知识图谱:认知智能理论与实战

知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。后，本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例，梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。 本书既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱，也适合一线工程师和技术人员参考使用，并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料，以及高等院校计算机、金融和人工智能等相关专业师生的参考资料和培训学校的教材（提供教学配套PPT）。
【推荐语】
详解ChatGPT底层技术Transformer，知识图谱为谷歌Bard关于现实事实的响应提供凭据。 提供教学配套PPT，可根据封底处的提示获取。 全彩印刷，图解精致：一百余张精美彩图，详细解析数十个知识图谱前沿算法。 理论完备，应用丰富：创新提出知识图谱建模方法论——六韬法及模式设计工程模型。在理论方面，本书深每个概念、理论和算法的本质，给出推导、解析和阐述，便于读者理解概念与算法背后的逻辑；在应用方面，完整涵盖知识计算、知识推理等方面内容，并系统梳理了三大行业应用场景。 内容全面，结构有序：全面涵盖知识图谱模式设计、构建、存储和应用技术，对应大脑学习、记忆和使用知识的模式，符合在实践中应用知识图谱的通常做法。 各章独立，主题明确：各章主题相对独立，既可以作为行业参考资料，也适合作为高校教材；读者既可以系统性地学习，也可以有选择性地学习知识图谱。
【作者】
王文广，浙江大学计算机科学与技术硕士，高级工程师，知识图谱与认知智能领域知名专家。 现任达观数据副总裁，专注于自然语言处理、知识图谱、图像与语音分析、认知智能、大数据和图分析等方向的技术研究、产品发和产业应用，为金融、智能制造、医疗与生物医药、半导体等行业提供认知智能产品和技术服务。 现为上海市人工智能技术标准化委员会委员，上海市科学技术委员会评审专家、人工智能领域标准编制专家，CCF 高级会员，CIPS语言与知识计算专委会委员，CAAI深度学习专委会委员。主导或参与过百余个人工智能科学研究和产业应用项目，曾获得国际、国内多个算法竞赛奖项，申请人工智能领域国家发明专利数十项，并参与编制人工智能领域的多个国家标准、行业标准和团体标准。