实体类型(以下简称“实体类型”):同“本体”；在构建知识图谱的过程中，schema设计是不可或缺的一部分。其必要性主要表现在以下几个方面：

1. 确定

如下图所示，是知识图谱中保存的关于周杰伦的实例，记录了周杰伦是一个音乐人，它签约了哪家音乐公司，身高体重等信息。如下图所示，是关于音乐人的schema的一部分：我们定义了“接下来我们将数据按照设计好的图谱schema,经过清洗、加工、特征计算等操作后导入到图数据库中，完成了全面的企业和个人的风控知识图谱构建，为后续风控业务提供强有力的数据支撑。依