知识图谱（knowledge graph）是一种用于表示和存储知识的方式，通常以图形化的形式展现。它包含了实体、概念以及实体之间的关系等信息。构建知识图谱的主要目的是帮助人们更好地理解和利用知识，从而促进信息检索、智能推荐、数据分析等领域的发展。
数据获取途径
1. 公共数据集：许多组织和机构会发布自己的数据集，这些数据集可能包括文本、图像、音频等多种形式的数据。例如，美国国家航空航天局（nasa）的太空探索数据、疾病控制与预防中心（cdc）的疾病相关数据等。
2. 开放科学资源：互联网上有许多开放的科学资源，如公开的学术论文、专利、新闻报道等，这些资源可以作为知识图谱的原始数据来源。
3. 合作与共享：学术界和产业界通过合作和共享数据来推动知识图谱的发展。例如，谷歌的“知识图谱”项目就是通过收集并整合各种数据源来实现的。
4. 社交媒体：社交媒体平台产生的大量数据可以作为知识图谱的数据源。例如，twitter上的推文、facebook的用户行为数据等。
5. 企业数据：一些大型企业可能会收集和分析自己的业务数据，并将其转化为知识图谱的一部分。例如，亚马逊的rekognition技术就是基于其庞大的用户图片数据库构建的知识图谱。
6. 开源软件：一些开源软件项目会收集和处理大量的数据，并将这些数据用于构建知识图谱。例如，apache opennlp项目就包含了一个大规模的生物特征识别语料库。
技术应用
1. 知识图谱构建：使用自然语言处理（nlp）、机器学习等技术从原始数据中提取实体和关系，构建知识图谱。
2. 推理与查询：使用推理引擎和查询语言（如sparql）对知识图谱进行查询和推理，以获取相关信息。
3. 知识融合：将不同来源的知识图谱融合在一起，以获得更全面的信息。这可以通过实体链接（entity linking）和关系抽取（relation extraction）技术实现。
4. 可视化：将知识图谱以图形化的形式展现，以便人们更容易理解和使用。这通常需要使用图形数据库管理系统（gdbms）和可视化工具。
5. 知识更新与维护：定期更新知识图谱，以反映最新的数据和信息。这可能需要使用增量学习、元学习等技术。
6. 知识共享与交换：通过api、web服务等方式与其他系统共享和交换知识图谱，以实现跨系统的协同工作。
7. 智能推荐与决策支持：利用知识图谱提供的信息，为人们提供个性化的推荐和决策支持。这需要结合深度学习、强化学习等技术。
8. 知识发现与挖掘：从海量数据中挖掘出有价值的知识，为研究和应用提供支持。这需要结合文本挖掘、数据挖掘等技术。
总之，构建知识图谱需要多方面的技术和方法，涉及数据获取、知识构建、推理查询、可视化等多个环节。随着技术的发展，我们有理由相信知识图谱将在未来的各个领域发挥更大的作用。
