在分析自然语言处理和计算机视觉等技术的发展后，知识图谱技术逐渐成为解决大规模、高维度、多维复杂数据的有效手段。知识图谱的作用主要体现在以下几个方面：
知识图谱的作用具体有哪些体现呢，悦数接下来为您详细解答。
知识图谱是一个由实体、关系和属性组成的多层抽象图，用来描述、组织和表示实体及其关系，是一种新型的知识表示方法。
知识图谱中的实体是具有共同特征的一组概念、属性、属性值，通常以三元组形式存储。
在知识图谱中，每个实体都有一个或多个属性，每个属性都是该实体与其他属性的关系。
例如：一个人被称为“人”，他有自己的姓名、年龄、身高、体重等基本信息，他还有自己的职业、住址、教育背景等其他信息。
知识图谱中的每个属性都是有关系的，这种关系通常用数字来表示。
知识图谱是一种描述、生成和管理非结构化数据的方法，其可以应用于以下领域：
在我们日常生活中，我们常常需要查询某件商品的属性信息，例如：“这款商品的品牌是……”，但是当我们面对海量商品信息时，我们该如何快速地找到需要的商品信息呢？这就需要借助知识图谱来帮助我们解决问题。
企业的数据复杂多样，且分散在各个不同的系统中，形成了数据孤岛，单独应用的话，成本太高，价值不高，知识图谱主要就是解决这个问题，将不同孤岛上的数据进行关联处理，形成结构化的知识体系，构建成一张图，支撑数据的挖掘、分析和应用。
知识图谱本身的特性就是具有丰富的语义关系，能够将概念、属性以及实体之间的关系相互连接，让机器可以更好地理解自然语言，更好地理解用户想法以及所需反馈。
可解释性是人工智能的重要加强功能。当人工智能实现深度学习后，用户会感觉从理解性和反馈性上，人工智能都达到了一个新的高度，但事实上，其本身并不具备可解释性，这就导致无法用于司法领域，医疗诊断领域，金融领域等需要进行解释性的行业场景中，很难使用更进一步的深度学习模型。一旦成功实现可解释性，能大大提升用户对知识图谱的信任度和满意度。
图数据库是一种数据库类型，其应用范围广泛，在知识图谱中的应用是可以更快更好地搭建知识图谱，能够以更高的效率进行大数据处理和分析，是知识图谱搭建的理想解决方案。在图数据库中，每一个节点代表了一个实体，节点之间通过边建立联系，这与知识图谱的使用是一致的，能够帮助用户更快地理解复杂的关系。
行业科普
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