知识图谱和知识库在适用场景上有明显的区别，这些区别主要体现在它们如何被应用以及用于解决哪些问题。以下是两者适用场景的具体差异：

知识图谱的适用场景：

智能问答与推荐系统：知识图谱能够清晰地表示实体之间的关系，使得机器能够理解和推理这些关系，从而提供更准确、更相关的答案和推荐。

搜索引擎优化：通过知识图谱，搜索引擎可以更深入地理解用户的查询意图，提供更精确、更丰富的搜索结果，并改善用户体验。

自然语言处理：知识图谱能够增强机器对自然语言的理解能力，帮助机器识别文本中的实体和关系，从而进行更复杂的自然语言处理任务。

复杂关系分析：在需要处理复杂关系网络的场景中，如社交网络分析、金融交易网络等，知识图谱能够清晰地展示这些关系，并提供基于这些关系的分析。

知识库的适用场景：

专家系统：知识库可以存储某一领域内的专业知识和经验，为专家系统提供决策支持。

规则引擎：知识库中的规则和事实数据可以用于构建规则引擎，驱动应用程序的行为。

数据验证与一致性检查：在需要确保数据准确性和一致性的场景中，如金融、医疗等领域，知识库可以提供用于验证和检查的数据和规则。

知识管理与共享：知识库可以作为组织内部的知识共享平台，方便员工查阅和学习相关的知识。

总结来说，知识图谱更适合于需要处理复杂关系网络、增强自然语言处理能力、改善搜索引擎效果以及进行智能问答和推荐的场景；而知识库则更适用于需要存储和管理某一领域内的专业知识、为专家系统和规则引擎提供决策支持以及进行数据验证和一致性检查的场景。两者在适用场景上的差异主要源于它们不同的数据表示形式、查询和推理能力以及对关系的处理能力。