在前面一篇文章《知识图谱基础（二）-知识表达系统》中介绍了知识图谱的基础知识表达系统，什么是entity，什么是relation，什么是domain，什么是type等等。本篇文章主要从应用角度来聊一聊如何构建schema以及shcema构建中需要考虑的问题。以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的，弱关系图谱构建会在应用中讲到。

简单来说，一个知识图谱的schema就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性。任何一个域的schema主要由类型（type）和属性（property）来表达。图1是plantdata内的创投schema，主要是为了发掘一级市场的投资和融资构建的schema。该schema主要是去定义需求，哪些数据对创投有用，才往上构建，例如：人物都有身高 体重，但是这些数据对创投来说意义不大，在schema中就不用构建了。关注创投的人会关注这些基金与人物投资了哪些公司，投资的公司所属行业，投资的公司属于哪一类企业，在该schema中就需要详细构建。

1如何构建域（domain）

域（domain）的概念是凌驾于所有类型之上，对于域的定义应该尽量的抽象，不应该具体，同时域与域之间应尽量做到相互独立，不交叉。例如，省份就不应该是一个域的概念，在思考是否应该把一个概念当做域时，需要考虑到该概念是否能够继续向上抽象，例如：省份；城市；国家；县等等，他们同属于地理位置域。在明确域的概念时，应该定义好域的边界，这样比较容易区分不同域之间的区域划分。

2如何确定一个域的类型（type）

这里需要产品经理去思考，构建这个schema的核心需求是什么，到底需要解决用户什么问题。为了满足这些核心需求，我们需要创造出哪些概念？

举个例子，在汽车领域，用户主要关心什么问题，例如：汽车的品牌、车系、发动机。

在NBA领域，用户主要关心球队、所属联盟、教练、球员等等。

针对不同的需求，需要在域下面构建不同的类型来满足用户的需求。

3如何确定属性（property）

思考的角度如下：

1以用户需求为出发点

2以数据统计为证据

比如在构建完足球领域中的球队类型后，该类型集合了所有的球队实体，站在用户角度触发，用户会关注球队的哪些关系？

图2是我简单的针对足球领域构建的一个图谱，上面包含了梅西（球队的球员）， 埃内斯托·巴尔韦德 （球队的教练），西甲（球队的所属联赛），其中梅西、西甲、埃内斯托巴尔韦德又分属于不同的类型：足球球员，足球联赛，足球教练，这些所有的类型构成了足球域。

从上图的common sense配合图查询和自然语言处理技术已经可以支持基础的问答了，例如，梅西是哪个球队的？埃内斯托巴尔韦德是哪些球员的教练？西甲有哪些球队在踢球？等等

schema的应用是产品经理需要重点考虑的内容，因为产品需求决定了schema应该怎么构建，构建的是否完备。而产品的具体应用则主导了schema的整体构建方式，如果不仔细考虑产品应用的话，最惨的情况可能构建了很久的schema会因为一个逻辑坑而彻底报废掉，由于知识图谱又是一个牵一发而动全身的工程，根据实际经验来说，如果图谱构建和应用有部分脱节，可能修改图谱schema比重新构建图谱schema的成本还要高。所以，首先确认好具体的应用场景对于一个schema构建的成功与否是至关重要的。

笔者写一套曾经用过的确认schema的流程

先将应用根据需求的强弱划分，分为基础核心需求，schema特色需求，锦上添花需求，未来扩展性需求。

基础核心需求：是经过需求分析后，构建这个schema需要完成最核心的需求，该需求优先级最高

schema特色需求：构建图谱时可能会经常遇到图谱可以实现而其他方法实现比较困难的特色需求，这类需求可能需求强度不是很高，但是由于能够实现一定的差异性，经常会有意想不到的效果。

锦上添花需求：非基础核心需求，做了更好，不做也可以接受

未来扩展性的需求：确认schema的时候要充分考虑到未来的扩展性，因为这类需求有可能会大改图谱的schema结构

在构建schema的时候，根据上述分类，需要去考虑该schema一期需要满足哪些具体的功能，将功能一一列下来，哪些功能是需要放在第二期、第三期完成的，未来的扩展性需求需要在构建的哪一块区域留下可扩展的内容。

常用的方法可以使用excel去列出一、二、三期所需要的功能点。

列出上述的功能点后，针对每一个功能点在后面备注好该功能的构建要点（注：这个非常重要），通常需求只需要将产品需求转化成一定的查询结构即可，笔者原来用的是cypher查询语法。以图2为例，我要支持某个教练教了哪些球员？转化成查询语言就是（a:足球教练）<-{b:教练}-（c:球队）-{d:球员}-（e:足球球员） return e。将a变成参数，输入a即可返回所有的e，即输入埃内斯托巴尔韦德，返回就是梅西。

流程如下：query:埃内斯托巴尔韦德带了哪些球员？→语义解析→转化成上述查询，将埃内斯托巴尔韦德作为参数a代入查询→返回结果→前端包装展示

注：上面在每个功能点后面备注了构建要点，当大部分功能点的构建要点都写完的时候，需要集中查看构建要点，因为如果需求本身比较大的话，不同的需求很容易造成schema的构建冲突，正如前面所讲，schema尽量要保证少出错。这个时候由于备注了构建要点，可以全局的来审视这个schema中间有没有逻辑黑洞。常出现的问题主要是在属性的设计，以及知识融合上。

拿着上述文件去找开发，确认一下哪些是比较好实现的，一般来说做到这种程度大多数需求开发都是会接的。如果开发同学足够专业的话，他会从他的视角去给你提出他的宝贵意见。通常产品经理在思考schema这一块更倾向于思考这个schema的作用，而开发同学会思考工程实现、实现效率、运行效率、计算量等问题。

大规模构建schema的时候需要认真考虑数据源的情况，由于不同公司掌握的数据不同，所应用的对策也不同。

通常笔者会将数据源分为如下几种：

1已经清洗好的结构化数据：这部分数据一般是公司的核心数据，或者其他公司的核心数据，构建的时候应该优先考虑这类数据。这部分数据通常只需要改变数据格式即可入图谱。

2清洗好的结构化数据，但数据残缺：这部分数据通常需要数据挖掘，知识融合。清洗难度是由残缺比例决定的。

3无数据：没有这部分数据，但是又需要这部分数据，通常只能去选择让BD去购买数据，或者让爬虫组去专业网站爬取，例如：企业数据可以去企查查，**的数据可以去猫眼，产业的数据可以去产业信息网等等。

假设需要构建的图谱entity数量在千万级别，开发力量不够强大的时候，慎用纯数据挖掘方案，有条件的话笔者建议直接去买结构化数据，因为可能挖掘和知识融合在经济上的成本比直接买数据要高，而且时间周期也会很长。

个人认为，大规模构建schema最难的地方就在于挖掘数据的知识融合上，举个例子：全国有10000个叫王刚的人，爬虫从A网站挖下来5000个“王刚”，从B网站挖下来7000个“王刚”，那么这5000个王刚和那7000个王刚到底是不是一个人？在没有身份证号码的情况下如何确定哪些王刚是一个人呢？常规的做法是去挖掘出“王刚”的其他信息，例如出生年月，任职信息，籍贯等等，然后通过一定的算法进行知识融合。通常，网站的数据不一定全面，即使经过知识融合后，挖掘的数据中一定会有大量的噪音，不同的需求对噪音的承受能力是不同的，构建schema的时候需要充分考虑数据出现噪音的可能性，去评价这部分需求对噪音的承受能力。

如果知识融合完成了话，大规模构建其实就是一个导数据的过程，由于图谱数据结构的关系，一般存2张表（点、边）或者使用RDFs存储，在entity数量上千万以后，图谱的查询压力会比较大，单机查询可能会直接跪掉，开发一般会采用graphX的分布式的存储，不过由于点和边的切割方式的问题，会有一定的副作用。

电力系统的发输变配用五个环节，都离不开对用电的高效、节能、安全、自动化要求，这个问题就需要依靠电气二次设备来解决。

电气二次设备可以对电气一次设备的运行状态进行测量、监控、控制和调节等。随着电网智能化管理，二次设备的种类越来越多，且趋向一二次融合（一次设备出厂时就带二次设备）。

想要了解更加详细的关于电力设备的内容，可以点击电力知识图谱网站： https://wwwdlzstpcom  查看，上面的关于电力知识的内容更加清晰明了。

常见的电力二次设备主要有以下几种：

如电压表、电流表、功率表、电能表用于测量电路中的电气参数。不同电压等级下的电表体积、造型差异巨大，这里贴的是实验室的图。现在电网用的都是多功能电能表，可以一表采集电压、电流、电能、谐波等数据，且大部分可以远程上传数据。

作用： 电压表是测量电压的一种仪器。

原理： 电流越大，所产生的磁力越大，表现出的就是电压表上的指针的摆幅越大，电压表内有一个磁铁和一个导线线圈，通过电流后，会使线圈产生磁场，线圈通电后在磁铁的作用下会发生偏转，这就是电压表的表头部分。

电压表内部还需要串联一个很大的电阻，这样电压表并联在电路中，才不会被过大的电流烧坏。

作用： 电流表是指用来测量交、直流电路中电流的仪表。

原理： 电流表是根据通电导体在磁场中受磁场力的作用而制成的。

电流表内部有一永磁体，在极间产生磁场，在磁场中有一个线圈，线圈两端各有一个游丝弹簧，弹簧各连接电流表的一个接线柱，在弹簧与线圈间由一个转轴连接，在转轴相对于电流表的前端，有一个指针。指针偏转。由于磁场力的大小随电流增大而增大，所以就可以通过指针的偏转程度来观察电流的大小。这叫磁电式电流表，就是我们平时实验室里用的那种。

作用： 功率表也叫瓦特表，是一种测量电功率的仪器。电功率包括有功功率、无功功率和视在功率。未作特殊说明时，功率表一般是指测量有功功率的仪表。

原理： 因为功率表的种类繁多，我选了几种有代表性的功率表来介绍它的原理。

通过式功率表： 它是利用某种耦合装置，如定向耦合器、耦合环、探针等从传输的功率中按一定的比例耦合出一部分功率，送入功率计度量，传输的总功率等于功率表指示值乘以比例系数。

测热电阻型功率表： 它主要是使用热变电阻做功率传感元件，热变电阻值的温度系数较大。被测信号的功率被热变电阻吸收后产生热量，使其自身温度升高，电阻值发生显著变化，利用电阻电桥测量电阻值的变化，显示功率值。

量热式功率计典型的热效应功率表： 这类功率表主要是利用隔热负载吸收高频信号功率，使负载的温度升高，再利用热电偶元件测量负载的温度变化量，根据产生的热量计算高频功率值。

作用： 电能表是用来测量电能的仪表，又称电度表、火表、千瓦小时表，指测量各种电学量的仪表。

原理： 当把电能表接入被测电路时，电流线圈和电压线圈中就有交变电流流过，这两个交变电流分别在它们的铁芯中产生交变的磁通；交变磁通穿过铝盘，在铝盘中感应出涡流；涡流又在磁场中受到力的作用，从而使铝盘得到转矩（主动力矩）而转动。

负载消耗的功率越大，通过电流线圈的电流越大，铝盘中感应出的涡流也越大，使铝盘转动的力矩就越大。即转矩的大小跟负载消耗的功率成正比。功率越大，转矩也越大，铝盘转动也就越快。

铝盘转动时，又受到永久磁铁产生的制动力矩的作用，制动力矩与主动力矩方向相反；制动力矩的大小与铝盘的转速成正比，铝盘转动得越快，制动力矩也越大。当主动力矩与制动力矩达到暂时平衡时，铝盘将匀速转动。负载所消耗的电能与铝盘的转数成正比。铝盘转动时，带动计数器，把所消耗的电能指示出来。

用来监察交、直流电网的绝缘状况。

作用： 为了防止直流系统出现一点接地的运行。

原理：

直流绝缘监察装置装置分为信号和测量两部分，且均按直流电桥的工作原理进行工作的。它能在任一极的绝缘电阻降低时，自动发出灯光和音响信号，并且可利用它判断出接地极和正、负极的绝缘电阻值。

作用： 专门用于监视系统对地绝缘状况的装置。

原理： 当系统中发生一相接地故障时，装置中的三个相电压表中，接地相电压表指示降低或为零、另两相指示升高或为线电压。同时发出声光报警信号。通知运行值班人员判断、查找和处理。

控制主要是指采用手动或自动方式，通过操作回路实现配电装置中断路器的合、跳闸。

作用： 监视电气设备运行状态的一种声光指示装置，是电气设备安全运行的耳目。

原理： 中央信号装置包括事故信号和预告信号，装在变电所主控制室内的中央信号屏上。当变电所任一配电装置的断路器事故跳闸时，启动事故信号；当出现不正常运行情况或操作电源故障时，启动预告信号。事故信号和预告信号都有音响和灯光两种信号装置，音响信号可唤起值班人员的注意，灯光信号有助于值班人员判断故障的性质和部位。为了从音响上区别事故，事故信号用蜂鸣器，预告信号用电铃发出音响。

用于监视一次系统的运行状况，迅速反应异常和事故，然后作用于断路器，进行保护控制。

很多人不理解为什么继电器算二次设备，继电器可以分断电路的话不就是开关，开关不是属于一次设备吗？

其实，继电器算是特殊的开关。之所以说继电器是二次设备，是因为继电器需要用开关控制继电器线圈，当线圈通电时衔铁吸合，主线路接通，也就是说，是通过开关控制继电器，进而控制主线路的，所以说是二次设备。

作用： 通常应用于自动化的控制电路中，它实际上是用小电流去控制大电流运作的一种“自动开关”。故在电路中起着自动调节、安全保护、转换电路等作用。

原理： 电磁式继电器的原理比较简单，当线圈励磁之后，就相当于一个电磁铁，将簧片（动触头）吸附到另外一个簧片（静触头）上，这样回路就可以沟通。

作用： 提高供电的可靠性、延续性。还可以提高电能质量和安全、经济运行水平、减轻运行人员劳动强度。

如蓄电池组、直流发电机、硅整流装置、逆变器等，供给控制保护用的直流电源及用直流负荷和事故照明用电等。

作用： 储存太阳能电池方阵受光照时所发出的电能并可随时向负载供电。

原理： 蓄电池组有充电、放电工作方式和浮充电工作方式，通常采用浮充电工作方式。因为浮充电流既补偿了蓄电池组的自放电损失，又可带一部分直流负荷，可使蓄电池组经常处于充满电状态，只有在合闸瞬间，才由蓄电池组提供大电流。这种工作方式，不需频繁地充、放电，延长蓄电池的使用寿命，又减少运行维护工作量，所以得到广泛应用。

作用： 把机械能转化为直流电能。

原理： 把电枢线圈中感应产生的交变电动势，靠换向器配合电刷的换向作用，使之从电刷端引出时变为直流电动势 因为电刷 A 通过换向片所引出的电动势始终是切割N 极磁力线的线圈边中的电动势。所以电刷 A 始终有正极性，同样道理，电刷 B 始终有负极性。所以电刷端能引出方向不变但大小变化的脉动电动势。

作用： 可控硅整流器具有控制开关数千瓦乃至兆瓦级电功率的能力，是一种电源功率控制电器。常用于整流、开关、变频、逆变等电路中。

原理： 利用硅二极管的单向导通性，交流电的大小和方向是随时间周期性变化的，二极管的单向导通性使其电流只能沿单一方向通过，从而使电流的方向统一，将反方向的电流滤过，从而达到整流的效果。

作用： 一种转换器，能把直流电能（电池、蓄电瓶）转变成定频定压或调频调压交流电（一般为220V,50Hz正弦波）。

原理： 逆变器是一种DC to AC的变压器，它其实与转化器是一种电压逆变的过程。转换器是将电网的交流电压转变为稳定的12V直流输出，而逆变器是将Adapter输出的12V直流电压转变为高频的高压交流电；两个部分同样都采用了用得比较多的脉宽调制（PWM）技术。其核心部分都是一个PWM集成控制器，Adapter用的是UC3842，逆变器则采用TL5001芯片。TL5001的工作电压范围36～40V，其内部设一个误差放大器，一个调节器、振荡器、有死区控制的PWM发生器、低压保护回路及短路保护回路等。

高频阻波器又称塞流线圈。

作用： 塞流线圈起到阻止高频电流向变电站或支线泄漏、减小高频能量损耗的作用。

原理： 线圈的电抗大小由两个因素决定，一是电感，一是频率。当频率增大时，电抗增大，对于不同频率的电流，在电感线圈中体现的感抗不同。高频时阻抗大，因而电流小，难以通过线圈。塞流线圈就是由这个原理制成的。

作用： 目前，广泛采用的变电站综合自动化系统是通过后台监控机对变电站全部一次设备及二次设备进行监视、测量、记录、并处理各种信息，对变电站的主要设备实现远方控制操作功能。

可以提高变电站安全、可靠稳定运行水平，降低运行维护成本，提高经济效益，向用户提供高质量电能服务。

原理： 利用先进的计算机技术、现代电子技术、通信技术和信息处理技术等实现对变电站二次设备(包括继电保护、控制、测量、信号、自动装置等)的功能进行重新组合、优化设计，对变电站全部设备的运行情况执行监视、测量、控制和协调的一种综合性的自动化系统。

二次设备不直接参与电能的生产和分配过程，但对保证主体设备的正常、有序地工作和发摔其运行经济效益，起着十分重要的作用。

目录（ 篇幅有限，仅展示部分目录 ）：

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国家珍贵古籍名录有《大司徒噶玛丹贝尼吉编年传》（藏文）、《劝诫亲友书注释》（藏文）、《御制表忠录》（满文）等。

《大司徒噶玛丹贝尼吉编年传》由八邦寺噶玛才旺更却阿顿丹培整理完成于1774年6月14日，传记二十岁前部分由大司徒亲自撰写，1724—1734年间事实，根据司徒本人日记与采访事关人员进行编写。1734至1774年，又抄自大司徒的日记。为了文字结构一致，全传忠实原记录，可信度很高。

《劝诫亲友书》由大乘佛教中观学派之创始人龙树著，已有藏、汉译本。龙树一生中撰写了数目惊人的阐释三藏四续密意之论典，包括以理证之道宣说趋入佛法圆满精华大乘道之圆满菩提道次第等。

《御制表忠录》，满文本，清世祖（福临）辑，顺治十三年（1656）内府刻。该书所辑为明嘉靖年间杨继盛《请罢马市疏》、《请诛贼臣疏》两篇著名奏疏的全文，劝勉官员学做忠谏之臣。

国家珍贵古籍名录

国家珍贵古籍名录是中国为建立完备的珍贵古籍档案，确保珍贵古籍的安全，推动古籍保护工作，提高公民的古籍保护意识，促进国际文化交流和合作。而由文化部拟定，经批准后公布的一份名录，主要收录范围是1912年以前书写或印刷的，以中国古典装帧形式存在，具有重要历史、思想和文化价值的珍贵古籍，以及少数民族文字古籍。

迄今中国共有11375部国家珍贵古籍，分别于2008年3月1日、2009年6月9日、2010年6月11日和2013年3月8日公布。2023年2月8日，《国家珍贵古籍名录》知识库在国家图书馆正式发布上线。综合应用了数字人文的多项技术，将珍贵古籍名录书目数据重构为知识库，以多维度知识图谱等多种可视化形式展示，以数字手段实现辨章学术、考镜源流的功能。

首先讲的就是电力的五大环节。当然这里只是简述，想要了解更多电力知识，请多多关注电力知识图谱网站： https://wwwdlzstpcom 。

电力是以电能作为动力的能源，它是由发电、输电、变电、配电和用电等五大环节组成的电力生产与消费系统。

发电：

即利用发电动力装置将水能、化石燃料(煤炭、石油、天然气等)的热能、核能以及太阳能、风能、地热能、海洋能等转换为电能。

输电：

电能的传输。通过输电，把相距甚远的（可达数千千米）发电厂和负荷中心联系起来，使电能的开发和利用超越地域的限制。

变电：

通过变压器进行电能传递的过程成为变电，可以是升压，如电厂由63kV到110kV，也可以是降压，如变电到配电，110kV到10kV。

配电：

是在电力系统中直接与用户相连并向用户分配电能的环节，有的是算从变电站10kV到变压器380V。然后380V到电表算营销，有的是连到电表（除电表本身）外都算配电。

用电：

按预定目的使用电能的行为。电表以下都算用户的。

那为什么电力有5个环节呢，其实最精简的可以只有2个环节，发电-用电，发电就地消纳，损耗最小，像小农户发电、楼顶光伏发电，如果只是自用，基本上可以算是只有发、用电二个环节。

但绝大部分情况，电力都有发电、送电（含输变配）、用电三个环节，有以下三个原因：

一是因为集中发电效率高，大发电机组的转换效率高，运维成本低，在每kWH（千瓦时）上都是更划算的。

二是因为发电用的煤、水等资源在某地富集，其他地方要用电却离资源非常远，就得送电。

三是送电的成本远低于送煤、石油等自然资源的成本，属地将资源转化为电力，再到用能地区，是最经济的方式。

像一些中等规模的工程，自用小水电或煤电，发电+配网+用电，就是三个环节。

长距离送电那就会有发输变配用五个环节，也还是经济的原因。传输电力是有损耗的，计算方式为IR2，电流越大，发热越大，损耗越大，经济性越差，反之，电压越高，电流就越小，损耗就小，经济性好，所以远距离传输都要用高电压输电，发电站出厂后先升压至110kV~1000kV(根据距离远近)，再长距离输送到城市、农村周边，再降压进入居民地带。

典型的电力传输电压变化过程：

电力经过以上的原理逐级降压，直到小区的配电箱，再分配到各个用户的家里，这样我们就有电可以用了。

但电能是不能储存的，即使用户没有用电，发电机也在不停的运转发电。为了避免发生浪费，就需要有人来调度发电量和负荷分配。

具体是如何操作负荷调度等电力业务的，我会在后面的文章中讲到，这篇就不多赘述了，想要了解更多电力知识，请多多关注电力知识图谱网站：https://wwwdlzstpcom。

以上是电力5个环节的由来解析。

日积月累，必成大师：）

前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：

（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；

（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。

以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。

通过 已获取的知识 来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。

整理了一份200G的AI资料包：

①人工智能课程及项目含课件源码

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③人工智能必看优质书籍电子书汇总

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⑦人工智能论文合集

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知识图谱补全分为两个层次： 概念层次的知识补全 和 实例层次的知识补全 。

往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。

但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。

例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。

在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。

实体类型的概念层次模型

在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。

1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题

正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。

（1）基于描述逻辑的规则推理机制。

本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。

例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。

描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。

比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。

（2）基于机器学习类型推理机制

经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。

对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。

此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。

（3）基于表示学习类型推理机制

将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。

2、实例层次的知识补全

可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。

事实上， 很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的 ，有时这个过程也被称为 链接预测 。

注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。

（1）基于随机游走的概率补全方法

（2）基于表示学习的补全方法

知识图谱嵌入流程：

①结构嵌入表示法

②张量神经网络法

③矩阵分解法

④翻译法

（3）其他补全方法

跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全

面临的挑战和主要发展方向：

（1）解决长尾实体及关系的稀疏性。

知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。

（2）实体的一对多、多对一和多对多问题。

对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。

（3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。

新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。

（4）KG中关系预测路径长度会不断增长。

关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。

通过获取整个数据源的数据重新构建知识图谱。知识图谱可以通过各种形式的数据源进行构建，其中百科知识图谱就是通过百科网站上的数据构建出来的。一种基本的方法是通过获取整个数据源的数据，来重新构建知识图谱。为了保证知识图谱中的数据不过时，就要保持知识图谱中的数据和数据源的更新尽可能的同步。