一、基本定义

知识图谱以“实体-关系-实体”的形式组织数据，将错综复杂的数据转化为简单、清晰的三元组形式。实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物，如人、地点、概念等。关系则是连接不同实体并指代它们之间联系的纽带，例如“位于”、“属于”等。

二、构建方式

知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。自顶向下的方法是从高质量结构化数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；而自底向上则是从公开采集的数据中提取出资源模式，经人工审核后加入到知识库中。

三、数据类型

知识图谱处理的数据类型包括结构化数据（如关系数据库内容）、半结构化数据（如XML、JSON）、非结构化数据（如文本、图片）。这些数据通常通过RDF（资源描述框架）或图数据库（如Neo4j）进行存储。

四、逻辑架构

知识图谱在逻辑上分为模式层和数据层。模式层采用本体库管理，通过本体库形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。数据层则由一系列事实组成，知识以事实为单位进行存储。

五、技术架构

知识图谱的技术架构包括信息抽取、知识融合和知识加工三个阶段。信息抽取是从各种数据源中提取实体、属性及实体间的相互关系；知识融合需要整合新获得的知识，消除矛盾和歧义；知识加工则对融合后的新知识进行质量评估，确保其能加入知识库。