知识图谱是个很热的话题，也是学术界研究的热点，同时也是工业界主推的重点，除了掌握基本知识外，大量的读论文是必不可少的！我们知道知识图谱的数据是通过三元组(主语，谓词，宾语)的方式进行组织，每一个三元组代表一条知识，这些三元组并不是杂乱无章的堆砌在知识图谱中，而是按照一定的逻辑组织起来的。
在构建知识图谱之前，首先需要对所涉及的域进行深入分析和理解。这包括收集相关文献、调研专家意见以及分析现有的数据资源等，以便确定知识图谱的范知识图谱构建方法知识图谱的构建通常包括三个主要步骤：知识抽取、知识表示和知识关联。2.1 知识抽取知识抽取是从原始数据中提取有用的知识的过程
构建知识图谱的过程可以分为以下几个步骤： 确定知识图谱的目标和范围：在开始构建知识图谱之前，需要明确知识图谱的目标和范围，例如需要覆盖的主题、实体和属性等。这有助于确定所需的数据来源和数据质量要求。数据收集和整合：根据确定的目标和范围，收集相关数据。数据来源可以多种多样，包括但不限于：结构化数据(如关系型数据库)、非结构化数据(如网页、文档、社交媒体帖子)、、、等。整合不同来源的数据【多模态+知识图谱】半天居然就跟着博士从零构建知识图谱！基于知识图谱的六大项目实战！医问答系统、知识抽取、推荐系统、Neo4j数据库、大模型，如
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