知识图谱技术(Knowlege Graph)作为人工智能和智能信息处理中一项基础核心技术，在搜索引擎、智能问答等领域获得了广泛应用。在2012年，知识图谱的概念被首次提出：知识图谱是用于提升搜索引擎性能的知识库。
比如当我们在搜索某个关键词时，在没有知识图谱的情况下，我们只能得到包含这个关键词的网页；但运用了知识图谱的话，我们还将得到一个所查询对象相关的信息卡片，如果需要的信息就在这个卡片中，就不需要再进一步查找了。知识图谱能提高信息查找的效率，以及让用户获得更准确、结构化的信息。
知识图谱的本质是由节点和边组成的语义网络，节点代表了物理世界中的实体或概念，边则表示了实体之间的关系，目前被广泛运用于搜索引擎、对话问答系统以及个性化推荐等知识驱动的任务之中。在8月14日的大咖直播课中，我们将为大家讲解腾讯云百科知识图谱的应用与实践、从0到1学习知识图谱属性抽取关键技术。
腾讯知识图谱数据库是一个同时具有图数据库和图计算引擎两类图处理的一体化平台，具有数据输入格式灵活、图查询语言完备、高级图查询低延时、图查询功能丰富、图计算功能多样和海量可扩展图处理的多种优势。
在社交网络、金融业和物联网等领域中，海量不同实体之间彼此关联可以产生的数以万亿计的数据，不同实体通过各种不同的关系关联起来，构成复杂的关联关系数据。腾讯云知识图谱数据库支持对万亿关联关系的快速检索、查找和浏览，以及深度挖掘隐藏在关联关系中的知识。
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