知识图谱是人工智能领域的重要分支，它以结构化的形式描述了客观世界中概念、实体及其之间的关系，通过互联网的信息表达出更接近人类认知世界的形式。知识图谱赋予互联网语义搜索新的活力，并在智能问答中展现出强大的能力，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础。知识图谱技术涉及到认知计算、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个交叉研究领域。
知识图谱的核心概念和分类是研究知识图谱的基础，这包括了对知识图谱的定义、分类以及不同知识表示方式的介绍。知识表示是构建知识图谱的基础，包括基于离散符号的知识表示和基于连续向量的知识表示两种方式。知识表示与建模领域不仅涉及理论知识，还涉及全球知名学者的研究成果和分布。例如，通过图5，我们可以了解全球知名学者在知识表示与建模领域的分布情况，图6则展示了这些学者按国家的分布统计。
知识图谱技术的另一方面是知识获取，它是知识图谱构建和维护的重要环节。知识获取的方法和技术的发展同样值得关注。在知识图谱的细分领域学者选取流程中，研究者们利用AMiner数据平台对相关学者进行研究方向和代表性文章的梳理。
知识图谱的构建除了需要知识表示与建模、知识获取以外，还需要知识融合。知识融合指的是从不同数据源中提取知识，并将其整合到知识图谱中。此外，知识图谱查询推理是实现知识图谱应用的关键技术，它包括对知识图谱进行查询和推理的算法和技术。知识图谱应用是知识图谱技术的最终落地，它涉及将知识图谱应用于具体行业和场景中，比如电商、生物医疗等领域。
研究知识图谱的学者们不仅遍布全球，而且在不断进行学术交流和学术迁移。通过这些学者的研究方向和迁徙情况，我们可以分析出知识图谱领域学术研究的热点和趋势。学者的h-index（指学者发表的论文中被引用次数达到该学者发表论文总数的指数）分布图则为评价一个学者的学术影响力提供了参考。
在知识图谱的应用领域，有通用知识图谱应用和领域知识图谱应用之分。前者指的是在不同行业中都能应用的知识图谱技术，而后者则是专门为特定行业构建的知识图谱，如电商图谱、企业社交图谱等。这些应用案例展示了知识图谱在实际生活中的多样性和实用性。
知识图谱的发展趋势和研究热点是学术界和产业界共同关心的话题。通过对知识图谱领域的研究热点进行可视化分析，并预测未来研究方向，有助于业界把握知识图谱的发展脉络，指导实践工作。同时，报告的实时更新机制确保了知识图谱最新研究成果的及时分享。
通过这份研究报告，我们可以看到知识图谱的广阔应用前景和研究价值，以及在人工智能领域中不断发展的趋势。这些内容的深入理解和学习，对于从事人工智能、云计算等相关领域的科研人员和工程师具有重要的参考价值。
