导读： 知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012 年Google 推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国， 互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心 “和”知立方 ”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融 ， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录：1. 什么是知识图谱？2. 知识图谱的表示3. 知识图谱的存储4. 应用5. 挑战6. 结语1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体 ”，每条边为实体与实体之间的 “关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系 ”的角度去分析问题的能力。知识图谱这个概念最早由Google 提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图， 改进搜索质量。 比如在 Google 的搜索框里输入 Bill Gates 的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates 相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google 能准确返回他的妻子Melinda Gates 。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统 (Question-Answering) 等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。2.知识图谱的表示假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲 ”。这里的实体是三和四，关系是 “父亲”（is_father_of ）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到知识图谱以后（也是实体），人和之间也可以定义一种关系叫has_phone ，就是说某个是属于某个人。下面的图就展示了这两种不同的关系。另外，我们可以把时间作为属性（Property ）添加到 has_phone 关系里来表示开通的时间。这种属性...
