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图谱从简单到复杂，在Schema模型设计阶段，需要模型设计人员充分考虑用户的具体需求，不同的应用场景，对知识图谱的结构和内容有着不同的要求。例如，医疗领域的知识图谱可能会更加关注知识图谱主要技术包括知识获取、知识表示、知识存储、知识建模、知识融合、知识理解、知识运维等七个方面，通过面向结构化、半结构化和非结构化数据构建知识图谱为不同领域的应用提供

知识图谱(Knowledge Graph, KG)是知识工程的重要分支之一，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱从出现到现在，衍生出了许多独立的研究方向，并在众多首先，基于语义的知识图谱有助于避免引用陷阱。知识图谱除了可以纳入传统的文献计量法以外，还可以通过基于深度学习的文本语义分析技术构建出一个包含更多学科

一、知识图谱的起源与发展知识图谱的概念起源于语义网，最初是为了描述网络知识资源之间的关系而提出的。随着互联网信息的爆炸式增长，人们越来越难以从海量数据中获取有价值的信根据不同电脑屏幕的大小，可以自动调整知识图谱的自身比例。01# 知识图谱优化节点拖动模拟了包括碰撞力、连接力、排斥力、向心力，使知识图谱在拖动过程显得更加灵动、美观。02#