内 容 简 介
知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个
领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示
学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实
际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。
本书既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读， 又适合在企业一线从事技术和应用开发的人员学
习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
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图书在版编目（ CIP）数据
知识图谱：方法、实践与应用/王昊奋，漆桂林，陈华钧主编. —北京：电子工业出版社， 2019.8
ISBN 978-7-121-36671-0
Ⅰ. ①知… Ⅱ. ①王… ②漆… ③陈… Ⅲ. ①知识管理 Ⅳ.①G302
中国版本图书馆 CIP数据核字（ 2019）第100477号
责任编辑：宋亚东
印 刷：三河市良远印务有限公司
装 订：三河市良远印务有限公司
出版发行：电子工业出版社
北京市海淀区万寿路 173信箱 邮编100036
开 本：787×980 1/16 印张：30 字数：546千字
版 次：2019年8月第1版
印 次：2019年8月第1次印刷
定 价：118.00元
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序
知识图谱是人工智能的一个分支，对可解释人工智能具有重要作用。近几年，随着知
识表示和机器学习等技术的发展，知识图谱相关技术取得了突破性的进展，特别是知识图
谱的构建、推理和计算技术以及知识服务技术，都得到了快速的发展。这些技术的进步使
知识图谱在工业界受到了广泛关注，并取得了显著成果。谷歌、微软、百度等互联网公司
率先构建了大规模通用知识图谱，提供基于实体和关系的语义搜索，可以更好地理解用户
查询。知识图谱还在智能决策系统、推荐系统和智能问答系统中起到了重要作用。知识图
谱不仅有巨大的应用价值，而且具有重要的理论价值。知识图谱使传统知识表示和推理技
术有了落脚点，也为知识表示和推理带来了新的挑战。
本书系统介绍了知识图谱的理论、技术及应用
《知识图谱_方法、实践与应用》.pdf