知识图谱：方法、实践与应用

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。

这是一本全面介绍知识图谱技术的书籍，涵盖了知识图谱的发展历史、表示与建模、知识存储、知识抽取与知识挖掘、知识图谱融合、知识图谱推理、语义搜索、知识问答以及知识图谱应用案例等多个方面。 在知识图谱概述部分，本书首先介绍了知识图谱的定义、价值、国内外典型的知识图谱项目以及知识图谱的技术流程。随后，本书深入探讨了知识图谱表示与建模，包括知识表示的基本概念、人工智能早期的知识表示方法、互联网时代的语义网知识表示框架以及常见开放域知识图谱的知识表示方法。 在知识存储部分，本书详细阐述了知识图谱数据库的基本知识、常见知识图谱存储方法以及知识存储关键技术。此外，本书还介绍了知识抽取与知识挖掘，包括知识抽取任务及相关竞赛、面向非结构化数据的知识抽取、面向结构化数据的知识抽取、面向半结构化数据的知识抽取以及知识挖掘。 在知识图谱融合部分，本书探讨了知识图谱中的异构问题，包括本体概念层的融合方法与技术、实例层的融合与匹配。在知识图谱推理部分，本书介绍了推理概述、基于演绎的知识图谱推理、基于归纳的知识图谱推理以及知识图谱推理新进展。 在语义搜索部分，本书解释了语义搜索简介、结构化的查询语言、语义数据