Freebase是一个开放的知识图谱数据库，由Google推出并开源。它通过实体与关系来组织结构化数据,实现知识的存储、表示和查询。
Freebase的主要特点：
1. 开放的知识库。Freebase包含了上千万个实体及它们之间的关系,涵盖人物、地点、组织、工作等广泛的领域知识。这些知识是由社区贡献而来,构成了一个开放的知识库。
2. 结构化的数据模型。Freebase使用实体与关系来表示知识,每个实体包含属性,且可以属于一个或多个类型(类型体系),这种结构化的数据模型便于计算机的存储与处理。
3. 丰富的查询接口。Freebase提供网页查询界面、API与SPARQL等接口,使用户可以方便地探索知识与检索信息。
4. 关联而密切的数据。Freebase中的知识点之间存在丰富的关联,从一项知识可以访问到相关主题,这也使其成为一个密切的数据集。
5. 不断更新。Freebase中的数据不断更新,通过社区贡献的方式保证知识的时效性,这也使其成为一个持续发展的数据集。
Freebase在许多领域有非常广泛的应用：
1. 知识图谱的构建:Freebase中的结构化知识可以作为知识图谱的初始数据源。
2. 问答系统:Freebase中的丰富知识与机器可理解的数据模型,使其非常适用于问答与推理系统。
3. 内容推荐:Freebase的实体与关系可以用于表示用户兴趣,实现职业推荐与热点新闻推荐等。
4. 数据挖掘:在Freebase的基础上可以进行实体关系发现、聚类、搜索等数据挖掘分析。
5.生物信息学:Freebase包含大量的基因、化合物与疾病知识,可用于生物医疗领域的研究与应用。
但是，Freebase也存在一定的局限：
1. 数据质量参差不齐,部分数据较为简略,深度不够。这需要进一步补充和扩充。
2. 中国地区的数据与知识较少,主要以西方知识为主。这使其在中文环境下的使用受到一定限制。
3. 数据更新速度缓慢,时间敏感与热点知识的反映有一定延迟。这需要更加动态的数据来源。
4. SPARQL查询效率较低,不适合高并发与低延迟的应用场景。这需要进一步的优化。
总之，Freebase作为一个开放的结构化知识库，推动了web范式下知识的组织、管理与应用。但是，数据的深度与广度、多语言支持以及实时性都还需要提高。这需要与更加开放的知识来源相结合，并借助社会化手段不断丰富与更新其中的知识。这也将是知识图谱发展的重要方向。