构建人工智能知识图谱的图数据库

人工智能知识图谱在人工智能中的应用分为两个层次，一个是智能感知，主要涉及到一些自然语言处理、图像识别、语音识别等方面；另一个层次是智能分析，主要涉及到一些人工智能应用，如知识推理、模式识别、专家系统等。而搭建人工智能知识图谱的核心则是图数据库，它可以存储非常大量的实体及其关系，使得知识与知识之间的连接变得清晰和可视化。通过图数据库，我们可以更好地理解知识之间的关联，发现隐藏在数据中的规律和模式，为各种应用场景提供强大的支持。

人工智能知识图谱

知识图谱使用图模型来描述和建模世界中各种事物之间的关联关系。它结合了应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等多个学科的理论和方法，以及计量学引文分析、共现分析等技术，利用可视化的图谱来展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构，达到多学科融合的目的。例如，在百度搜索中，用户输入“ iPhone ”，百度将返回与其相关的所有内容。因此，人工智能知识图谱可以帮助我们获取与苹果相关的所有信息，并根据用户的偏好进行个性化推荐。

图数据库是一种结构化数据存储和访问方式，它提供了一种基于关系属性而非文件、文本、视频、图像等传统数据库模式的数据存储方案。图数据库可以存储大量的实体及其关系信息。

图数据库搭建人工智能知识图谱

构建人工智能知识图谱，可以分为三个阶段：构建实体图谱、知识图谱的应用以及知识图谱的可解释。其中，构建实体图谱是整个人工智能知识图谱构建的基础，而应用则是整个人工智能知识图谱可解释的核心。

人工智能知识图谱由图数据库和关联规则组成，图数据库指的是以图数据结构存储的实体及其关系。它能够存储大量的信息，且关系网络复杂、难以管理、需要支持多种查询方式。而关联规则则是图数据库中基于关系计算而得的一种算法。通过关联规则，能够将不同实体之间的关系进行组合，进而发现其中隐藏着的模式和规律，从而实现各种应用场景。

图数据库的特点和优势

传统的关系型数据库，比如关系数据库 SQL、 MongoDB 等，它在处理大型数据集时有很好的表现。但是面对大规模复杂数据时，它们的表现并不是很好，不能完全满足实时处理的要求。

而图数据库有 NebulaGraph 、悦数图数据库等，传统的关系型数据库存储的数据容量都很小，而图数据库的存储空间很大；其次，图数据是一种树形结构，查询速度非常快，其数据查询、更新、删除等操作都比较简单，效率也更高；最后，图数据可以非常方便地进行增量更新和删除。

悦数原生分布式图数据库

悦数图数据库通过点-边结构映射现实场景，低门槛将业务经验转化为高维度的数据向量，使计算结果具有更强的可解释性，它采用原生分布式架构，在 NebulaGraph 开源图数据库的基础上进行了开发建设，并根据中国企业进行了优化，开发出了更适合中国企业庞大数据集的分布式图数据库。悦数图数据库拥有良好的性能，能够满足万亿级海量数据场景下的毫秒级查询需求。

现悦数图数据库已与阿里云平台合作，大家如果感兴趣，欢迎免费下载试用！