写在前面
- 整理了理解知识图谱知识框架的一些学习材料，把自己整理的脑图按几类常见的问题做了切割。把最为核心的部分高亮出来，为自己日后能快速回忆。毕业后已经忘记了怎么样把书「读薄」，我想复述会是一个非常好的方法。
- 这篇倾向于是自己的学习记录，如果希望一步到位，直接看建议直接跳到文章末尾，查看参考材料。
概述
知识图谱的定义
知识图谱的适用性
- 和所有的 AI 技术一样，知识图谱有其适用的场景。没有明确可行性判断前，不要贸然用某一项技术。
知识图谱的搭建流程
- 一个非常通用的搭建流程。刘升平老师的视频里讲了另外一套流程，大同小异，业界看法基本就是如此了。
知识图谱的类型
- 主要应用在领域知识图谱
知识图谱应用模式与产品形态
应用模式
- 无论是什么样的产品形态，都基本上离不开这三种应用模式。在模式之后，可以对应到不同的产品应用形态，例如语义检索，可以作为图书馆情报学的应用，也可以作为搜索引擎来应用。事实上，还可以添加一种“关系检测”
产品形态
- 这个维度主要是从行业出发。发展的比较成熟，形态也更丰富的，的应该算是的金融。既能做问答（保险客服机器人），也能做关系检索（智能核保反欺诈），语义检索（金融保险条款查询），可视化（保险客户关系）
知识图谱的存储和表现形式
参考材料
- 知乎用户：ChuByte：https://www.zhihu.com/people/monami/posts
- CCKS-2017行业知识图谱构建与应用-上篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29745337
- CCKS-2017 行业知识图谱构建与应用-下篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29745792
- 备注：研究非常扎实严谨，如果想了解知识图谱，静下心来耐心把每一个观点都细细看过，像在读教科书那样精读，会有不小的收获的。同时也可以点这个人的主页，分享的文章不多，但都是精品。
- 刘升平 | 知性会话：基于知识图谱的人机对话系统方法与实践：https://edu.csdn.net/course/play/9250/193739?utm_source=blog2edu
- 备注：作者是云知声 AI Labs 的资深研究员，5个视频连同最后的答疑环节，都看了，个人觉得讲得非常好，真正是深入浅出，对于一次分享来说，把握得恰到好处。
- 李文哲 | 干货 | 知识图谱的技术与应用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38126405
- 备注：材料一般，没有亮点，但可以一看。作者是普惠金融的李文哲