知识图谱是一种以结构化方式描述客观世界中概念、实体及其关系的技术，目的是将海量的互联网信息转化为人类认知世界的形式。这种技术的核心在于它不仅仅存储数据，还能够存储数据之间的关系，从而帮助人们更好地组织、管理和理解信息。随着知识图谱的出现，互联网语义搜索得到了极大的改善，智能问答系统也展现出强大的性能，知识图谱已经成为了智能应用的基础设施。
知识图谱的发展离不开人工智能领域中知识工程的贡献。知识工程是人工智能的重要分支，它致力于研究如何将知识集成到计算机系统中，从而实现只有特定领域专家才能完成的复杂任务。在大数据时代，知识工程的目标是自动或半自动地从大数据中提取知识，建立基于知识的系统，以提供互联网智能知识服务。知识工程的发展可以分为五个阶段：前知识工程时期、专家系统时期、万维网1.0时期、群体智能时期和知识图谱时期。
在知识工程的初期，即1950年至1970年间，研究者们主要通过符号主义和连接主义两种方法来模拟智能行为。符号主义认为可以通过物理符号系统来实现智能，而连接主义则认为大脑中的神经元及其连接机制是智能活动的基础。这一时期的知识表示方法包括逻辑知识表示、产生式规则和语义网络等。
随着人工智能的发展进入70年代，知识工程迎来了专家系统的时代。专家系统的核心是通过构建知识库和推理机来实现智能。这个时期出现了许多限定领域的专家系统，例如MYCIN医疗诊断系统、DENRAL分子结构识别系统和XCON计算机故障诊断系统等。这些系统在特定领域内模仿专家的决策过程，推动了知识工程的实际应用。
到了90年代，随着万维网的出现，人类进入了万维网1.0时期。这一时期的显著特点是人工构建的大规模知识库的产生，如WordNet、Cyc和Hownet等。万维网不仅为人们提供了一个共享信息的开放平台，还引入了可扩展标记语言XML，为大规模知识的表示和共享奠定了基础。本体论的概念也在此时期被提出，进一步推动了知识表示方法的发展。
知识图谱作为知识工程的最新发展阶段，自2012年由谷歌提出以来，已经成功应用于搜索引擎。知识图谱不仅推动了互联网和人工智能的发展，还是大数据和深度学习领域内的重要驱动力。它融合了认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等多种技术，形成了一个交叉研究领域。
知识图谱的应用价值主要体现在以下几个方面：
- 知识融合：知识图谱可以对分布异构的互联网大数据进行语义标注和链接，建立以知识为中心的资源语义集成服务。
- 语义搜索和推荐：知识图谱能够将用户的搜索输入映射为客观世界的概念和实体，为用户提供结构化的信息内容。
- 问答和对话系统：基于知识的问答系统利用知识图谱作为知识库，将用户的问题转化为对知识图谱的查询，并提供直接的答案。
- 大数据分析与决策：知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，为决策提供支持，并帮助改进用户体验。
随着知识图谱技术的不断发展和应用，我们可以预见它将在互联网智能服务中扮演越来越重要的角色，为用户提供更加智能化的信息服务，为智能应用的发展提供强大的支持。
