数字化知识图谱是一种基于语义网络的知识表示方法，它通过将实体、属性和关系映射到有向图或无向图中，来构建一个结构化的知识库。这种知识表示方法具有以下特点：
1. 语义性强：知识图谱中的实体、属性和关系都是有意义的，它们之间存在复杂的关联关系。这使得知识图谱能够更好地理解和处理自然语言文本，提高信息检索的准确性。
2. 数据丰富：知识图谱可以包含大量的实体、属性和关系，这些数据可以通过多种方式进行组织和存储。这使得知识图谱能够更全面地描述现实世界，为智能信息网络提供丰富的数据支持。
3. 可扩展性：知识图谱可以根据需要不断扩充新的实体、属性和关系。这使得知识图谱能够适应不断变化的信息环境，保持知识的时效性和准确性。
4. 可解释性：知识图谱中的实体、属性和关系都是有意义的，它们之间存在复杂的关联关系。这使得知识图谱能够更好地解释信息的来源和传播路径，提高信息的可信度。
为了构建智能信息网络，我们需要遵循以下步骤：
1. 数据收集：收集与主题相关的实体、属性和关系数据。这可以通过网络爬虫、数据库查询等方式实现。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等操作，确保数据的质量和一致性。
3. 实体识别：从预处理后的数据中识别出实体，并将它们添加到知识图谱中。实体可以是人名、地名、组织名等。
4. 属性定义：为每个实体定义属性，包括属性值、属性类型等。属性可以帮助我们了解实体之间的关系。
5. 关系抽取：从文本数据中抽取实体之间的关系。这可以通过命名实体识别（NER）技术、共现分析等方法实现。
6. 知识融合：将不同来源的知识图谱进行融合，消除重复和冲突，提高知识的准确性和完整性。
7. 可视化展示：将知识图谱以图形化的方式展示出来，方便用户直观地理解知识结构和关系。常用的可视化工具有Gephi、Cytoscape等。
8. 智能应用开发：根据知识图谱的特点，开发智能信息检索、推荐系统、情感分析等应用，为用户提供更加智能化的服务。
总之，数字化知识图谱是构建智能信息网络的重要基础。通过构建知识图谱，我们可以更好地理解和处理自然语言文本，提高信息检索的准确性；同时，知识图谱还可以为智能信息网络提供丰富的数据支持，推动智能信息技术的发展。
