今天分享如何构建商品知识图谱，助力大家更好地理解与应用。
1、 知识图谱的原始数据通常分为三类，对应互联网上的三种基本数据类型。
2、 结构化数据，例如关系型数据库
3、 图片、音频、视频等非结构化数据
4、 XML、JSON及百科类数据属于半结构化信息。
5、 这三类数据的存储通常有两种方式：一种是采用RDF（资源描述框架）等标准格式进行存储，常用工具如Jena；另一种是利用图数据库，例如Neo4j，能够更高效地管理复杂的关系数据，提升查询与操作的性能，适用于大规模知识图谱的构建与应用。
6、 当知识图谱结构变得复杂时，图数据库在关联查询方面的性能显著优于传统关系型数据存储。尤其在进行二到三度的关联查询时，查询效率可提升数千倍甚至数百万倍。此外，图结构的存储设计具备高度灵活性，通常只需局部调整即可适应变化。对于数据规模较大的场景，采用图数据库进行存储更为高效和便捷，能够更好地支持复杂关联关系的处理与扩展，是应对大规模关联数据的理想选择。
7、 知识图谱架构主要包括逻辑结构与技术实现两方面。
8、 知识图谱在逻辑上分为数据层和模式层，其中模式层位于数据层之上，是其核心部分，用于存储提炼后的结构化知识，通常依托本体库进行组织与管理。
