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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。，。，。图书在版编目(CP)数据知识图谱：方法、实践与应用/王昊奋，漆桂林，陈华钧主编。一北京：电子工业出版社，2019.8ISBN978-7-121-36671-0I.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：787×9801/16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元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。若书店售缺，请与本社发行部联系，联系及邮购电话：(010)88254888,88258888质量投诉请发邮件至zlts@phei,侵权举报请发邮件至dbqq@phei。本书咨询联系方式：010-51260888-819，faq@phei。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。在理论方面，本书全面介绍了知识图谱的各种表示方法，以及知识图谱的推理方法，这些方法是知识图谱的根基。在技术方面，本书全面介绍了知识图谱的存储和查询技术、挖掘构建、知识融合技术，以及基于知识图谱的语义搜索和智能问答技术。在应用方面，本书全面地介绍了知识图谱在工业界的典型应用场景，为知识图谱的发展提供了养分。目前，关于知识图谱的专业书籍还比较缺乏，本书将给广大知识图谱研究人员和应用人员带来福音。本书作者们都是在知识图谱的研究和产业应用方面有丰富经验的专家和学者，很好地融合了知识图谱的学术研究和产业化实践，相信本书的出版对于知识图谱技术的普及和发展会产生非常积极的作用。病清华大学教授
