接下来，我们介绍 Schema、Identity 和 Context。在上一章，我们将以节点和边组成的数据集合称之为“Data graph”，而真正意义上的知识图谱（knowledge graph）是经过了 Schema（数据模式）、Identity（数据一致性）、Context（上下文）、ontology（本体）和 rules（规则）等表示方法增强过的 data graph。本章我们讨论 Schema、Identity 和 Context。Ontology 和 rules 在后面章节讨论。
目前，知识图谱在学术界和工业界都引起了重视。本人目前也开始负责知识图谱项目，因此从本文开始对知识图谱进行系统性的介绍。首先从综述入手可以使我们对知识图谱有一个整体的概念，然后对其中的每个细节进行深入介绍。本文来自论文《Knowledge Graphs》，是一篇长达 132 页（558篇引用）的综述，可谓干货满满，所以以这篇综述作为切入点。因为内容过长，所以我们将论文的每一章作为一篇博文，一共大概会有十几篇博文。