一、知識表示標準

RDF 和 SPARQL

許多知識圖譜的核心是資源描述框架 (RDF)，它是 W3C 標準，用于以主語-謂語-賓語三元組的形式表示信息。RDF 提供了一個靈活的圖形數(shù)據(jù)模型，其中每個三元組（例如<Alice> <worksAt> <CompanyX>）都斷言資源之間的關系。它帶有形式語義（RDF Schema、OWL 本體），可實現(xiàn)豐富的知識建模（例如類層次結(jié)構、域/范圍限制）。RDF 中的數(shù)據(jù)可以以各種格式（Turtle、JSON-LD 等）序列化，并且是模式可選的，這意味著可以從開放模式開始并逐步發(fā)展它。要查詢 RDF 數(shù)據(jù)，標準語言是SPARQL（SPARQL 協(xié)議和 RDF 查詢語言）。SPARQL 是一種類似 SQL 的查詢語言，允許對三元組進行模式匹配。它支持復雜的圖形模式查詢、過濾、聚合甚至推理（通過蘊涵機制）。例如，SPARQL 查詢可以通過匹配三元組模式并利用本體關系來詢問：“查找在北京公司工作的所有人”。SPARQL 在查詢?nèi)我鈭D模式方面的表達能力是知識圖譜擅長解答復雜問題的原因之一。然而，表達能力的提升也伴隨著計算成本：SPARQL 查詢引擎必須優(yōu)化潛在的大型連接，因為單個 SPARQL 查詢可能涉及多個三元組模式。SPARQL 引擎中實現(xiàn)了圖模式匹配、連接優(yōu)化和結(jié)果分頁等算法，以處理大規(guī)模查詢。許多知識圖譜工具包原生支持 RDF/SPARQL，從而確保了互操作性。

圖數(shù)據(jù)庫模型——帶標簽屬性圖

除了 RDF 模型之外，知識圖譜 (KG) 的另一個范例是帶標簽屬性圖 (LPG)模型。在這里，節(jié)點和邊可以具有標簽以及任意一組鍵值屬性，而不是將每條邊作為預定義的“謂詞”。該模型是 Neo4j 等圖數(shù)據(jù)庫的基礎。LPG 通常使用Cypher（Neo4j 的查詢語言）或 Gremlin（一種遍歷語言）等語言進行查詢。Cypher 提供了一種非常易讀的 ASCII 語法，例如MATCH (p:Person)-[:WORKS_AT]->(c:Company {location: "Beijing"}) RETURN p用于查找在北京的公司工作的人員）。RDF 的優(yōu)勢在于標準化和推理能力，而 LPG 則在開發(fā)人員友好的建模和某些圖操作的性能方面更勝一籌。這兩種模型都共享圖遍歷算法的底層思想。工具正在日益融合：例如，Apache TinkerPop（Gremlin 的框架）可以將 RDF 表示為屬性圖，而 SPARQL 和 Cypher 都在影響新的標準圖形查詢語言（GQL）。

嵌入算法——TransE、ComplEx 等

知識圖譜嵌入算法是專門的機器學習模型，用于學習實體和關系的向量表示。其目標是使向量空間中的幾何運算與圖中的關系相對應，從而能夠預測新的鏈接或相似性查詢。TransE （平移嵌入）是一種開創(chuàng)性的算法，它將關系表示為向量平移：對于三元組（頭h，關系r，尾t），TransE 嘗試在向量空間中使h + r ≈ t 。它簡單高效，但無法很好地模擬一對多或多對多關系。后來的模型，如TransH、TransR、RotatE，引入了變體（將實體投影到特定于關系的空間或在復空間中使用旋轉(zhuǎn)）來解決這些限制。ComplEx是一種嵌入模型，它使用復值向量來捕捉非對稱關系，因為復共軛可以區(qū)分r(h,t)與r(t,h) 。它在基準測試中取得了成功，實現(xiàn)了較高的鏈接預測準確率。這些算法通常優(yōu)化三元組的評分函數(shù)（例如距離或相似度），使用已知的真實三元組和負樣本（損壞的三元組）進行訓練，以使真實事實的排名高于無意義事實。它們的價值在于能夠泛化和預測知識圖譜（KG，知識圖譜補全）中的新邊。然而，嵌入是潛在表示，不易解釋，這就是為什么它們經(jīng)常與符號方法一起使用的原因。最近的嵌入技術集成了圖神經(jīng)網(wǎng)絡 (GNN)：例如，關系型圖神經(jīng)網(wǎng)絡 (GCN)會聚合每個節(jié)點的鄰居信息，以迭代方式計算其嵌入，從而自然地將局部圖結(jié)構融入到表示中。圖自編碼器和基于 Transformer 的模型也用于編碼多跳鄰域。嵌入算法的選擇會影響可擴展性：像 TransE 這樣簡單的模型可以擴展到數(shù)百萬個實體，而復雜的神經(jīng)方法可能需要更多的計算（通常是 GPU）。PyKEEN或DGL-KE等庫提供了許多嵌入模型的實現(xiàn)，并在實驗中得到廣泛應用。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡

如上所述，GNN 已成為分析知識圖譜的重要工具。圖神經(jīng)網(wǎng)絡是一種通過聚合鄰居節(jié)點的表示來迭代更新節(jié)點表示的模型。在知識圖譜 (KG) 的背景下，關系型GNN 還會考慮邊的類型。像R-GCN（關系圖卷積網(wǎng)絡）這樣的模型通過為不同關系類型設置單獨的權重矩陣來擴展 GCN。GNN 擅長節(jié)點分類（例如，根據(jù)圖上下文預測實體的標簽或類型）和鏈接預測（GNN 可以輸出潛在鏈接的分數(shù)）等任務。它們在我們有額外的節(jié)點特征或?qū)傩詠砼c關系信息混合的場景中也能大放異彩。一個新興的發(fā)展是Graph Transformers，它將自注意力機制應用于鄰域甚至整個子圖中的節(jié)點，有可能比 GNN 的局部聚合捕獲更多的全局交互。 Kumo.ai 博客中引用的關于關系圖 Transformer 的研究正在進行中，該研究可以處理包含多種關系類型的大型知識圖譜的復雜性。GNN 雖然功能強大，但規(guī)模相對較大——其可擴展性通常受限于內(nèi)存（用于保存鄰居信息）以及隨圖譜規(guī)模增長的計算量。諸如鄰居采樣、小批量訓練和使用歸納表征等技術被用于在大型知識圖譜上擴展 GNN。

推理器和規(guī)則引擎

在算法方面，知識圖譜的另一個重要組成部分是推理引擎。這些推理引擎包括描述邏輯推理器（用于 OWL 本體），例如 HermiT 或 Pellet，可以推斷子類關系、實例類型等，以及基于規(guī)則的引擎，例如支持 SPARQL 推理或 SWRL 規(guī)則的引擎。例如，規(guī)則引擎可能應用一條規(guī)則：“如果 X 是 Y 的父級，且 Y 是 Z 的父級，則推斷 X 是 Z 的祖父級。”此類規(guī)則可以用語義網(wǎng)標準（RIF/RuleML）編寫，也可以通過 Jena 內(nèi)置規(guī)則推理器等引擎實現(xiàn)。這些推理器確保一致性并允許推導隱性知識，但它們可能需要大量計算（在最壞情況下，大型本體的 OWL 推理速度可能會呈指數(shù)級增長）。現(xiàn)代系統(tǒng)有時會使用前向鏈接（提前實現(xiàn)所有推理）來優(yōu)化查詢應答，但這會占用存儲空間；而另一些系統(tǒng)則使用后向鏈接（動態(tài)推導查詢的依據(jù)）來節(jié)省空間。一些圖數(shù)據(jù)庫（例如 Stardog、GraphDB 和 Ontotext 平臺）內(nèi)置了對常見蘊涵（RDFS/OWL 配置文件）的支持 。同時，屬性圖系統(tǒng)通常缺乏顯式推理器，不過可以通過遍歷查詢或使用外部工具（例如，將 Apache Jena 推理步驟與 Neo4j 結(jié)合進行 OWL 推理）來實現(xiàn)某些約束。

二、關鍵工具和平臺

存在多種用于處理知識圖譜的工具包，每種工具包都有不同的優(yōu)勢。

Apache Jena

一個開源 Java 框架，是語義網(wǎng)社區(qū)的中堅力量。Jena 提供了用于創(chuàng)建和操作 RDF 圖的 API、內(nèi)存和 TDB 持久存儲以及 SPARQL 查詢引擎 (ARQ)。它還包含一個內(nèi)置的基于規(guī)則的推理器。Jena 因其對 RDF/OWL 標準的全面支持而備受贊譽，并經(jīng)常在研究和企業(yè)項目中用作知識圖譜 (KG) 數(shù)據(jù)處理的“粘合劑”。在可擴展性方面，Jena TDB 可以在單臺機器上處理數(shù)千萬個三元組，而 Jena 較新的Fuseki服務器則為 Web 應用程序提供了 SPARQL 端點。但是，對于非常大的圖或高并發(fā)性需求，專用的圖數(shù)據(jù)庫可能更受歡迎。Jena 的優(yōu)勢在于其豐富的功能和作為庫的靈活性。對于使用 Java 構建自定義知識圖譜管道的開發(fā)人員來說，它是首選。 

Stardog

一個商業(yè)企業(yè)知識圖譜平臺。Stardog 是一個支持 RDF 和 OWL 的圖譜數(shù)據(jù)庫，同時也提供了一定的多模型靈活性（它可以提取 JSON、CSV 等數(shù)據(jù)并將它們映射到圖中）。它具有強大的SPARQL 查詢引擎，尤其是內(nèi)置規(guī)則引擎，除了 OWL 推理之外，還可以定義推理規(guī)則。Stardog 強調(diào)企業(yè)級功能，例如安全性、可擴展性（它可以在集群模式下運行）和工具（它具有用于虛擬圖、搜索集成等的連接器）。許多用戶選擇 Stardog 是因為它在大型圖譜上的性能和便利性——它提供了一個統(tǒng)一的環(huán)境來建模本體、加載數(shù)據(jù)和進行推理查詢。在可擴展性方面，Stardog 可以通過集群處理數(shù)千億個三元組，并使用基于磁盤的索引和緩存來提高查詢速度。它還提供高級功能，例如全文搜索集成和地理空間查詢。易用性：Stardog 帶有基于 Web 的 GUI，并支持 GraphQL，方便用戶使用 GraphQL 查詢。缺點是需要支付許可費用（它是商業(yè)軟件），并且需要根據(jù)具體部署進行調(diào)整。

Neo4j

 Neo4j 或許是最著名的圖數(shù)據(jù)庫，它使用帶標簽屬性圖模型和 Cypher 查詢語言。它并非專門的 RDF 存儲（盡管名為 Neosemantics 的插件允許導入/導出 RDF）。Neo4j 以其對開發(fā)人員友好的特性而聞名，設置和查詢相對簡單，并配有可視化探索工具（Neo4j 瀏覽器和 Bloom）。它在圖遍歷性能方面表現(xiàn)出色，并且擁有成熟的生態(tài)系統(tǒng)（多種語言的驅(qū)動程序和活躍的社區(qū)）。Neo4j 的可擴展性傳統(tǒng)上受限于其單實例數(shù)據(jù)庫（用于 OLTP 工作負載），但最新版本（Neo4j 4.x 和 5）引入了分片和 Fabric 技術，用于讀取查詢的水平擴展。它符合 ACID 規(guī)范，可以在高端硬件上處理數(shù)百億個關系。對于知識圖譜，Neo4j 通常用于主要需要操作型圖查詢（例如，實時推薦、欺詐模式檢測）而非繁重語義推理的場景。它本身并不執(zhí)行 OWL 推理——人們要么不用，要么使用外部推理器來提前豐富圖譜。Neo4j 的一個關鍵優(yōu)勢是易用性和可視化；數(shù)據(jù)科學家可以快速啟動 Neo4j 實例并運行非常直觀的 Cypher 查詢。Neo4j 還具有圖數(shù)據(jù)科學庫，可直接在屬性圖上運行圖算法（例如中心性、社區(qū)檢測）。總而言之，Neo4j 在用戶友好性、事務性能和生態(tài)系統(tǒng)方面表現(xiàn)強勁，但與 RDF 存儲相比，其語義表達能力較弱。

Protégé

由斯坦福大學維護的開源本體編輯器和框架。Protégé 不是一個數(shù)據(jù)庫，而是一個知識建模工具。它提供了一個圖形用戶界面來定義類、屬性和邏輯約束（使用 OWL 本體），有效地充當了知識圖譜的模式編輯器。領域?qū)＜液椭R工程師使用 Protégé 來設計知識圖譜的模式（本體），有時還會填充小規(guī)模實例進行測試。它支持包括推理器（例如 HermiT）在內(nèi)的插件，用于驗證類層次結(jié)構并檢查本體的一致性。Protégé 的優(yōu)勢在于它能夠幫助設計具有豐富語義的復雜模式——您可以通過友好的用戶界面指定Person是Mammal的子類，或者hasSpouse是對稱的等等。這使得它對于確保知識圖譜的理論合理性至關重要。本體設計完成后，可以將其導入到圖形數(shù)據(jù)庫中，該數(shù)據(jù)庫將強制執(zhí)行或使用該模式。 Protégé 還具有用于本體開發(fā)的團隊協(xié)作功能。它高度可用，盡管在理解形式語義方面存在一定的學習曲線。對于非專業(yè)人士來說，種類繁多的 OWL 選項可能會讓人不知所措，但 Protégé 可以有效地成為構建知識圖譜 (KG) 的 TBox（模式）的工作臺。在現(xiàn)代知識圖譜項目中，你經(jīng)常會看到這樣的工作流程：使用 Protégé 進行模式設計，而實際的實例數(shù)據(jù)存儲和管理在實現(xiàn)該模式的數(shù)據(jù)庫中，例如 GraphDB 或 Neo4j。

其他值得注意的工具

除了上述工具之外，還有其他廣泛使用的工具： Ontotext 的GraphDB（通常簡稱為 Ontotext GraphDB）是一個企業(yè)級 RDF 存儲庫，以高性能和全文搜索集成而聞名——它用于許多工業(yè)項目并提供大數(shù)據(jù)可擴展性（集群支持）。OpenLink的Virtuoso是另一個資深的三元組存儲庫，以支持 DBpedia 而聞名；它同時支持 SQL 和 SPARQL 查詢，可以充當關系數(shù)據(jù)和 RDF 數(shù)據(jù)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)。Blazegraph （以前是 Systap 的 bigdata）是 Wikidata 查詢服務使用的開源三元組存儲庫（以其高效的查詢引擎和 GPU 加速選項而聞名）——它的開發(fā)在收購后暫停，但它仍在一些地方的生產(chǎn)中使用。RDF4J （以前是 Sesame）是一個類似于 Jena 的開源 Java 框架（一些項目更喜歡它的 API 風格）。對于屬性圖，除了 Neo4j，JanusGraph（開源，基于 Apache Cassandra 或其他后端構建）允許分布式圖存儲并支持 TinkerPop/Gremlin 查詢。我們將在第 6 節(jié)中詳細介紹TigerGraph，它是一個分布式圖數(shù)據(jù)庫，旨在處理非常大的圖和進行實時分析。Grakn （TypeDB）是一個知識圖平臺，它使用自定義查詢語言（Graql）提供超關系模型，專注于內(nèi)置的智能推理和推理。每種工具在可擴展性方面都有其優(yōu)缺點：例如，TigerGraph 和 JanusGraph 旨在跨集群進行水平擴展，而 GraphDB 和 Stardog 通常使用大型服務器或通過復制和緩存進行“垂直”擴展。在功能方面：一些強調(diào)推理（GraphDB、Stardog），另一些強調(diào)分析（TigerGraph、帶有 GDS 的 Neo4j），還有一些強調(diào)便利性（比如我們將在下一節(jié)討論的云托管服務）。前景豐富，選擇往往歸結(jié)為用例要求，例如數(shù)據(jù)大小、查詢復雜性、推理需求和團隊專業(yè)知識。

三、關鍵工具評估

對以上工具進行總結(jié)：Apache Jena功能豐富，非常適合定制解決方案，但可能需要更多手動設置才能擴展（將其嵌入 Web 應用程序中需要設置 Fuseki 或類似程序）。Stardog 是企業(yè)級的，將語義嚴謹性（OWL、規(guī)則）與良好的可擴展性和流暢的用戶體驗（特別是對于那些具有 RDF 專業(yè)知識的人）相結(jié)合。Neo4j 非常用戶友好且有詳盡的文檔，使開發(fā)人員可以輕松上手；當模式可以更寬松并且圖遍歷是核心（社交網(wǎng)絡、推薦）時，它是理想的選擇。Protégé 在本體設計方面無與倫比，但不用于運行時查詢（它是離線設計）。

在性能方面：屬性圖數(shù)據(jù)庫（Neo4j、TigerGraph）在路徑密集型查詢方面通常優(yōu)于 RDF 存儲，因為它們可以有效地索引關系，而 RDF 存儲在復雜模式匹配方面表現(xiàn)出色，尤其是與推理相結(jié)合時。

擴展性方面：眾所周知，TigerGraph 和 Amazon Neptune（屬性圖 + RDF）能夠通過分布式架構處理非常大的圖（1000 億條邊），而像 Jena TDB 或單實例 Neo4j 這樣的程序在單臺機器上處理數(shù)十億條關系時會受到限制。

易用性方面：精通 SQL 的用戶一開始可能會覺得 SPARQL 很陌生，而習慣于 JSON 的用戶可能更喜歡屬性圖。現(xiàn)代工具正在彌合差距（例如，GraphDB 和 Stardog 提供了 GraphQL 端點以方便使用，Neo4j 的 GDS 庫可以輕松地將 ML 帶入圖表，等等）。

表格樣式的比較（例如在 DB-Engines上）通常顯示權衡：例如，Jena TDB 是基于文件的，對于并發(fā)寫入不是 ACID，而 Neo4j 是完全 ACID 并支持用戶定義的過程； Stardog 支持推理，Neo4j 原生不支持，等等。

最終，“最佳”工具取決于具體情況，但令人鼓舞的消息是，現(xiàn)在存在一系列成熟的工具來實現(xiàn)知識圖譜，這反映了知識圖譜在人工智能和企業(yè)應用中日益增長的重要性。