一、知识图谱
参考：https://www.jianshu.com/u/56b548b18101
知识图谱基础（一）-什么是知识图谱
知识图谱基础（二）-知识图谱的知识表达系统
知识图谱基础（三）-schema的构建
Knowledge Graph从以下三方面提升Google搜索效果：
1、找到最想要的信息。
语言可能是模棱两可的 —— 一个搜索请求可能代表多重含义，Knowledge Graph会将信息全面展现出来，让用户找到自己最想要的那种含义。现在，Google能够理解这其中的差别，并可以将搜索结果范围缩小到用户最想要的那种含义。
2、提供最全面的摘要。
有了Knowledge Graph，Google可以更好的理解用户搜索的信息，并总结出与搜索话题相关的内容。例如，当用户搜索“玛丽·居里”时，不仅可看到居里夫人的生平信息，还能获得关于其教育背景和科学发现方面的详细介绍。此外，Knowledge Graph也会帮助用户了解事物之间的关系。
3、让搜索更有深度和广度。
由于Knowledge Graph构建了一个与搜索结果相关的完整的知识体系，所以用户往往会获得意想不到的发现。在搜索中，用户可能会了解到某个新的事实或新的联系，促使其进行一系列的全新搜索查询。
https://blog.csdn.net/Daybreak1209/article/details/52431457
二、Neo4j软件-图形数据库
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上形成图谱而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性，如：事务，索引等。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
在一个图中包含两种基本的数据类型：Nodes（节点） 和 Relationships（关系）。Nodes 和 Relationships 包含key/value形式的属性。Nodes通过Relationships所定义的关系相连起来，形成关系型网络结构。
目前的客户端接口方式包括：neo4j-shell，REST API，Driver(Java\.NET\JS\Python\Ruby\PHP)等等。截止此时，最新版本为2.3.0社区版和企业版，其中企业版支持HA。Neo4j中的语言采用Cypher，一种类似于SQL的语法格式。Neo4j中的数据处理分析可采用Spark的Gragh图计算处理。
Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。
三、Cypher语言