​​知识图谱构建与应用的三大核心技术分别是知识获取与表示、知识融合与推理、知识查询与应用。​​ 通过抽取实体与关系构建结构化数据，并利用推理和查询技术实现知识增值与智能化应用。

知识获取与表示是知识图谱的基础，需从多源异构数据中提取实体、概念及关系，并以节点和边形式存储。常用技术包括命名实体识别（NER）、关键词提取和主题模型，依托自然语言处理和机器学习实现自动化抽取。数据还需通过清洗、标准化处理消除冗余和矛盾，提高数据质量。

知识融合与推理通过整合多源知识并补全隐含信息增强知识图谱。本体映射和知识对齐解决语义冲突，语义匹配和关系合并确保知识一致性，而基于规则或机器学习的推理引擎可推导缺失信息，如预测实体关联。这一过程依赖图算法优化知识关联，提升知识完整性。

知识查询与应用旨在通过用户交互和具体场景实现知识价值。支持自然语言与图查询语言（如SPARQL）的交互界面，满足智能问答和精准检索需求；在推荐系统中，知识图谱关联用户兴趣与内容属性，提供个性化服务。跨领域融合和深度学习技术进一步扩展应用边界，满足复杂需求。

未来，知识图谱将与大语言模型深度融合，提升构建效率和推理能力，并通过可视化工具简化操作门槛。理解核心技术可助力企业高效开发知识驱动应用，抢占智能化转型先机。