作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
知识图谱（Knowledge Graph）最早由美国斯坦福大学的Jure Sifne等人于2013年提出，它是一个用于存储、整理和推理复杂多变的网络结构信息的数据模型。它的基本特征是每个事实都有一个统一的标识符ID，并且可以以图形的方式展示各种关系及其边缘。因此，知识图谱不仅能够对实体进行建模，还可以对实体间的关系进行建模。知识图谱拥有强大的表达能力，既可以用来表示复杂的现象，也能够帮助我们对数据进行快速检索、分析、决策和推荐等过程。目前，大量的知识图谱数据库被开发出来，包括谷歌知识图谱、斯坦福自然语言处理实验室的Freebase等。其中谷歌知识图谱是世界上最大的知识图谱，由数十亿个三元组组织而成。它的主要用途包括搜索、问答、推荐引擎、广告投放、医疗健康、金融等领域。除此之外，基于知识图谱的智能决策系统（KGS），也正在蓬勃发展。例如，根据用户的偏好和需求推荐电影、新闻或书籍；根据用户的购物历史、地点、喜好提供推荐商品；在电影评论中发现共鸣、发现情感倾向，并提供相应建议。 本文将介绍一种基于知识图谱的智能决策系统，该系统主要利用知识图谱对用户的搜索行为、购买行为等历史数据进行建模，基于知识图谱的链接预测、路径规划等算法实现对未知信息的推理，通过数据挖掘、机器学习等方法对历史数据进行分析挖掘，进一步确定用户可能对特定商品或服务的评分和意见，并给出针对性的建议。为此，本文首先介绍知识图谱的相关背景和技术特点，然后介绍知识图谱的数据建模、链接预测、路径规划、数据挖掘、机器学习等四个方面的技术原理和应用。最后，结合实际案例，展望知识图谱与智能决策系统的结合与应用前景。