我制作了一个在我的电脑上运行的带有 pagerank 的小型搜索引擎的原型。我有兴趣在其上构建知识图谱，它应该只返回正确上下文中的查询网页，类似于谷歌如何找到搜索问题的相关答案。我看到很多关于知识图谱的宣传，但没有很多文献，几乎没有像构建指南这样的伪代码。有没有人知道关于这种知识图在内部是如何工作的很好的参考资料，所以不需要创建关于知识图的模型？
【问题讨论】：
标签： algorithm search graph artificial-intelligence
知识图是一个流行词。它是模型和技术的总和，以达到一个结果。 您旅程的第一站从Natural language processing、Ontologies 和Text mining 开始。这是一个广泛的人工智能领域，去here进行该领域的研究调查。
在构建自己的模型之前，我建议您使用专用工具箱（例如 gensim）尝试不同的标准算法。您将了解 tf-idf、LDA、文档特征向量等。
我假设您想使用文本数据，如果您想使用其他图像进行图像搜索，那就不同了。音频部分也一样。
构建模型只是第一步，Google 知识图谱中最困难的部分是实际扩展到每天数十亿个请求...
可以在Apache Spark，“当前的 Hadoop”之上“轻松”构建一个好的处理管道。它提供了一个弹性分布式数据存储，如果您想扩展，这是必需的。
如果您想将数据保留为图表，如在图论中（如 pagerank），用于实时查询，我建议您使用Bulbs 这是一个框架，“就像图表的 ORM，但不是SQL，你使用图遍历语言 Gremlin 来查询数据库”。例如，您可以将后端从 Neo4j 切换到 OpenRDF（如果您使用本体，则很有用）。
对于图形分析，您可以使用 Spark、GraphX 模块或 GraphLab。
希望对你有帮助。
【讨论】：
我知道我真的迟到了，但首先要澄清一些术语：知识图谱和本体是相似的（我说的是语义网范式）。在语义网络堆栈中，基础是 RDF，它是一种将图定义为三元组（主语、谓词、宾语）的语言。 RDFS 是 RDF 之上的一层。它定义了一个元模型，例如 rdf:type 等谓词和 rdfs:Class 等节点。尽管 RDFS 提供了元模型，但它没有逻辑基础，因此没有推理器可以验证模型或对其进行进一步推理。 RDFS 之上的层是 OWL（Web Ontology Language）。它具有由描述逻辑定义的形式语义，描述逻辑是一阶逻辑的可判定子集。它有更多预定义的节点和链接，例如 owl:Class、owl:ObjectProperty 等。因此，当人们使用术语本体时，他们通常表示 OWL 模型。当他们使用术语 Knowledge Graph 时，它可能指的是在 OWL 中定义的本体（因为 OWL 最终仍然是一个 RDF 图）或者它可能只是 RDF/RDFS 中的一个图。
我说过，因为 IMO 构建知识图谱的最佳方式是定义本体，然后使用各种语义 Web 工具将数据（例如，从电子表格中）加载到本体中。开始使用 IMO 的最佳工具是 Protege ontology editor from Stanford。它是免费的，并且是一个非常可靠和直观的免费开源工具。还有一个关于如何使用 Protege 和学习 OWL 以及 SPARQL 和 SHACL 等其他语义 Web 工具的很好的教程。该教程可以在这里找到：New Protege Pizza Tutorial（披露：链接到我的网站，我编写了教程）。如果您想进入图表的较低级别，您可能需要查看三元组。它是为 OWL 和 RDF 模型设计的图形数据库。 Franz Inc's AllegroGraph triplestore免费版使用方便，支持5M三元组。另一个免费和开源的优秀 Triplestore 是 Apache Jena framework 的一部分。
【讨论】：