​​知识表示主要包括以三元组形式、图结构形式和向量形式进行的三种方法，它们在数据组织、知识推理及应用开发中各具优势并满足不同需求。​​

以三元组形式表示的知识基于节点与边的连接构建关系网络，由“主语 - 谓语 - 宾语”三元组合描述实体及关联，典型应用包括知识图谱的语义检索与推理，具有直观的结构化特性，适合处理复杂关联场景。图结构知识表示进一步优化了三元组查询效率，舍弃复杂定义后以纯节点与边存储数据，可快速执行深度遍历与模式匹配，广泛用于社交网络、推荐系统等实时性要求高的场景。向量表示法通过神经网络嵌入技术将知识转化为低维稠密向量，借助向量运算实现关系推理与隐藏事实挖掘，能够突破显式规则定义的局限，在自然语言处理与大语言模型辅助增强中表现出色，适用于需要高维抽象推导的复杂领域。

不同表示方式在效率、扩展性与表达能力间形成平衡互补，实际应用中常结合多种方法构建综合性知识系统，以适应海量动态信息的分析与处理需求。