知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于图的数据结构，由节点（point）和边（Edge）组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，本质上是语义网络。实体可以指现实世界中的事物，比如人、地名、公司、电话、动物等；关系则用来表达不同实体之间的某种联系。
知识图谱由节点和边组成，节点代表实体或概念，边代表他们之间的关联关系。知识图谱主要用于描述物理世界中的概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。
知识图谱在图书情报界也被称为知识域可视化或知识领域映射地图，它可以用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。同时，知识图谱也是互联网知识驱动的智能应用的基础设施，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，提供从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱具有广泛的应用场景：
搜索引擎：知识图谱可以用于提高搜索引擎的准确性和效率。通过将查询关联到知识图谱中的实体和属性，搜索引擎可以给出更准确的答案和相关信息。
问答系统：知识图谱可以用于构建问答系统。通过索引和检索知识图谱中的信息，问答系统可以根据用户的查询找到相关的知识，并给予准确的答案。
智能助理：知识图谱可以用于构建智能助理，例如语义理解、自然语言处理和对话系统。通过使用知识图谱，助理可以获取大量的背景知识，并基于此为用户提供个性化、针对性的服务。
企业知识管理：金融风控和反欺诈：知识图谱可以用于构建风险评估和反欺诈系统。通过分析和链接不同实体之间的关系，知识图谱可以帮助发现潜在的风险、欺诈行为和异常模式，提供更可靠的风险评估和预警。
物联网：知识图谱可以用于在物联网环境中管理和推理设备、传感器和实体之间的关系。通过将物理对象映射到知识图谱中的实体，并建立它们之间的关联，可以帮助实现设备间的协作、智能控制和智慧决策。
金融领域：知识图谱在金融行业的应用优势基于知识图谱深度感知、广泛互联孤立数据、高度智能共享分析等优势，客户可扩展现有数字资源的广度和深度，支撑智能应用，建立知识图谱、补全因果链条，解决和打破信息茧房，为智慧金融建设提供了一种可行的方案。
公共安全与政务：知识图谱在公共安全及政务领域应用在于处理源源不断的海量数据。
此外，在医疗、教育、物流、零售等行业，知识图谱也有广泛的应用前景。
人工智能与知识图谱的关系：
人工智能与知识图谱有着密切的关系。知识图谱是人工智能领域的重要分支技术，它通过构建图谱将互联网上的信息表达成一种更接近人类认知世界的形式，为机器提供了组织、管理和理解互联网信息的能力。
知识图谱在人工智能领域中发挥着重要的作用。首先，知识图谱是实现人工智能从字符串描述到结构化语义描述的必要技术，对真实世界中的实体和概念进行描述和建模，从而为人工智能应用提供更准确、更丰富的信息。其次，知识图谱有助于提高人工智能系统的认知能力和理解能力。通过构建知识图谱，机器可以更好地理解实体、概念和它们之间的关系，从而提升其在推理、分析、学习和解释等方面的能力。
此外，知识图谱还可以帮助人工智能系统更好地处理和整合不同来源的数据和信息。通过将不同数据源连接起来并建立它们之间的关系，知识图谱可以帮助人工智能系统获取更全面、更准确的知识，从而提升其在决策、预测和推理等方面的能力。
总之，知识图谱是人工智能领域中的重要技术，它为机器提供了理解和利用知识的能力，有助于提高人工智能系统的认知能力和理解能力，促进人工智能的发展和应用。
人工智能如何利用知识图谱提高认知能力?
人工智能可以利用知识图谱提高认知能力。知识图谱是一种基于图的数据结构，用于表示实体、概念以及它们之间的关系。在人工智能领域，知识图谱可以提供丰富的语义信息和结构化知识，从而提高机器的认知能力和理解能力。
首先，知识图谱可以帮助机器更好地理解和识别实体和概念。在自然语言处理中，机器通常只能处理文本字符串，很难理解文本中所表达的实体和概念以及它们之间的关系。通过构建知识图谱，机器可以更好地识别和理解文本中的实体和概念，以及它们之间的关系，从而提高其语义理解和分析能力。
其次，知识图谱可以帮助机器进行推理和分析。通过构建知识图谱，机器可以获得大量结构化的知识，从而进行更准确的推理和分析。例如，在问答系统中，知识图谱可以提供相关问题的答案和背景信息，帮助机器更好地回答用户的问题。在智能推荐系统中，知识图谱可以提供更全面的用户画像和推荐理由，提高推荐的质量和准确性。
此外，知识图谱还可以帮助机器更好地处理和整合不同来源的数据和信息。通过将不同数据源连接起来并建立它们之间的关系，知识图谱可以帮助机器获取更全面、更准确的知识，从而提升其在决策、预测和推理等方面的能力。
总之，人工智能可以利用知识图谱提高认知能力和理解能力。通过构建知识图谱，机器可以获得更丰富、更准确的语义信息和结构化知识，从而提高其在推理、分析、学习和解释等方面的能力，促进人工智能的发展和应用。
