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知识图谱作为一门学问，绝不是用个图数据库写几条查询，或者用规则写一个表格的提取，就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样，都需要长期的艰苦的努力，在充分了解前人成果的基础上，才有可能做出一点点成绩。知识图谱作为人工智能（AI）的一个分支，和AI的其他分支一样，它的成功运用，都是需要知道它的所长，更需要知道它的所短的。

特别是AI各个学派林立，经验主义（机器学习）、连接主义（神经网络）、理性主义（知识工程）、行为主义（机器人）各个方法的优劣，倘若不能有纵览的理解，也难以做正确的技术选型，往往盲目相信或者排斥一种技术。AI是一个极端需要广阔视野的学科。知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术，即使想有小成，也需要几年的功夫探索。

如下所列，应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功：知道Web的发展史，了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。（我把这个列第一条，是我的偏见——但我认为这是最重要的一个insights）知道RDF,OWL,SPARQL这些W3C技术堆栈，知道它们的长处和局限。会使用RDF数据库和推理机。了解一点描述逻辑基础，知道描述逻辑和一阶逻辑的关系。

知道模型论，不然完全没法理解RDF和OWL。了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime。最好再知道一点逻辑程序（Logic Programming），涉猎一点答集程序（Answer Set Programming），知道LP和ASP的一些小工具。这些东西是规则引擎的核心。如果不满足于正则表达式和if-then-else，最好学一点这些。...

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