人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。
所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！
知
识
图
谱
认真读一本书
1
book
《知识图谱：概念与技术》
简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基础篇”介绍知识图谱的基本概念、内涵与外延、历史沿革、应用价值，以及相关的基础知识。“构建篇”重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术，涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。“管理篇”系统地阐述了知识图谱建模与存储、查询与检索，以及图数据管理系统。“应用篇”对于基于知识图谱的关键应用技术展开介绍，包括搜索与推荐、自然语言问答，以及基于知识图谱的自然语言理解。“实践篇”介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践，初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。
推荐理由：有深度也有广度，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术；梳理前沿成果，总结了十多个知识图谱工程项目的落地经验；写作团队成员均为国内知名高校和研究所AI相关专业教师和研究员；内容历经一年打磨，并曾在多所高校试讲，根据听众反馈迭代改进。
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2
book
《知识图谱：方法、实践与应用》
简介：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。
推荐理由：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；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；各章节提供典型开源工具实践案例，提供相关工具、实验数据及完整的操作说明；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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3
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《知识图谱导论（全彩）》
简介：本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面，一百多个基础知识点的内容，同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习、事理知识图谱，以及知识增强的语言预训练模型等新热点、新发展。作为一本导论性质的书，本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素，也希望帮助技术决策者建立知识图谱的整体视图和系统工程观，为前沿科研人员拓展创新视野和研究方向。
推荐理由：本书包含作者团队的学术探索和应用实践，包括知识图谱与可解释人工智能、知识驱动的低资源学习、大规模知识图谱预训练等；浙江大学知识图谱慕课课程的配套教材，读者可结合慕课视频教程学习；采用全彩印刷，提供良好的阅读体验！
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4
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《工业级知识图谱：方法与实践（全彩）》
简介：本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结，对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心，以深厚的理论成果为支撑，详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计；然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；最后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书，读者不仅可以从零开始认识知识图谱，了解知识图谱技术方法和前沿技术方向，而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径，清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。
推荐理由：本书从工业问题和工业应用入手，应用前沿技术方法，定义并解决面临的技术问题；围绕千亿级商品知识图谱这一真实工业实践案例，针对各个模块详细阐述了系统中的算法细节、工程系统实现方法及相关的业务应用；书中介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。
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5
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《知识图谱与认知智能：基本原理、关键技术、应用场景与解决方案》
简介：本书总计12章，从理论到产业应用对知识图谱与认知智能进行了介绍。第1～7章围绕知识图谱与认知智能的需求，以用户、设备、企业为中心，讲解知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术。第8～12章讲解如何运用知识图谱与认知智能技术，构建产品化及系统化解决方案，以满足企业营销、服务、供应链、生产、运维、经营管理、数据交易等应用场景的业务需求。
推荐理由：读者通过本书可以了解企业认知智能的原理、应用方法、执行策略，以此构建企业认知博弈的优异策略。企业数据智能相关从业者可以参考本书，构建以用户为中心的企业认知智能解决方案，通过人机协同的方式，实现对业务的认知与引导，并从业务演变中获益。此外，本书可以作为自然语言处理、知识工程、人工智能、社会计算等相关课程的教材。
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