知识图谱方法。系统阐述知识图谱的发展历史与基本概念，梳理知识图谱全生命周期技术，建立方法论思维。 知识图谱实践。囊括知识表示与建模、知识存储、知识抽取与挖掘、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答等，系统性介绍知识图谱技术。各章节提供典型源工具实践案例，提供相关工具、实验数据及完整的操作说明。 知识图谱应用。结合电商、图情、生活娱乐、企业商业、创投、中医临床、金融等实际应用场景，详细介绍领域知识图谱的构建方法。
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作者简介
前言
第1章 知识图谱概述
1.1 什么是知识图谱
1.2 知识图谱的发展历史
1.3 知识图谱的价值
1.4 国内外典型的知识图谱项目
1.5 知识图谱的技术流程
1.6 知识图谱的相关技术
1.7 本章小结
参考文献
第2章 知识图谱表示与建模
2.1 什么是知识表示
2.2 人工智能早期的知识表示方法
2.3 互联网时代的语义网知识表示框架
2.4 常见开放域知识图谱的知识表示方法
2.5 知识图谱的向量表示方法
2.6 开源工具实践：基于Protégé的本体知识建模
2.7 本章小结
参考文献
第3章 知识存储
3.1 知识图谱数据库基本知识
3.2 常见知识图谱存储方法
3.3 知识存储关键技术
3.4 开源工具实践
参考文献
第4章 知识抽取与知识挖掘
4.1 知识抽取任务及相关竞赛
4.2 面向非结构化数据的知识抽取
4.3 面向结构化数据的知识抽取
4.4 面向半结构化数据的知识抽取
4.5 知识挖掘
4.6 开源工具实践：基于DeepDive的关系抽取实践
参考文献
第5章 知识图谱融合
5.1 什么是知识图谱融合
5.2 知识图谱中的异构问题
5.3 本体概念层的融合方法与技术
5.4 实例层的融合与匹配
5.5 开源工具实践：实体关系发现框架LIMES
5.6 本章小结
参考文献
第6章 知识图谱推理
6.1 推理概述
6.2 基于演绎的知识图谱推理
6.3 基于归纳的知识图谱推理
6.4 知识图谱推理新进展
6.5 开源工具实践：基于Jena和Drools的知识推理实践
6.6 本章小结
参考文献
第7章 语义搜索
7.1 语义搜索简介
7.2 结构化的查询语言
7.3 语义数据搜索
7.4 语义搜索的交互范式
7.5 开源工具实践
参考文献
第8章 知识问答
8.1 知识问答概述
8.2 知识问答的分类体系
8.3 知识问答系统
8.4 知识问答的评价方法
8.5 KBQA前沿技术
8.6 开源工具实践
8.7 本章小结
参考文献
第9章 知识图谱应用案例
9.1 领域知识图谱构建的技术流程
9.2 领域知识图谱构建的基本方法
9.3 领域知识图谱的应用案例
9.4 本章小结
参考文献
内容简介
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