知识图谱基础知识之三——知识图谱的构建过程
前两次介绍了知识图谱的基本概念和知识图谱的构建方式，这次介绍一下知识图谱系统的构建过程。 1 知识图谱的总体构建思路 如图所示，从原始的数据到形成知识图谱，经历了知识抽取、知识融合（实体对齐）、数据模型构建、质量评估等步骤。 原始的数据，按照数据的结构化程度来分，可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据数据的不同的结构化形式，采用不同的方法，将数据转换为三元组的形式，然后对三元组的数据进行知识融合，主要是实体对齐，以及和数据模型进行结合，经过融合之后，会形成标准的数据表示，为了发现新知识，可以依据一定的推理规则，产生隐含的知识，所有形成的知识经过一定的质量评估，最终进入知识图谱，依据知识图谱这个数据平台，可以实现语义搜索，智能问答，推荐系统等一些应用。 以下对知识图谱构建中的步骤进行详细的介绍。 2 知识抽取 我们将原始数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据不同的数据类型，我们采用不同的方法进行处理。 2.1 结构化数据处理 针对结构化数据，通常是关系型数据库的数据，数据结构清晰，把关系型数据库中的数据转换为RDF数据（linked data），普遍采用的技术是D2R技术。D2R主要包括D2R Server，D2RQ Engine和D2RRQ Mapping语言。 D2R Server 是一个 HTTP Server