知识图谱之所以能够组织知识，不是因为它只是“画了一张图”，而是因为它把现实世界中的对象、对象之间的联系，以及对象本身的特征，分别用较清楚的方式表示出来。在知识图谱中，这三类最基本的构成单位就是：实体（Entity）、关系（Relation）、属性（Attribute）。理解这三者，等于抓住了知识图谱最基础的表达框架。
一、为什么知识图谱要从三大要素讲起
现实世界中的知识非常复杂，但如果从最基本层面观察，大多数知识都可以归结为三类内容：
（1）有哪些对象；
（2）这些对象之间有什么联系；
（3）这些对象各自具有什么特征。
知识图谱正是围绕这三个问题组织起来的。
如果没有对象，图谱就无从描述；如果没有关系，图谱就只是分散的节点；如果没有属性，图谱中的对象就会缺乏具体特征。
在知识图谱语境中，这里的“对象”通常主要落实为实体。
因此，实体、关系、属性并不是知识图谱中的附加部分，而是它最基本的构成要素。
二、什么是实体
实体（Entity）是知识图谱中的基本对象单位，用来表示现实世界或概念世界中能够被识别、区分和描述的对象。
它可以是看得见、摸得着的事物，也可以是抽象对象。
例如：
苹果公司黄山梵高《星夜》湖南师范大学经济学爱情
这些都可以作为实体。
由此可见，实体并不局限于“物理物体”，凡是能够在知识图谱中作为独立对象加以识别和描述的内容，都可以作为实体。当然，某个内容是否建成实体，还取决于具体建模目标与语义角色。
实体的基本特点有三点。
1、可区分
实体必须能够与其他对象区分开来。
如果一个对象无法被识别和区分，就很难在图谱中稳定存在。
2、可描述
实体通常带有名称、类型以及若干属性信息。
例如，“苹果公司”可以有成立日期、公司简称、总部所在地等描述。
3、可关联
实体不仅自身存在，还会与其他实体建立关系。
例如，“梵高”可以与“《星夜》”“后印象派”“荷兰”等实体建立联系。
因此，实体是知识图谱中的“点”，也是知识组织的起点。
三、什么是关系
关系（Relation）是实体之间的联系。
如果说实体回答的是“有哪些对象”，那么关系回答的就是“这些对象之间怎样关联”。
例如：
梵高 — 创作 — 《星夜》北京大学 — 位于 — 北京莫奈 — 属于 — 印象派《星夜》 — 收藏于 — 纽约现代艺术博物馆
这些例子中，“创作”“位于”“属于”“收藏于”都是关系。
关系之所以重要，是因为知识图谱并不只是记录对象列表，而是要把对象组织成网络。
实体之间一旦通过关系连接起来，图谱就不再是零散点集，而成为可查询、可关联、可推理的结构。
关系不仅是连接两个实体的线，还需要用明确的语义名称来规定“是什么联系”。
从语义角度看，关系至少有以下作用：
1、表示对象之间的联系
这是关系最直接的功能。
2、丰富图谱的语义层次
不同关系反映不同语义，如因果、空间、时间、从属、参与等。
3、支撑高级应用
搜索、问答、推荐、关联分析等任务，往往都依赖对象之间的关系结构。
因此，没有关系，就没有真正意义上的知识图谱。
四、什么是属性
属性（Attribute）是附加在实体上的信息，用于描述实体本身的特征。
如果关系强调“实体与实体之间”，那么属性强调“实体自身怎么样”。
例如，对于实体“苹果公司”，属性可能包括：
成立日期公司简称注册资本
对于实体“黄山”，属性可能包括：
地理位置海拔所属省份
对于实体“人物”，属性可能包括：
年龄国籍职业
这说明，属性使实体更具体、更可区分，也更适合检索和分析。
在实际建模中，有些内容也可能根据需要进一步建成独立实体并通过关系连接，因此属性与关系的划分有时会受到建模粒度影响。
常见属性大致可以分为几类：
1、描述性属性
如名称、定义、外观、类别说明等。
2、数量性属性
如价格、年龄、尺寸、人口等。
3、时间性属性
如出生日期、创作时间、有效期等。
4、空间性属性
如坐标、位置、地理边界等。
因此，属性不是对象之间的联系，而是对象自身的特征表达。
五、实体、关系、属性三者之间有什么区别
这三者虽然都属于知识图谱的基本要素，但承担的作用不同。
1、实体：表示“对象”
它回答“是什么”。
2、关系：表示“联系”
它回答“对象之间怎样关联”。
3、属性：表示“特征”
它回答“对象本身有什么特点”。
可以用下面的简单示意来理解：
在这个示意中：
“梵高”“《星夜》”是实体；
“创作”是关系；
“国籍”“创作时间”是属性；
“荷兰”“1889”是相应的属性值。
从这里可以清楚看到：
实体是知识图谱中的节点；
关系通常体现在节点之间的连接；
属性则通常附着在某个实体上，用于描述其特征。
六、为什么这三者最容易被混淆
初学者在学习知识图谱时，最常见的问题，就是把关系和属性混淆，把实体和属性值混淆，或者把所有内容都当成“节点”。
1、关系与属性的混淆
例如，“国籍”到底是关系还是属性？
这取决于具体建模方式。
如果“荷兰”被视为一个独立对象，那么“国籍”可以建成关系；
如果只是把“荷兰”作为字符串值记录，那么“国籍”更接近属性。
因此，关系和属性并不是永远完全分离，而是与建模粒度有关。
但总体上说，如果某个内容要作为独立对象参与更多联系，它更适合建成实体；与之相连的通常是关系。
2、实体与属性值的混淆
例如，“1889”通常只是一个属性值，而不是独立实体；但如果某个年份在系统中要参与更多语义关系，也可能进一步被实体化。
3、实体与概念层对象的混淆
有些对象是具体实体，如“北京大学”；有些是概念层对象，如“大学”。
在知识图谱中，二者都可以出现，但它们所处层级不同。
因此，这三者的区分并不只是词面判断，更取决于：
某一内容在图谱中承担什么语义角色。
七、为什么三大要素决定了知识图谱的表达能力
知识图谱的表达能力，首先就体现在它能否把实体、关系、属性处理清楚。
1、实体决定图谱中“有什么”
如果实体识别不清，图谱的基本对象就会混乱。
2、关系决定图谱中“怎样连”
如果关系设计不清，图谱就难以支撑查询、关联和推理。
3、属性决定图谱中“描述得够不够细”
如果缺少属性，图谱中的对象会过于空泛，难以区分和使用。
因此，一个知识图谱是否清楚、可用，很大程度上取决于：
实体是否识别准确；
关系是否定义明确；
属性是否组织合理。
这说明，实体、关系、属性不是彼此分离的三个名词，而是知识图谱最基础的表达框架。只有三者配合起来，图谱才能真正承担知识表示与知识组织的任务。
📘 小结
实体表示对象，关系表示对象之间的联系，属性表示对象本身的特征。三者共同构成知识图谱最基本的表达框架，是理解建模、查询和推理的前提。
