構建知識圖譜的時候，首先是要建立知識表達的的數據模型，也就是知識圖譜整個的數據組織體系，主要是數據的分類及層次關系，還有屬性及屬性的關系。數據組織體系建立之后，我們就要考慮數據如何表達的問題，這種表達方式應該是既可以讓人們容易理解，也要讓計算機能夠理解和使用。 1 Linked Data ...

第二章 知識表示學習 1. 任務定義、目標和研究意義 　　知識表示是知識獲取與應用的基礎，因此知識表示學習問題，是貫穿知識庫 的構建與應用全過程的關鍵問題。人們通常以網絡的形式組織知識庫中的知識， 網絡中每個節點代表實體（人名、地名、機構名、概念等），而每條連邊則代表 實體間的關系 ...

的知識圖譜，公司的董事和中層以及普通員工都是員工，你在查找員工的時候，就需要把董事以及各個職位的人都查找 ...

概念： 知識圖譜是由一些相互連接的實體和他們的屬性構成的。換句話說，知識圖譜是由一條條知識組成，每條知識表示為一個SPO三元組(Subject-Predicate-Object)。 表示方法：傳統+向量 傳統的知識圖譜表示方法是采用OWL、RDF、RDFS(改進)等本體語言進行 ...

1. 基於圖的表示 二元組G=G（V,E）,V表示點的集合，E表示邊的集合2. 基於三元組的表示 <主體（Subject）謂詞（Predicate）客體（Object）> <主體（Subject）屬性（Property）屬性值（Property Value）>3. 知識圖譜 ...

1.表示學習 （1）表示學習：用機器學習提取特征，而不是手動提取特征。學習如何提取特征，即學習如何學習。 （2）表示學習算法的典型例子：自編碼器（autoencoder）。 （3）表示學習從原始數據中提取高層次、抽象的特征很難。深度學習（deep learning）通過其他較簡單的表示來表達 ...

傳統的知識圖譜表示方法是采用OWL、RDF等本體語言進行描述；隨着深度學習的發展與應用，我們期望采用一種更為簡單的方式表示，那就是【向量】，采用向量形式可以方便我們進行之后的各種工作，比如：推理，所以，我們現在的目標就是把每條簡單的三元組< subject, relation, object ...

　　本體是對領域實體存在本質的抽象，他強調實體間的關聯，並通過多種知識表示元素將這些關聯表達和反映出來，這些知識表示元素也被稱為元本體，主要包括： 概念——表示領域知識元，包括一般意義上的概念以及任務、功能、策略、行為、過程等，在本體的實現中，概念通常用類（class）來定義，而且通常具有 ...