知识图谱构建过程中依据的标准主要包括以下几个方面：
1. 数据质量标准：数据质量是知识图谱构建的基础，包括数据的完整性、准确性、一致性和时效性。在构建知识图谱时，需要对原始数据进行清洗、去重、补全等操作，以提高数据质量。同时，还需要对数据进行校验，确保数据的准确性和一致性。
2. 知识表示标准：知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可以理解的形式。在构建知识图谱时，需要选择合适的知识表示方法，如本体（Ontology）、规则（Rule）等，以便于知识的存储、推理和共享。
3. 知识抽取标准：知识抽取是从大量非结构化数据中提取出有价值的信息，并将其转化为结构化知识的过程。在构建知识图谱时，需要制定合理的知识抽取规则，以确保抽取到的知识具有代表性和准确性。
4. 知识融合标准：知识融合是将不同来源、不同格式的知识进行整合，形成统一的知识体系。在构建知识图谱时，需要遵循一定的知识融合原则，如一致性、完整性、关联性等，以确保知识融合后的系统具有较好的稳定性和可扩展性。
5. 知识更新标准：知识更新是指将新的知识和信息加入到知识图谱中，以保持知识库的时效性和准确性。在构建知识图谱时，需要制定合理的知识更新策略，如定期更新、增量更新等，以确保知识图谱能够及时反映现实世界的变化。
6. 知识应用标准：知识应用是指将知识图谱应用于实际问题解决中，以提高问题解决的效率和效果。在构建知识图谱时，需要关注知识的应用价值，如领域知识、行业经验等，以确保知识图谱能够为实际应用提供有价值的支持。
总之，知识图谱构建过程中依据的标准主要包括数据质量标准、知识表示标准、知识抽取标准、知识融合标准、知识更新标准和知识应用标准。这些标准共同构成了知识图谱构建的基本框架，有助于提高知识图谱的质量和应用价值。
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