从Ontology 到Schema
Ontology定义
Ontolgy翻译为本体，它是共享概念模型的明确的形式化规范说明。这其中四个层面的那还有，1）是共享，说明Ontology描述的是群组行为而不是个体特性，2）概念模型(Conceptualization)，概念是指对现实世界中物体的抽象而成的描述，比如歌曲，它是对很多歌比如“黄河大合唱”、“北京欢迎你”等歌的一个抽象描述，3）明确的，是指所使用的概念和概念约束都有具体的定义，4）形式化，是指能被计算机处理[1].综上所述，Ontoloy所研究的本质就是概念及概念间的各种关系。
知识图谱Schema
知识图谱中所讨论的模式层即Schema，它其实就是用来描述Ontololy层，描述概念及概念关系、属性的。为什么需要设计模式层(Schema)？因为它规范了知识图谱的领域或描述的对象有哪些，起到管理整个数据库的作用，它的功能有点类似于传统数据库中的schema，可以类比这去分析，但不同点是概念之间存在关系比如父子类关系，互斥关系，同时这些概念可能会有一些基本属性。当发现某个概念对应的实例(实体)时，概念本身的属性可以直接传递到实例上面，而不需要为实体重新定义属性。需要说明的一点是模式层的属性，实例不一定全有，比如“公司”这个概念，会有一个属性“成立时间”，但是具体到某个实例“盛大”可以没有这个属性，但如果“盛大”有“成立日期”这个属性，则直接可以用概念“公司”中的“成立时间”作为属性名。
模式层构建及存储、使用
前面解释了模式层相关的一些概念，那么核心问题来了，如何去构建这样的一个模式层。概念层描述Ontology知识，通常比较小，一般是采用自顶向下(top-donw)编辑而成，采用的工具可以是Protege，这是最原始的方式，一般还可以借助现有图谱的schema来构建自己的模式层，比如参考cnSchema和百度知识图谱Schema，这些都是通用领域的schema，一般公司只需要构建自己领域内的知识图谱，因此具体获取方式会有哦区别。在构建时，我们通常是编辑一部分schema实例化数据，然后对数据进行规约，当发现一些共性后，将其加入到schema层中。如果手工构建模式层，要考虑这几个方面问题，类(概念)层级结构，是设置多级还是只有两级，我们在构建图谱时只采用两级结构，一个根节点，其他的都作为叶子节点；第二个问题是类间的关系定义，是主关系和逆关系，比如“英雄联盟”的运营商是“腾讯”，逆关系是，“被运营”；第三个问题是类域定义，我们场景里面有“游戏”，“影视”，影视下面又有“电影”、“导演”、“演员”等；第四个问题是类属性定义，选取一些公共属性作为类属性。
通常来说，schema数据比较小，用来做推理，一般会和数据层分开存储，比如可以存储在MySQL中，在系统启动时加载到内存，并提供查询改写等操作。
参考
[1] 邓志鸿等 Onlotogy研究综述
[2] 小象问答
[3] 王阳明知乎专栏
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