例如，貓是哺乳動物。
每條知識都被確定為壹個SPO三元組（主謂賓）。
主題:主題
謂詞:謂詞
對象:對象
我們知道貓是哺乳動物，
貓:主題
是:謂詞用來描述或判斷對象的性質、特征或關系的術語。
動物:對象
資源描述框架RDF（Resource Description Framework）本質上是壹種數據模型。它為描述實體/資源提供了統壹的標準。RDF的功能是描述上面提到的SPO三元組。
知識標準化之後，就是壹個存儲和傳輸的問題。
目前，序列化RDF的方法有幾種:RDF/XML、N-Triples、Turtle、RDFa、JSON-LD等。
這裏有壹個最常用的方法，海龜。
以偽滿皇宮博物院的知識圖譜為例。網上有很多例子供妳自己參考。
同壹實體的多個屬性可以簡潔地表示，註意每壹項末尾的分號；和壹個逗號..
在第壹篇文章中，我說過RDF的使用仍然有很多限制，這反映在抽象事物的能力上。比如說。
貓是哺乳動物。這些知識在不同的上下文中有不同的含義。
此時很簡單
不可能具體區分要表達哪個意思。
這時，有必要延長RDFS的統治。
還是以偽滿皇宮博物院為例。
此時，我們應該區分實體和類之間的差異，並用RDFS描述上述知識圖譜。
介紹壹些關鍵詞。
RDFS中有很多關鍵詞，例如rdfs:subClassOf等。有關詳細信息，請參考W3C文檔。
與RDFS相比，地圖中的關系可以更加詳細。
例如，wwww.kg.com/persion/1可以被視為c羅的壹個實體，而www.kg.com/place/10086也是壹個實體，代表c羅的出生地，但他是壹個實體，而不是c羅實體的壹個屬性，因此數據之間存在兩種關系。
此外，如果妳擴展妳的想象力，妳能使數據具有推理能力嗎？舉幾個例子。
通過這些邏輯定義，數據具有了邏輯推理的能力，而這些功能的擴展可以通過OWL來完成。有關特定屬性，請參見W3C文檔。
經過這樣的修改後，上述知識圖譜可以表示為
在上面的例子中，數據屬性和實體屬性分別由owl:DatatypeProperty和owl:ObjectProperty表示。
OWL中還有許多其他適合推理的字段。這裏有幾個。
OWL在數據融合方面也可以發揮非常好的作用。例如，A的數據中定義了壹個人1，B的數據中定義了壹個人2 .如果這兩個數據中定義的人相同，當A的數據和B的數據融合時，可以使用OWL進行良好的融合，以避免數據的重復定義。
本體映射有三種主要類型。
OWL中這種關系描述的屬性定義可以大大增加推理機制，這樣在對海量數據進行再處理時，就不必逐個完成關系，只需定義屬性關系即可。