随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为一种新型的知识表示和管理方式，正在逐渐成为人工智能领域的热门话题。知识图谱是一种基于图形结构的知识表示方式，它将实体、属性和关系等知识元素以图形的形式进行表示，从而实现知识的可视化、可交互和可推理等功能。知识图谱的应用范围非常广泛，包括搜索引擎、智能问答、智能客服、智能推荐、智能医疗等领域。

知识图谱的构建是实现知识图谱应用的关键步骤，它需要通过数据采集、数据清洗、知识表示、知识融合、知识推理等技术手段，将海量的数据转化为可用的知识图谱。为了保证知识图谱的质量和可用性，需要制定一系列的技术要求和标准，以确保知识图谱的构建过程和结果符合一定的规范和标准。

本标准主要包括以下方面的技术要求：

1. 知识图谱的构建流程：明确知识图谱构建的各个阶段和步骤，包括数据采集、数据清洗、知识表示、知识融合、知识推理、知识应用等环节。

2. 数据采集：明确数据采集的范围、方式和要求，包括数据来源、数据格式、数据量、数据质量等方面的要求。

3. 数据清洗：明确数据清洗的目的、方法和要求，包括数据去重、数据标准化、数据归一化、数据补全等方面的要求。

4. 知识表示：明确知识表示的方式和要求，包括实体、属性、关系等知识元素的表示方式、知识元素的分类和层次结构等方面的要求。

5. 知识融合：明确知识融合的目的、方法和要求，包括知识元素的匹配、知识元素的合并、知识元素的推理等方面的要求。

6. 知识推理：明确知识推理的方式和要求，包括基于规则的推理、基于统计的推理、基于机器学习的推理等方面的要求。

7. 知识应用：明确知识应用的范围和要求，包括知识图谱的查询、知识图谱的可视化、知识图谱的交互等方面的要求。

相关标准
GB/T 35273-2020 人工智能术语
GB/T 35274-2020 人工智能信息安全技术规范
GB/T 35275-2020 人工智能数据安全技术规范
GB/T 35276-2020 人工智能算法安全技术规范
GB/T 35277-2020 人工智能模型安全技术规范