本体与知识图谱的区别与联系

1.本体公理集中知识图谱除了能够表示实例之间的关系，其他什么也表示不了。等价于本体中的ABox，可以表示概念断言与角色断言。本体相对于知识图谱来说，不仅包括图结构，而且有逻辑构造器

2.知识图谱也可以看做是一个逻辑约束不强的本体。知识图谱概念的提出，主要是想利用图在关系表示方面的优点表示事物之间联系，弱化复杂的推理功能，具有很高的容错性，以此达到更易被使用的效果。如果知识图谱中表达的事物只有实例内容也是无用的，因为如果想使用实例数据首先需要对数据作出解释。所谓解释，就是贴上公认的概念的标签。在应用中，标签使不同的人对数据所对应的概念达成共识，这个共识是基于对概念体系本身的共识而产生的。所以前提是数据的设计者和使用者拥有部分相同的概念体系。这些相同的概念体系的部分，如果可以形式化地记录下来，就形成了外在于这些参与者的公共知识，这些被形式化了的公共知识也被称作知识本体，共享同一套知识本体，使得数据设计者与数据使用者，对于数据的使用方式达成共识。这就保证了数据使用者可以按照数据设计者最初的意图去使用数据，去进行各种变换，计算。

3.层级关系的重要性

比如一个表达概念层面的简单查询如果没有本体则会变得很繁琐。

如：查找一个人，这个人是某个机构的成员且该机构属于他的亲戚。

那么其中什么是成员？枚举其中的实例包括董事会成员，工作人员，实习生等。什么是亲戚，包括兄弟姐妹，爸妈，祖父祖母等等。。。

所以查询中则会有大量繁冗的union操作。

但有了本体后，可以通过本体中子属性关系，子类关系等表达所有可能的机构成员，所有可能的亲属关系。

查询语句就可以以一种接近于问题的自然语言表达出来

如使用SPARQL查询语句可看出区别如下：

没有本体前：

Select * where {{?x member ?y} union {?x ceo ?y} union {?x work_for ?y} union {?x employ ?y} union {?y employer ?x} union {?x intern ?y} union…

union {?x founder ?y}

union {?x brother ?x} union {?x father ?x} union {?x mother ?x} union {?x uncle ?x}…}

有本体后：

Select * where {?x member ?y union {?x founder ?y} union {?x relative ?x}}

4.多元关系表述

现有的知识图谱其多元关系表述方法如下

 而在本体中可随意通过and, or表达多元关系。如:表示所有喜欢电影，儿子是学生且参加计算机课程的女性。