构建知识图谱常用的算法是

构建知识图谱是一种将结构化数据转换为图形表示的过程，以便于更好地理解和利用这些数据。在构建知识图谱的过程中，常用的算法包括以下几种：

1. 本体建模（Ontology Modeling）：本体建模是构建知识图谱的基础，它涉及到对领域知识的抽象和组织。本体建模通常使用OWL（Web Ontology Language）或RDF（Resource Description Framework）等标准来定义领域知识的结构。本体建模的目标是为领域知识提供一个统一的、标准化的表示方法，以便在不同的知识源之间进行互操作。

2. 知识抽取（Knowledge Extraction）：知识抽取是从非结构化数据中提取结构化知识的过程。常见的知识抽取算法包括关键词提取、实体识别、关系抽取等。这些算法可以帮助我们从文本、图像、音频等非结构化数据中提取出关键信息，并将其转换为结构化的知识。

3. 图神经网络（Graph Neural Networks）：图神经网络是一种基于深度学习的方法，用于处理具有节点和边的图结构数据。图神经网络可以学习图中节点之间的关系，并预测图中的未知节点属性。常见的图神经网络算法包括GCN（Graph Convolutional Networks）、GAT（Graph Attention Networks）等。

4. 语义相似度计算（Semantic Similarity Calculation）：语义相似度计算是一种衡量两个实体或概念之间相似程度的方法。常见的语义相似度计算算法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。这些算法可以帮助我们比较不同实体之间的相似性，从而为知识图谱中的实体添加标签或分类。

5. 知识融合（Knowledge Fusion）：知识融合是将来自不同来源的知识整合到一个统一的知识体系中的过程。常见的知识融合算法包括基于规则的知识融合、基于统计的知识融合等。这些算法可以帮助我们消除知识孤岛，提高知识图谱的准确性和完整性。

6. 知识更新与维护（Knowledge Update and Maintenance）：知识更新与维护是确保知识图谱始终保持最新状态的过程。常见的知识更新与维护算法包括增量学习、在线学习等。这些算法可以帮助我们在新数据出现时及时更新知识图谱，保证其反映最新的知识和信息。

总之，构建知识图谱常用的算法包括本体建模、知识抽取、图神经网络、语义相似度计算、知识融合和知识更新与维护等。这些算法可以根据具体的需求和场景进行选择和组合，以实现知识图谱的有效构建和管理。