起源
知识图谱的概念最早可以追溯到20世纪60年代的人工智能领域，但其真正的起源可以追溯到20世纪90年代初的万维网时代。
在这个时期，互联网的爆炸性增长和数据的迅速积累使得人们意识到需要更好地组织和利用这些数据。因此，人们开始研究如何利用图论、语义网络和知识表示等技术来构建具有丰富语义信息的知识库。
1998年，Tim Berners-Lee提出了“语义网”（Semantic Web）的概念，旨在通过对网络上的信息进行标准化和语义化处理，使得机器能够更好地理解和利用这些信息。知识图谱正是语义网的核心概念之一，它可以被看作是对语义网中的信息进行组织和表示的一种方式。
自此，知识图谱得到了越来越多的关注和研究，Google、IBM、Microsoft等公司纷纷推出了自己的知识图谱项目，并在搜索、语音识别、智能客服等领域得到了广泛应用。
知识图谱的价值
知识图谱具有重要的价值和作用，主要包括以下几个方面：
提高数据的可理解性和可发现性：知识图谱能够将海量的数据进行语义化和关联化处理，使得数据更加易于理解和发现。通过对数据进行标准化和结构化的处理，知识图谱可以让机器能够更好地理解和利用数据，从而为用户提供更加准确、全面、个性化的服务。
改进搜索和推荐体验：知识图谱可以将搜索引擎从关键词匹配的模式转变为语义理解的模式，从而更加准确地理解用户的查询意图，并提供更加准确的搜索结果。同时，知识图谱还可以基于用户的兴趣和历史行为，为其推荐个性化的内容和服务。
支持智能决策和自动化决策：知识图谱可以将企业内部和外部的数据进行关联和集成，从而帮助企业快速获取并分析海量数据，支持智能决策和自动化决策。
促进行业协同和知识共享：知识图谱可以将不同机构和领域的知识进行关联和集成，促进行业协同和知识共享，从而推动产业升级和创新发展。
知识图谱的技术内涵
知识表示和存储技术：知识图谱需要将各种类型的知识进行结构化表示和存储，以便于机器理解和处理。其中包括本体论和RDF等技术，本体论用于定义和描述实体和关系之间的语义，RDF用于描述实体和关系之间的三元组结构。
知识获取和构建技术：知识图谱需要从多种数据源中获取和构建知识。其中包括基于本体的知识抽取技术、基于自然语言处理的知识抽取技术、基于机器学习的知识抽取技术等。
知识推理和推荐技术：知识图谱需要能够进行推理和推荐，以便于机器自动地从知识图谱中获取和推荐知识。其中包括基于规则的推理技术、基于本体的推理技术、基于机器学习的推荐技术等。
知识查询和可视化技术：知识图谱需要能够支持用户对知识图谱中的知识进行查询和可视化。其中包括基于SPARQL的查询技术、基于图形化界面的查询技术、基于可视化的查询技术等。
知识表示
知识表示是指将知识转化为计算机可理解的形式，以便于计算机对其进行处理和利用。在知识图谱中，知识表示通常采用本体论（ontology）和RDF（Resource Description Framework）等技术，用于定义和描述实体和关系之间的语义。
本体论是一种用于描述和组织概念和实体之间关系的形式化语言，其主要包括三个部分：类、属性和实例。类是指具有相同属性和关系的一组实体，属性是指描述实体之间关系的特征，实例是指属于某个类别的具体实体。本体论通过定义和描述类、属性和实例之间的关系，来表达知识图谱中实体之间的语义关系。
RDF是一种用于描述资源之间关系的框架，其基本单位是三元组（triple），由主体（subject）、谓语（predicate）和客体（object）组成。主体表示被描述的资源，谓语表示主体和客体之间的关系，客体表示与主体相关的属性或者值。RDF通过将多个三元组组合成图的形式来表示知识图谱中实体之间的关系，从而形成了一个基于关系的知识表示框架。
综上所述，知识图谱中的知识表示主要采用本体论和RDF等技术，通过定义和描述实体和关系之间的语义，来将知识转化为计算机可理解的形式，以便于计算机对其进行处理和利用。