本体论与知识图谱的区别

随着语义应用成为行业内热门话题，客户经常来到 Baklib 平台咨询关于本体（Ontology）和知识图谱（Knowledge Graph）的问题。具体来说，他们想知道两者的区别是什么。本体和知识图谱是否是同一件事？如果不是，它们之间有什么不同？两者之间又存在什么样的关系？

在本文博客中，我将带您深入了解本体和知识图谱，描述它们之间的差异以及它们如何协同合作以组织海量数据与信息。

什么是本体？

本体是语义数据模型，用于定义我们领域中存在类型的类型，以及可以用来描述它们的属性。本体是概括化的数据模型，这意味着它们只建模领域中一般类型的通用事物，而不包含有关具体个体的信息。例如，而不是描述你的狗狗Spot和他的所有个性特征，本体应该聚焦于狗的一般概念，尝试捕捉大多数/许多狗可能拥有的特征。这样做让我们可以在未来用同一个本体来描述更多的狗狗。

一个本体通常包含三个主要部分： * 类（Classes）：数据中存在类型的特定类型。 * 关系（Relationships）：连接两个类的属性。 * 属性（Attributes）：描述单个类的性质。

举例来说，假设我们有如下书籍、作者和出版商的信息：

首先，我们要确定类（数据中存在类型的特定类型）。这一份样本数据似乎捕捉到了关于书籍、作者和出版商的信息。

书籍相关的数据非常适合用来创建一个分类系统。具体来说，样例数据捕获了书籍的某些类型信息，例如作者和出版商。深入分析后，我们发现这些数据还包含了出版商和作者的信息，比如他们的位置。因此，对于这个例子，我们可以将数据分成四个类别：

• 书籍
• 作者
• 出版社
• 地点

接下来，我们需要识别关系和属性（为了简化起见，我们将关系和属性视为属性）。使用我们之前确定的类别，我们可以分析数据并列出每个类别中发现的所有属性。例如，在书籍类别中，可能有一些属性如下：

• 书籍有作者
• 书籍有出版社
• 书籍在某一日期出版
• 书籍后续还有其他书籍（即续集）

其中一些属性是关系，将两个或多个类别连接起来。例如，“书籍有作者”这个属性连接了我们的书籍类和作者类。而“书籍在某一日期出版”这样的属性则是描述一个类别的特征，而不是连接两个类别。

需要注意的是，这些属性可能适用于任何一本书，但它们并不一定适用于每本书。例如，许多书籍没有续集。这在我们的本体中是合理的，因为我们只需要确保我们捕获到可能适用于很多但不一定全部的属性。

虽然上面列出的属性易于阅读，但在识别类别和属性时，将其重新表述可能会更有帮助。例如，“书籍有作者”可以写成： 书籍 → 有作者 → 作者

根据不同的使用场景，你可以包含更多的属性。在本文中，我已经识别了以下属性： * 书籍 → 有作者 → 作者 *

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书籍 → 出版社→ 出版社

• 书籍 → 出版日期 → 出版日期
• 书籍 → 后跟 → 书籍
• 作者 → 与出版商合作 → 出版商
• 出版社 → 位于 → 地址
• 地址 → 位于 → 地址

请记住，我们的本体论是一个通用数据模型，这意味着我们不希望在本体论中包含关于 特定 书籍的信息。相反，我们想要创建一个可以用来描述未来新增书籍的可重用框架。

当我们结合我们的类和关系时，我们可以将我们的本体论以图格式查看:

什么是知识图谱?

使用我们的本体论作为框架，我们可以添加关于书籍、作者、出版商和地点的现实数据，创建一个 知识图谱。 根据我们上面表格中的信息以及我们的本体论，我们可以为每个本体论关系创建特定实例。例如，如果我们有“书籍 → 作者”在我们本体论中的关系，一个实例看起来像:

如果我们添加了关于我们其中一本书的所有相关个体信息，如《Mockingbird》，我们可以开始构建完整的知识图谱。

了解知识图谱的起点：

当我们应用本体论（Ontology）到我们数据的一个子集时，看到了知识图谱的萌芽：

如果我们对所有数据进行此操作，最终我们将得到一个用我们本体论编码的数据图谱。使用这个知识图谱，我们可以将我们的数据视为相互关联的关系网，而不是单独的表格，从而发现我们在之前无法理解的新连接。

本体论与知识图谱有何不同？

从上面的例子可以看出，当我们将本体论（我们数据模型）应用于一组单独的数据点（书籍、作者和出版商的数据）时，就会创建一个知识图谱。换句话说： 本体论 + 数据 = 知识图谱

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