知识图谱：是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。

知识图谱有自顶向下和自底向上两种构建方式。所谓自顶向下构建是借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中；所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。

异构信息网(HIN)

信息网络(Information Network)

信息网络是带有对象类型映射ϕ: V → A和链接映射ψ: E → R的有向图G=(V,E)。每个对象v∈V属于某一个特定对象类型φ（v）∈A，且每个链接e∈E属于关系类型集合R：ψ（e）∈R中的特定关系类型。

如果两个链接属于相同的关系类型，这两个链接共享相同的起始对象类型以及结束对象类。

如果|A| > 1 或者 |R| > 1 ，则该信息网络为异构信息网络，或简称为异构网络，否则为同构网络。

比如下面的例子：

异构信息网络（G = (V, E)with ϕ(v) ∈ A 并且 ψ(e) ∈ R）的network schema TG = (A, R)，要指定objects和links的类型约束，就是这种约束使得异构网络变为半结构化。

定义为：TG=(A,R)，是信息网络 G=(V, E)的一种 meta模板，这个信息网络有一个object类型映射函数 ϕ:V→A 和 link 类型映射函数ψ:E→R。信息网络G是一个定义在object类型A上的有向图，并且边是R 中的relation。

Meta Path P定义在 network schema TG=(A,R)上，具体形式为

相比于元路径，元图能够捕捉更复杂地关系

网络模式(Network schema)的子图