什么是知识图谱？

参考：知识图谱1、知识图谱2

本质上，知识图谱主要目标是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系，因此可以认为是一种语义网络。

主要作用：通过数据，建立图模型，通过图模型解决实际带有关系型的问题。

应用：

1. 搜索引擎中

在搜索引擎中基于图模型，快速找到我们想要的答案。

2. 医疗领域

理疗领域主要是方便查询，例如智能问答助手，图模型可以帮助我们快速检索，只要有数据就可以搭建图模型。

• 在医疗中进行辅助决策：

3. 金融领域

反欺诈，风控模型是知识图谱在金融领域的经典应用。

4. 推荐领域

大家天天都在使用推荐系统，看抖音，发现你越看什么，它就越推荐什么东西。

怎么做知识图谱？

数据长什么样子？

• 一篇文章，一份演员表，一条评论
• 人情世故通常都是文本数据
• 在海量数据中把这些关系抽出来
• 关系与实体之间组成了联系

数据从哪里来？

• 以医疗领域为例，需要大量的用户交互数据
• 就诊数据：张三头疼后做了CT检查后，确诊感冒
• 在数据中创建点（标签）和关系：
  • 【（疾病：感冒）–>（症状：头疼）】，关系为疾病所对应的症状，还可以再提取疾病对应的检查等

但自己认为的数据是上面那样子的，而实际上：