知识图谱怎样入门?任何一个学科，重要的不是静态的知识本身，而是建立知其然（Framework）,知其所以然（Rationale），最后到知未然（Insights）。最重要的便是产生 insights，因拥有洞察而知关键所在，所以能预测未来的走向,不人云亦云。知识图谱作为一门学问，绝不是用个图数据库写几条查询,或者用规则写一个表格的提取，就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样，都需要长期的艰苦的努力，在充分了解前人成果的基础上，才有可能做出一点点成绩。知识图谱作为人工智能（AI）的一个分支，和 AI 的其他分支一样，它的成功运用，都是需要知道它的所长，更需要知道它的所短的。特别是 AI 各个学派林立，经验主义（机器学习）、连接主义（神经网络）、理性主义（知识工程）、行为主义（机器人）各个方法的优劣，倘若不能有纵览的理解，也难以做正确的技术选型，往往盲目相信或者排斥一种技术。AI 是一个极端需要广阔视野的学科。知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术,即使想有小成,也需要几年的功夫探索。如下所列，应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功:知道 Web 的发展史，了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。（我把这个列第一条,是我的偏见——但我认为这是最重要的一个 insights）知道 RDF,OWL,SPARQL 这些 W3C 技术堆栈，知道它们的长处和局限•会使用RDF 数据库和推理机。知识图谱怎样入门？了解一点描述逻辑基础,知道描述逻辑和一阶逻辑的关系.知道模型论，不然完全没法理解 RDF 和 OWL.了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime。最好再知道一点逻辑程序(LogicProgramming)，涉猎一点答集程序(AnswerSetProgramming)，知道 LP 和 ASP 的一些小工具.这些东西是规则引擎的核心。如果不满足于正则表达式和 if-then—else，最好学一-点这些。哦，当然要精通正则表达式.熟悉 regex 的各种工具.从正则文法到自动机。不理解自动机很多高效的模式提取算法都理解不了.熟悉常见的知识库，不必事事重新造轮子，如Freebase,Wikidata，Yago,DBPedia。熟悉结构化数据建模的基本方法，如 ER，面向对象，UML，脑图。学会使用一些本体编辑器，如 Protege。(Palantir 就是个价值 120 亿美元的本体编辑器)熟悉任何一种关系数据库。会使用存储过程写递归查询。明白什么叫物化视图、传递闭包、推理闭包。熟悉任何一种图数据库。明白图...
