### 定义 - 结合实体, 概念, 分类 - 强调知识间关系 - 由实体, 关系, 属性组成

 #### Knowledge Graph

### 知识图谱与数据库的区别 - 知识图谱注重实体间关系和语义 - 提供更多知识探索方式 - 数据库侧重数据存储和查询效率

 #### Knowledge Graph vs. Database

### 知识图谱的基本元素 - 实体: 节点, 如人或地点 - 关系: 连接节点, 表示实体间关系 - 属性: 描述实体和关系的信息

 #### Entities of Knowledge Graph

 #### Relationships of Knowledge Graph

### 基础 - 语义网络 (Semantic Network) - 和本体论 (Ontology) - 图数据库技术 - 语义查询和推理算法

 #### Semantic Network

### 构建方法 - 数据源的选择和处理 - 实体识别和关系抽取 - 知识提取和整合技术

### 实际应用 - 搜索引擎 - 推荐系统 - 健康医疗

 #### Knowledge Graph & Search Engine

 #### Knowledge Graph & Recommendation System

### 在学习中的应用 - 优化学习过程 - 优化个人学习路径 - 复习和考试准备

### 优化学习过程 - 连接相关知识点, 构建知识体系 - 整合信息, 形成连贯的知识网络 - 建立跨学科链接, 拓宽知识视野

### 优化个人学习路径 - 个性化知识图谱 - 识别和关联关键概念 - 理解知识点间复杂关系

### 复习和考试准备 - 加速复习过程 - 快速回顾关键知识点 - 模拟考试和自测

 #### Knowledge Graph & Learning

### 构建方法 - 确定核心主题和范围 - 识别关键实体和概念 - 描绘实体间的关系和属性

 #### Knowledge Graph Construction

### 技术支持 - 使用图数据库和语义技术 - 利用 NLP 工具提取和组织信息 - 应用机器学习优化知识结构

 #### NLP, Natural Language Processing

### 工具和语言 - RDF (Resource Description Framework) - OWL (Web Ontology Language)

### 挑战和前沿发展 - 数据的动态性和不完整性 - 知识融合和冲突解决 - 增强的语义理解和自然语言处理

### 未来趋势 - 人工智能和知识图谱的融合 - 知识图谱的扩展性和开放性 - 互联网上知识图谱的发展


### 4.2 知识图谱 - 简述知识图谱的核心组成元素. - 知识图谱中的 "实体" 通常指什么? 给出一个例子. - 描述构建知识图谱的一般步骤. - 知识图谱如何帮助构建跨学科联系? - 知识图谱在复习和考试准备中如何应用? ---- [ 4.1 知识的创造过程](il-4-1.html#/overview) [| 练习 |](il-exec.html) [ 4.3 知识管理](il-4-3.html#/overview)