基于本体知识库旅游，基于本体的知识检索模型

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1. 简述语义网络与知识图谱的区别？

1、简述语义网络与知识图谱的区别？

1. 数据来源不同：语义网络的数据来源主要是从文本中提取出来的词语或概念，而知识图谱则侧重于收集各种实体和关系的结构化数据。

2. 层次结构不同：语义网络通常是一个平面或者层次结构，节点之间只有一定的逻辑关系；而知识图谱则是具有多层次、多关系、多种类别的复杂网络结构。

3. 模型应用不同：语义网络主要用于自然语言处理、信息检索等领域，而知识图谱则被广泛应用在智能搜索、推荐系统、智能问答等领域。

4. 数据量和精度不同：由于数据来源和应用场景不同，语义网络通常拥有更小规模但更精细的数据集，而知识图谱则需要拥有大规模高质量的数据集。

知识图谱

“知识图谱”一词在提出之初特指 Google 公司为了支撑其语义搜索而建立的知识库。

随着知识图谱技术应用的深化，知识图谱已经成为大数据时代最重要的知识表示形式。

作为一种知识表示形式，知识图谱是一种大规模语义网络，包含实体（Entity）、概念（Concept）及其之间的各种语义关系。

语义网络

理解知识图谱的概念，要掌握两个要点：第一，其是语义网络，这是知识图谱的本质；第二，其是大规模的，这是知识图谱与传统语义网络的根本区别。

语义网络是一种以图形化的（Graphic）形式通过点和边表达知识的方式，其基本组成元素是点和边。

语义网络是一种以图形的形式来组织语义关系的结构，其中的节点表示实体，而边表示实体之间的关系。这种结构类似于有向无环图，可以为认知任务提供一个模型。而知识图谱是一种通过建模本体（ontologies）来表示复杂知识的方法，这种表示方法提供了一种可以有效利用知识进行理解的方式，例如机器学习等。

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