使用知识图将数据置于上下文中
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-07-05
知识图跨实体及其相互关系组织数据，它是一种机器可读的数据企业，使我们能够捕捉其性质和内在关系，一旦连接数据在知识图中可用，它就可以被人、软件或 人工智能（AI），在考虑知识图谱时，重要的是要理解我们所描述的大部分内容对人类来说很容易识别，但对计算机来说却很难理解，因此虽然问题或短语的上下文对人们来说可能很明显，但机器需要一个知识图来处理核心含义，可以分析大量数据以推断数据内的关系是让机器提取核心含义的方式。
谷歌是早构建知识图谱的大数据公司之一 大约 10 年前，旨在改善搜索体验
搜索引擎团队必须教搜索算法将哪些词放在一起，例如如果我搜索电影，我的搜索意图有可能找到主演的电影，而不是片名中包含词或演员中包含的电影！知识图谱是它能够提供你在任何时候搜索时看到的那些超级有用的答案框的能力的基础，如果你问 Siri 或 Alexa“今天天气怎么样？” 或者在浏览 Netflix 时搜索某个节目的演员阵容，知识图谱使这些搜索结果成为可能。
它还有助于识别可能不会立即显现的数据方面之间的联系
例如当开始提供建议时，它对美食或意图没有明确的了解，当我搜索寿司时，我可能终会购买拉面，您可以搜索泰国菜，但终会购买韩国烧烤，通过使用知识图，可以绘制客户的口味以及通常相关的美食口味，这有助于提供更好的建议，从而获得更多订单。
我需要知识图谱吗？
虽然一些技术专家会争辩说 每个公司都需要知识图谱，这可能是高估了，并非每个企业都拥有能够从知识图谱的互连性质中受益匪浅的数据，如果您需要的只是包含人名、送货地址和订单号的表格，那么坚持使用更传统的方法，例如 关系型数据库 可能就足够了，但是如果您想使用这些详细信息根据订单历史记录、位置甚至相关的当地天气条件向客户提供改进的产品推荐，则需要知识图来支持这些见解，由于数据企业和连接方式的性质，SQL 数据库根本无法支持知识图谱，从本质上讲，数据的联系越来越紧密，人们期待真正个性化的体验，统一数据孤岛可以更深入地了解这些关系如何影响您的业务，企业知识图获取贵公司所持有的数据，并使用它来寻找意义和价值。
如果满足以下条件，您就会知道您需要知识图：
您的孤立数据阻碍了对您业务的全面了解，您需要更快或实时地访问您的数据和复杂的查询，更深入地了解您的客户、流程或联系是您业务的基础。
我应该在知识图中寻找什么？
知识图需要一个图数据库，不仅因为它们的名字都有图，还因为数据具有丰富的互连性，使用图形数据库，您不仅可以存储有关每条信息的实体数据，还可以存储它连接的其他实体以及它们之间关系的性质，无论是反向引用、一对多还是多对多关系，图数据库都是知识图引擎和基础架构成功不可或缺的一部分，图数据库以有效的方式支持极其复杂的关系，它们可以轻松存储数据及其关系，同时允许从对该数据的查询中快速返回结果。
您如何找到可以为您的知识图谱提供支持的图数据库？
在为您的知识图谱寻找图数据库时，我不会详细介绍要记住的所有细节，但我看到的一些影响公司的事情分为以下几类，易于使用： 复杂和笨重的系统可能需要额外的时间（和金钱）来处理。请务必使用易于使用且学习曲线小的图形数据库，速度： 如果您需要实时情报，您需要确保您的数据库速度极快，而不是让您整天或晚上等待您现在需要的洞察力，性能： 您宝贵的工程资源不应该浪费时间优化和处理您的数据库，而不是查看其他关键项目；调整要求经常被忽视，但会对实施时间表和团队绩效产生重大影响。