主要观点总结
文章介绍了知识图谱的基本概念、应用场景及市场前景，并详细描述了基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统。同时提供了相关源代码和知识图谱的理论、学习资料合集链接。
关键观点总结
关键观点1: 知识图谱的基本概念
知识图谱是一种用于描述实体之间关系的语义网络，是半结构化数据的表示方法。用于构建智能搜索引擎、推荐系统、问答系统等应用。核心思想是将现实世界信息转化为图形，节点表示实体，边表示实体间的关系。
关键观点2: 知识图谱的应用场景
知识图谱在自然语言处理、数据挖掘、信息检索、电子商务、金融、公共安全、医疗保健、智能助手、社交网络、企业知识管理、智能交通等领域有广泛应用。
关键观点3: 知识图谱的市场前景
知识图谱市场目前处于快速增长阶段，全球市场规模预计将在未来几年内保持强劲增长势头。技术广泛应用和商业化推动了市场快速发展，随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识图谱的应用范围不断扩大。
关键观点4: 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统介绍
文章介绍了一个基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统，提供了相关源代码链接，以助于读者了解并实现自己的知识图谱应用。
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基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统 源代码： http://www.gitpp.com/bangbangcai/kgqa-hlm 赞 1： 人物关系可视化 2：知识图谱 …… 系统流程图 界面 关系可视化 知识图谱的理论、学习资料合集： http://www.gitpp.com/bangbangcai/awesome-knowledge-graph 关于知识图谱的基本概念、应用场景及市场前景，以下是详细的解答： 知识图谱的基本概念 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于描述实体之间关系的语义网络，它是一种半结构化数据的表示方法，用于描述实体、属性和实体之间的关系。知识图谱通常被用于构建智能搜索引擎、推荐系统、问答系统等人工智能应用。知识图谱的核心思想是将现实世界中的信息转化为图形，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。知识图谱不仅仅是一个图形化的知识库，它还包含了对实体和关系的语义描述，这种语义描
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