图6：知识图谱的核心应用场景
知识图谱可以提升搜索引擎的语义理解能力，不仅返回关键词匹配的结果，还能理解用户的搜索意图，提供更准确的搜索结果。
示例：搜索"乔布斯"时，不仅返回相关网页，还能直接展示其个人信息、苹果公司、重要产品等相关知识。
基于知识图谱的问答系统能够理解自然语言问题，从知识库中检索相关信息，并给出准确的答案。
示例："Java中如何实现多线程？"这类问题可以直接给出精确答案，而不仅仅是相关文档列表。
通过分析用户与各种实体之间的关系，知识图谱可以理解用户兴趣，提供更精准的个性化推荐。
示例：技术学习平台根据用户已掌握的Java基础知识，推荐合适的Spring框架学习路径。
企业可以构建内部知识图谱，将分散的业务知识、技术文档、项目经验等有机连接，形成结构化的知识库。
示例：软件公司构建研发知识图谱，连接代码库、文档、人员和项目，便于知识共享和传承。
知识图谱可以将多源异构数据整合起来，通过关联分析和知识推理，为决策提供支持。
示例：分析产品、市场、用户反馈之间的关系，辅助产品规划和市场策略制定。