智能知识图谱的核心目标：构建高效信息处理与智能决策支持系统

智能知识图谱是一种基于图结构的语义网络，它能够将结构化的知识以图形的形式表示出来，从而实现知识的存储、管理和检索。在构建高效信息处理与智能决策支持系统的过程中，智能知识图谱的核心目标主要体现在以下几个方面：

1. 知识整合与融合：智能知识图谱的目标是将不同来源、不同格式的知识和数据进行整合和融合，形成一个统一的知识体系。这需要对各种知识源进行深入的理解和分析，提取出有价值的信息，并将其转化为可共享和可重用的知识资源。

2. 知识表示与推理：智能知识图谱需要提供一种有效的知识表示方法，使得知识可以被计算机理解和处理。同时，还需要实现知识推理功能，以便在知识之间建立联系，进行逻辑推理和判断。

3. 知识更新与维护：随着知识的不断产生和更新，智能知识图谱需要具备自我更新和维护的能力，以保证知识的准确性和时效性。这包括定期对知识进行审核、修正和完善，以及对知识进行分类、标签和索引等操作。

4. 知识检索与查询：智能知识图谱需要提供高效的知识检索和查询功能，以便用户快速找到所需的知识。这需要设计合理的知识索引策略，优化查询算法，提高检索速度和准确率。

5. 知识应用与服务：智能知识图谱不仅要提供知识本身，还要提供知识的应用和服务。这包括将知识应用于实际问题解决、辅助决策制定、预测未来趋势等场景，以及提供知识服务接口，方便用户进行知识的获取和使用。

6. 知识安全与隐私保护：在构建智能知识图谱的过程中，需要关注知识的安全性和隐私保护问题。这包括对知识进行加密、脱敏处理，防止知识被非法访问和滥用；以及对用户身份进行验证和授权，确保只有合法用户才能访问和使用知识。

7. 跨领域知识融合：智能知识图谱需要具备跨领域知识融合的能力，以便在不同领域之间建立联系，实现知识的交叉和应用。这需要对不同领域的知识进行标准化和规范化处理，以及开发相应的融合算法和技术。

8. 人工智能技术应用：智能知识图谱可以与人工智能技术相结合，实现更高层次的信息处理和智能决策支持。例如，通过自然语言处理技术实现知识抽取和理解；通过机器学习技术实现知识推理和预测；通过深度学习技术实现知识发现和推荐等。

总之，构建高效信息处理与智能决策支持系统的核心目标是实现知识的整合、表示、推理、更新、检索、应用、安全、融合和人工智能技术的有机结合，以提供全面、准确、及时的知识服务，支持决策制定和问题解决。