知识图谱：知识融合（将来自不同知识库的同一实体融合在一起）【知识融合有不同的叫法，如：知识对齐、本体对齐、本体匹配、Record Linkage、Entity Resolution、实体对齐】

一、简介

通过知识抽取， 我们已经得到了海量的实体、 关系， 但是由于来源的不同， 会存在很多噪声数据， 重复的数据， 因此我们还需要对其进行清理和整合， 这个过程称为知识融合。

知识融合，即合并两个知识图谱(本体)，基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。需要确认的是：

• 等价实例
• 等价类/子类
• 等价属性/子属性

一个例子如上图所示，图中不同颜色的圆圈代表不同的知识图谱来源，其中在dbpedia.org中的Rome 和geoname.org的roma是同一实体，通过两个sameAs链接。不同知识图谱间的实体对齐是KG融合的主要工作。

除了实体对齐外，还有概念层的知识融合、跨语言的知识融合等工作。

这里值得一提的是，在不同文献中，知识融合有不同的叫法，如本体对齐、本体匹配、Record Linkage、Entity Resolution、实体对齐等叫法，但它们的本质工作是一样的。

知识融合的主要技术挑战为两点:

• 数据质量的挑战： 如命名模糊，数据输入错误、数据丢失、数据格式不一致、缩写等。
• 数据规模的挑战： 数据量大(并行计算)、数据种类多样性、不再仅仅通过名字匹配、多种关系、更多链接等。

知识融合包含两个过程： 第一个过程是实体链接， 第二个过程是知识合并。 通过这两个过程可以消除噪声数据， 冗余