政策知识图谱的应用和优势（政策学知识应用的主要形式是）

随着科学技术的发展，人们为了更加简便地处理数据，研究揭示发展规律，因此有了知识图谱这种方法，如政策知识图谱等，通过这种方法，我们可以简洁迅速地了解某个东西各个方面的内容，给我们带来了很大的方便。

知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识图谱到底可以应用于哪些领域呢？

1）知识图谱辅助搜索

知识图谱的引入使得传统的基于网页的搜索方式得到的补充，让搜索直指答案本身，也就是说从传统的链接文本转为链接数据，即Web of Texts, Web of Documents 到Web of Data, Web of Objects的转变，这种方式能让我们将复杂的不便与计算机分析处理的文本数据转换为基于实体的、对象的数据，使得计算机能更好地建立实体之间的链接关系。

2）知识图谱辅助问答

问答系统是搜索系统的进阶交互形式，为了能让对话系统更加准确和可靠的给出想要的信息，那背后一定要依托一个巨大的知识图谱。

知识图谱的优势显现在哪里呢？

（1）关系的表达能力强

传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。

（2）像人类思考一样去做分析

基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。

（3）知识学习

利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。

（4）高速反馈

图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。

以上内容就是为大家找到的政策知识图谱的相关内容，在科技时代的背景下，我们需要了解并掌握这种方法，只有这样，我们才能跟上时代发展的潮流，更好地做出自己的贡献。