知识图谱（Knowledge Graph）是一种以结构化形式组织和表示知识的系统，通过实体、关系及其属性构建语义网络，核心价值在于提升信息检索效率**、支持智能推理，并广泛应用于搜索引擎、推荐系统等领域。**

1. 核心组成
   知识图谱由实体（如“北京”）、关系（如“首都”）和属性（如“人口”）构成，通过三元组（实体-关系-实体）形成网状结构。例如“中国-首都-北京”即是一个典型的三元组，能清晰表达语义关联。

2. 技术实现
   构建过程包括数据抽取（从文本、数据库中提取信息）、知识融合（消除实体歧义）和存储查询（常用图数据库如Neo4j）。自然语言处理（NLP）和机器学习是关键技术支撑。

3. 应用场景

   • 搜索引擎优化：谷歌知识图谱直接展示答案卡片，减少用户点击次数；
   • 智能助手：如Siri通过图谱理解用户意图，提供精准回复；
   • 金融风控：关联企业、人物关系识别欺诈风险。

4. 未来趋势
   随着多模态数据融合（文本、图像、视频）和自动化构建技术的发展，知识图谱将更动态、实时，并深度嵌入AI决策系统。

知识图谱正成为智能化时代的“基础设施”，其结构化思维为机器理解人类知识提供了关键桥梁。