下一代搜索引擎的焦点：知识图谱 作者： 张 静 唐 杰
概括来讲语义识别实体和关系，在互联网中提取知识，因为有实习和其关系，相比于只有实体，知识对于计算机更有意义。这很重要
应用，其主要应用一方面在搜索，一方面在推荐。
其实这两种不同的方式实在技术应用上来理解的，其本质是“过滤”，在大数据环境下，以知识的形式展示，并且能展示给用户需要的内容
知识图谱分全局和局部两种，个人认为这两者都很有必要。需配合使用，个人认为 特定领域的知识库是推荐的重点！
技术点：
知识图谱中实体及实体间关系的建立。
知识库的自动扩展
如何结合知识库进行浅层推理来理解用户查询场景、分析用户查询语义，以及对搜索结果进行智能整理和展示。
如何将用户个性化偏好和知识图谱有机结合，做到个性化知识图谱搜索，也是一个值得研究的方向。
个人总结：
Google 左路知识图谱，右路深度学习，这就是未来的技术方向啊！
就只是图谱来讲，工程上的问题请看另一篇博文，相当详细。
就特定领域的知识库与社交知识图谱的结合对于推荐是个很好的方向。对于我来说，下一步应该了解语义了，这对于以后非常重要。