Nous introduisons la notion de concept de voisins comme alternative à la notion de distance numérique dans le but d'identifier les objets les plus similaires à un objet requête, comme dans la méthode des plus proches voisins. Chaque concept de voisins est composé d'une intension qui décrit symboliquement ce que deux objets ont en commun et d'une extension qui englobe les objets qui se trouvent entre les deux. Nous définissons ces concepts de voisins pour des données complexes, les graphes de connaissances, où les n\oe{}uds jouent le rôle d'objets. Nous décrivons un algorithme anytime permettant d'affronter la complexité élevée de la tâche et nous présentons de premières expérimentations sur un graphe RDF de plus de 120.000 triplets.