知识图谱（Knowledge Graph）是指一种用于表达人类知识的语义网络模型。它是一种将实体、属性和关系以图形方式表示出来的数据模型，可以用来描述现实世界中的实体以及它们之间的关系，如人物、组织、地点、文化、事件等。知识图谱在文本理解、自然语言处理、信息检索、智能应用等领域有广泛的应用。
知识图谱最初由Google公司提出并开发，目的是增强搜索引擎的语义理解能力，从而提供更加准确和全面的搜索结果。知识图谱最早的版本于2012年在Google搜索引擎上推出，随着技术的不断升级和发展，目前已经成为Google的核心业务之一。同时，其他的互联网巨头包括Facebook、Microsoft、IBM等也都在研究和开发自己的知识图谱系统。
知识图谱的特点是具有三元组模型，即（实体，属性，值）。其中，实体表示真实世界中的个体、事物或概念，属性表示实体的某一方面特征或属性，值则表示此属性对应的具体取值。例如，在一个关于“柯南”（实体）的知识图谱中，可以有属性“出版社”（属性），并且对应的值为“小学馆”（值）。
知识图谱的主要特点包括以下几个方面：
多维度的数据表达：知识图谱采用三元组模型来表示数据，实体、属性、值之间的关系非常清晰，容易理解。同时，知识图谱也可以把不同维度的数据进行融合，形成更加全面和深入的知识描述，可以帮助用户快速了解某一领域的相关知识。
强大的语义表达能力：知识图谱通过将实体与属性之间的关系用图形化的方式来展示，让计算机可以更加容易地理解语义关联，从而提高文本理解和自然语言处理的效果。此外，知识图谱还可以在不同语言之间进行跨语言转换，使得不同语言的数据能够被处理和集成。
多源异构数据的结合：知识图谱可以将不同来源的数据融合到一个统一的框架中，从而扩大了数据的范围和广度。同时，在数据融合的过程中，知识图谱可以对数据进行规范化和去重，消除数据源之间的异构性和一致性问题。
可扩展性和开放性：知识图谱具有高度的可扩展性和开放性，可以随时增加新的实体、属性和关系，从而不断完善和丰富知识库。在知识图谱中，每个实体都具有唯一的标识符，方便用户进行查询和处理。
基于知识图谱的应用包括搜索引擎、智能问答、自然语言处理、机器翻译、智能客服、智能推荐等领域。例如，在智能问答领域，知识图谱可以帮助计算机理解人类语言，并快速找到相应的知识和答案。在机器翻译领域，知识图谱可以帮助计算机理解语言之间的对应关系，提高翻译的质量和准确性。
总之，知识图谱是一种新型的数据模型和语义网络体系，具有很强的语义表达能力、多源异构数据的结合和可扩展性等特点。在未来的发展中，它将越来越成为人工智能和智能化应用的核心技术之一，对推动人工智能技术的发展和应用将有着重要的推动作用。