知识图谱构建与应用是人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及到如何将结构化、半结构化和非结构化的数据转化为可被计算机理解和处理的知识。以下是一些关键技术：
1. 数据预处理：这是知识图谱构建的第一步，包括数据清洗、数据转换、数据融合等步骤。数据清洗主要是去除噪声和不完整的数据，数据转换是将原始数据转换为适合知识图谱表示的形式，数据融合是将来自不同来源的数据进行整合。
2. 知识抽取：这是知识图谱构建的核心步骤，包括实体识别、关系抽取、属性提取等。实体识别是指从文本中识别出实体（如人、地点、组织等），关系抽取是指从文本中识别出实体之间的关系，属性提取是指从文本中识别出实体的属性。
3. 知识存储：知识图谱的存储方式有很多种，包括图数据库、键值对存储、文件存储等。图数据库是一种常用的知识图谱存储方式，它使用图结构来存储知识，可以有效地支持复杂查询。
4. 知识推理：知识推理是指根据已有的知识，推导出新的知识。在知识图谱中，知识推理主要包括正向推理和反向推理。正向推理是从已知事实出发，推导出新的事实；反向推理是从新的事实出发，推导出已知事实。
5. 知识更新：知识更新是指将新的知识和信息加入到知识图谱中。知识更新的方式有很多种，包括增量更新、全量更新、实时更新等。
6. 知识可视化：知识可视化是将知识图谱以图形化的方式展示出来，使用户能够直观地理解知识。知识可视化的方法有很多种，包括网络图、树状图、地图等。
7. 知识应用：知识应用是指将知识图谱应用于实际问题中，解决实际问题。知识应用的方法有很多种，包括规则引擎、机器学习、深度学习等。
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