知识图谱

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知识图谱（Knowledge Graph）是以图结构描述客观世界的语义网络，本质是描述概念、实体及其关系的知识库，属于人工智能领域知识工程的主要表现形式。其通过三元组组织数据，构建流程包括知识抽取、融合与加工，应用于语义搜索、智能问答、推荐系统等多个领域 [1]。

在教育领域，已形成《科学及相关学科融合教学知识图谱》等实践 [1]，2026年1月，江苏省全面实施人工智能赋能教育行动，知识图谱技术在其中发挥关键作用，例如兴化市应用K12全学科知识图谱为农村学生提供学习地图，南京市玄武区依托“教育大脑”和知识图谱技术实践“数字分身教研”等智慧教育治理新模式 [11]。在开源情报、金融科技、中医AI辅助诊疗、AI内容、健康科技及数据知识产权转化等领域均有应用案例 [2] [5] [7-10]。在开源情报分析领域，知识图谱与智能体技术结合构建了专题分析系统 [2]；在健康科技领域，知识图谱作为智能服务底座的核心技术之一，被应用于系统性重构健康管理与保险服务的运行逻辑 [9]。2026年，知识图谱技术亦被应用于构建开放、共享、可持续生长的艺术数字文献平台 [12]。

其发展历程可分为启蒙期、成长期和发展期，建设模式包括“自顶向下”和“自底向上”两种路径。2025年8月启动了《人工智能 知识图谱应用系统 第1部分:功能要求》国家标准制定工作。2025年11月，国际英文期刊Journal of Terminology and Knowledge Engineering (JTKE)首届编委会大会召开 [4]。2025年12月，在创新情报领域有数据集融合知识图谱等AI算法发布 [6]，同时有公司推出基于知识图谱的AI讲书应用 [8]。2026年，出现了基于知识图谱技术构建评估数据集并成功实现数据知识产权转化的案例 [10]。

应用范围

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知识图谱帮助企业自动构建行业图谱，可以应用于智能搜索、文本分析、机器阅读理解、异常监控、风险控制等场景。在金融科技领域，知识图谱与多模态数据融合技术被用于识别金融服务需求，构建信用风险评价体系 [5]。此外，知识图谱在教育领域也得到应用。济南市作为教育部“综合化实施科学教育分科课程”试点，通过研制《科学及相关学科融合教学知识图谱》，开发跨学科教学案例 [1]。2026年2月，济南市凭借《探索科学教育综合化实施深化课程教学改革》案例，连续第二年入选全国中小学科学教育工作优秀案例，构建了17张跨学科知识图谱并开发38个单元教学案例全市推广 [13]。2025年6月，有技术方案展示为最不发达国家构建STEM教育平台的能力 [3]。在AI内容与数字教育领域，2025年12月31日，有公司推出基于知识图谱的AI讲书应用，能够对书籍进行结构化拆解和讲解 [8]。在技术前沿探索中，AI、元宇宙技术结合构建“AI+教育”新范式，例如支撑教育元宇宙实现学习场景突破，相关实践已进入全球教育生态共建阶段 [3]。

2026年1月，江苏省全面实施人工智能赋能教育行动，知识图谱技术在其中发挥关键作用，例如兴化市应用K12全学科知识图谱为农村学生提供学习地图，南京市玄武区依托“教育大脑”和知识图谱技术实践“数字分身教研”等智慧教育治理新模式 [11]。

在开源情报分析领域，知识图谱与智能体技术结合构建了专题分析系统，可用于海外项目影响评估 [2]。

在创新情报领域，2025年12月19日，有数据集融合知识图谱等AI算法，实现数据的结构化解析与智能关联 [6]。

在中医AI辅助诊疗领域，知识图谱被用于构建诊疗模型，涵盖中医各科领域 [7]。

在健康科技领域，知识图谱作为智能服务底座的核心技术之一，被应用于系统性重构健康管理与保险服务的运行逻辑。例如，轻松健康集团入选“智能体创新推进计划”，其AIcare技术栈融合知识图谱、机器学习、大模型能力等技术，支撑多智能体协同决策，旨在缓解健康服务中的“信息孤岛”与“服务碎片化”问题，为智能体在高复杂度行业的规模化应用提供了现实案例。 [9]2026年，佛山市高明区人民医院使用知识图谱技术构建了“基于知识图谱得到的佛山市医疗机构专利创新能力评估数据集”，并成功许可给某科技创新公司使用，成为佛山市首个数据知识产权转化案例，展示了知识图谱在医疗数据评估、知识产权确权与应用转化中的实践，推动数据资产升值。 [10]

在艺术数字化与文化遗产传承领域，知识图谱技术被用于构建艺术数字文献平台。例如，2026年1月启动的柳学健艺术数字文献系统工程，运用高精度采集、多模态数据融合与知识图谱等前沿技术，旨在记录艺术历程、梳理多元文献，并构建开放共享的数字文献平台，展示了知识图谱在该领域的应用。 [12]

在技术前沿探索中，AI、元宇宙技术结合构建跨越时空的“AI+教育”新范式，例如支撑教育元宇宙实现学习场景突破，相关实践已进入全球教育生态共建阶段 [3]。

学术动态

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2025年11月22日，Journal of Terminology and Knowledge Engineering (JTKE) 首届编委会大会召开。JTKE 是术语学与知识工程交叉领域的首本国际英文期刊，编委会成员涵盖知识图谱等多学科领域。期刊旨在融合术语学的严谨性与知识工程的智能前沿，推动学科创新与跨界合作，采用开放获取模式，注重数据共享和高标准同行评审。 [4]

主要特点

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1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。

2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。

3、融合多学科知识图谱与动态本地知识增强技术，支撑认知域的态势感知与科技竞争博弈分析。

4、为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。

5、把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户，构建从数据到决策的自主技术闭环。

6、从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。

7、融合生成式AI与智能体技术，通过全域数据平台和智能体生产底座支持全球态势感知和事件推演预测，形成人机协同的情报工作范式。

发展由来

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具体来说，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，以达到多学科融合目的的现代理论。

它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。

网址：知识图谱 https://klqsh.com/news/view/340977

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