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知识图谱技术应用是随着大数据技术不断的发展而逐渐被企业关注的一项技术，下面我们就一起来了解一下，知识图谱应用表现都有哪些形式。
智能语义的搜索。例如：我们通过搜索引擎把各种知识点、实体、以及内容结合起来，形成实体之间的关系。
个性化的推荐。例如：我们在网购和浏览头条新闻时，下一次打开某个App所看到的内容，往往是该系统根据上一次搜索过的相关内容所做出的个性化推荐。
智能问答。比如：某家空调公司需要上线一个“知识问答”功能。那么他们既要收集本领域的电器相关知识，又要从外部实体那里抽取电路设计、功率设计、能耗设计、智能程度和用电量等方面的知识。
因此，他们会通过推荐或者是知识的抽取与融合，将结果保存到分布式图数据库里，进而发现各个点与点之间或是边与边之间的关系。
就每天有着超过两亿日活用户数的WPS而言，我们需要通过建立用户节点，将用户的基本信息、属性特征和他们的文档联系起来，存放到普通数据库(如MongoDB)里，然后再转化成图数据库的关系。
同时，我们需要梳理出各个用户节点之间的边。比如说：如果用户A和B来自同一家公司，他们就可能会有同一条边;如果他俩共享过了某个文档，则又会生成一条边。
因此具体寻找边的表述方式会有如下两种：
通过对数据的搜寻，发现在同一个数据库中不同节点所包含的共同字段和属性。
通过知识的融合与发掘、以及文档内容的语义，提取文字或标题的中心内容，再运用算法分析，采用主体之间的对比方式，找到两个用户之间可能存在的关系，进而建立一个知识体。
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2025-02-12
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