知识图谱融合（Knowledge Graph Fusion）是指将多个来源、不同结构、不同描述粒度的知识图谱合并成一个更完整、更一致、更高质量的统一知识图谱的过程。

通俗地说：把多个"知识碎片"拼成一个完整的"知识拼图"。

知识图谱融合的核心挑战

1. 异构性挑战：不同知识图谱可能用完全不同的方式表示知识
2. 质量挑战：A图谱中的可能正确，B 图谱中的可能错误

知识图谱融合要解决的问题：

1. 实体对齐
2. 概念对齐
3. 属性融合
4. 冲突解决

看上去像解决 Git 冲突啊！想象有两个图书馆：

图书馆A（来自北京大学）：

• 图书分类：按中图法（中国图书馆分类法）
• 作者姓名格式："姓, 名"（如"鲁迅"标为"周树人"）
• 特色：中国现代文学收藏丰富

图书馆B（来自哈佛大学）：

• 图书分类：按LC分类法（美国国会图书馆分类法）
• 作者姓名格式："名 姓"（如"Lu Xun"标为"Xun Lu"）
• 特色：海外汉学研究丰富

现在，要把两个图书馆合并成一个统一的、更强大的图书馆。你会遇到什么问题？

• 实体对齐：图书馆A的"周树人"和图书馆B的"Xun Lu"是不是同一个人？
• 概念对齐：中图法的"I210"类（鲁迅著作）和LC法的"PL2754.S5"类是不是同一主题？
• 属性融合：一个图书馆有作者生卒年，另一个有作者代表作，怎么合并？
• 冲突解决：两个图书馆对同一本书的出版年份记录不一致，以哪个为准？