編輯導語：知識圖譜可以說是一個資料庫，在如今大數據時代，知識圖譜已經是企業中能夠起到很大作用的一個環節，可以提高工作效率等；本文作者分享了關於構建知識圖譜以及問題的解答，我們一起來看一下。
知識圖譜作為大數據內容的搬運工，在知識算法和使用上，能夠放大組織沉澱數據應用價值；目前搜索巨頭、購物網站均已經通過應用知識網絡，實現了更深層次的「千人千面」。
知識圖譜，讓用戶能夠查詢到更多潛在內容，為組織節省了大量的知識重複和調閱工作，提升隱形競爭力。
本文，將從知識圖譜概念和應用兩個角度，幫助看到的您，了解熟悉知識圖譜工具，為工作過程降本增效提供新的選擇。
知識圖譜，是一種複雜網絡型知識工具，在2012年由谷歌公司提出，當時的目標是——讓搜索找到答案；到如今，隨著大數據應用深入大街小巷，知識工程算法能力的得到優化，知識圖譜已經成為一家企業能夠整合內部資源，更好服務於客戶的重要一環。
一、概覽知識圖譜
概念：本質上看，知識圖譜，是一種大規模語義網絡，可以算作是知識工程學科的代表。
形式：網鏈結構，有核心節點，是大數據的價值載體。
應用：知識圖譜的使用較為靈活，一方面，可以單獨進行使用，作為數據的加工方，直接對接原始數據，從源頭進行數據清洗和知識數據圖譜關聯呈現；另一方面，還可與其他系統進行對接，在有數據沉澱一方，進行實體抽離，在知識圖譜端進行知識加工，最終將知識網絡和潛在關係，提供到知識使用人員。
二、舉個例子
如果說，目前的感覺還不是很直觀的話，讓我們來一起接受一項知識圖譜的構建任務：
1. 任務場景
現在，一家企業求助到你，通過與他進行深度訪談和業務調研，企業面臨著以下幾點問題：
1）企業人員流動性高，包括新員工和培養了一段時間的經驗員工，人員流動的背後，代表著工作經驗、知識沉澱的流失，需要耗費更多的精力去做好整理和傳承工作；
2）企業知識紛繁複雜，關於工作的相關知識內容，尚未形成體系，很多員工經常需要尋找老員工進行請教，或者想要自學，卻總學到的邊邊角角，難以系統了解知識體系；
3）企業知識成本較高，企業最重要的浪費，就是知識經驗的浪費，而企業將知識轉化為工作內生動力的過程太過複雜，將潛在影響到企業的運行效率。
2. 解決方案
針對分析出的幾項內容，提出利用知識圖譜來解決問題，有以下幾點優勢：
1）打造知識網鏈化：對沉澱下來的非結構化知識（音視頻、圖片）、半結構化知識（FAQ）、結構化知識（文檔），進行數據梳理，對適合進行FAQ拆分的知識進行二次拆分。
2）實現知識譜系化：對拆解好的知識內容，利用知識關聯算法和圖譜算法等，構建知識譜系，形成圖網，對實體、概念和語義關係進行抽離，讓知識之間形成關聯。
3）構建知識協同化：對已經整理好的內容，進行數據整合，將知識內容與沉澱數據進行匹配，生成供前、後臺企業人員均可以使用的知識資源；前臺人員利用知識圖譜，識別到客戶畫像和營銷內容之間的匹配，後臺服務人員利用知識圖譜，識別到客戶想問的，和潛在要問的，進一步實現精準服務。
3. 優勢
知識圖譜的使用優勢，總結為以下三點：
1）搜索優化：讓每一位知識的使用人員，在搜索時，能夠匹配到精確的搜索內容和拓展的相關性、聯想性知識內容。
2）知識學習：讓每一位知識的使用人員，能夠在搜索出結果以後，推薦相關知識，供其調用和使用，並且通過圖譜網絡的方式，展示出知識之間的譜系關係，提升知識的自學能力。
3）數據匹配：將知識網絡中的內容，和其他系統沉澱數據，進行深度優化匹配，並且加工形成更加精確的知識數據，提升場景應用範圍，例如關聯行為圖譜、數據關係圖譜等。
三、Q&A
對於大部分人而言，知識圖譜，作為一件知識工具，將知識內容，梳理成為知識圖譜能夠識別的格式，並能夠加以應用。
現如今，知識圖譜已成為大數據知識工程的代表，但是大部分人在使用的時候，會陷入幾點誤區，而這個誤區，會成為能不能用好知識圖譜的關鍵內容：
1. 知識圖譜是不是整理文件夾？
很多人將知識圖譜的應用和知識整理的過程聯繫在一起，這一點是正確的，但是如果把知識圖譜的應用僅僅當作是知識整理的過程，就會縮小知識圖譜的價值。
從邏輯上看，知識圖譜與整理文件夾是包含關係，或者說整理文件夾是一個過程，這個過程是知識圖譜應用的基礎，在此基礎上，能夠更好的放大知識圖譜的作用。
2. 知識圖譜是不是需要很強大的系統支撐？
對於絕大多數的知識圖譜，需要有算力提供支撐，系統大小不重要，重要的是系統內的知識體系是否足夠清晰，是否能夠被知識算法合理高效的抽離和應用，對於知識的處理更加重要。
很多組織的知識存儲，要進行改良，將線性的知識，轉化為二維、族譜式知識，能夠幫助新員工更快了解組織的核心知識，迅速開啟工作內容，創造更大的價值。
入了知識圖譜的門，才發現知識圖譜的深奧，神秘的面紗下，是大量知識基礎工作的沉澱，積跬步方至千裡。
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