王文广

达而观信息科技（上海）有限公司，上海 201203

1 引言

近年来，知识图谱技术得到极大的发展，大量的知识图谱被构建出来，并被广泛应用在各种场景下。从语义解析、实体消歧、信息抽取、智能问答、推荐系统、个性化搜索等技术方向到金融、军工、制造业、生物医药等行业，都可以看到知识图谱的应用，同时知识图谱的应用也在促进知识图谱技术的发展。

知识图谱是事实或知识的结构化表示，是由实体和实体间的关系组成的网状结构。实体是指独立的、拥有清晰特征的、能够区别于其他事物的事物。在知识图谱中，用来描述这些事物的信息即实体。实体在属性图中用顶点来表示，实体关联的类型即实体类型，在属性图中用顶点标签来表示。关系表达了两个实体之间的某种语义关系，通常以语义标签来表示，在属性图中表示为有向的边。也就是说，知识图谱G由一系列的三元组组成，其中h和t分别表示头实体和尾实体，r表示由h到t的有向关系。

推理是一种人类逻辑思维，让机器能够像人类一样拥有推理能力一直是人工智能发展的目标。符号推理和专家系统是早期的尝试，在知识图谱被提出和发展起来之后，基于知识图谱的推理技术[1-2]也随之发展，并成为人工智能中非常热门的领域之一，也被认为是人工智能迈向具备和人类一样的推理和决策能力的关键技术。

在知识图谱推理中，知识图谱本身提供了人类知识和经验的总结，推理技术则实现了基于知识图谱中已有的知识来发现潜在的、未知的知识，极大地扩展了诸如知识问答、个性化搜索和智能推荐等能力。……