具体描述
本书聚焦于知识图谱，分十个章节围绕知识建模、知识获取、知识融合、存储和检索、知识推理以及知识服务等知识图谱生命周期各个主要环节展开介绍。每章以任务为导引，引出任务描述、难点问题、基本方法、研究现状和存在的问题，并从多个相关的研究方向对各个任务的发展进程进行系统的、多维度的梳理，注重介绍传统知识工程的思想和理论以及机器学习和深度学习在知识图谱各个环节中应用的技术和方法，从而使读者能够了解发展脉络，激发研究兴趣，思考核心问题，领悟发展方向。
本书可以作为自然语言处理、知识工程、人工智能等相关课程的研究生教材，也可供计算机科学技术领域相关工程技术人员学习参考。
作者简介
目录信息
1.1 什么是知识图谱
1.2 知识图谱发展历程
1.3 知识图谱类型
1.4 知识图谱生命周期
1.4.1 知识体系构建
1.4.2 知识获取
1.4.3 知识融合
1.4.4 知识存储
1.4.5 知识推理
1.4.6 知识应用
1.5 知识图谱与深度学习
1.6 小结
第二章 知识表示
2.1 经典知识表示理论
2.1.1 逻辑
2.1.2 语义网络
2.1.3 框架
2.1.4 脚本
2.2 语义网中的知识表示方法
2.2.1 语义网表示方法
2.2.2 语义网知识描述体系
2.3 知识图谱中的知识表示方法
2.3.1 表示框架
2.3.2 Freebase中的知识框架
2.4 知识图谱的数值化表示方法
2.4.1 符号的数值化表示
2.4.2 文本的数值化表示
2.4.3 知识图谱的数值化表示
2.5 小结
第三章 知识体系构建和知识融合
3.1 知识体系构建
3.1.1 人工构建方法
3.1.2 自动构建方法
3.1.3 典型知识体系
3.2 知识融合
3.2.1 框架匹配
3.2.2 实体对齐
3.2.3 冲突检测与消解
3.2.4 典型知识融合系统
3.3 小结
第四章 实体识别和扩展
4.1 实体识别
4.1.1 任务概述
4.1.2 基于规则的实体识别方法
4.1.3 基于机器学习的实体识别——基于特征的方法
4.1.4 基于机器学习的实体识别——基于神经网络的方法
4.2 细粒度实体识别
4.2.1 任务概述
4.2.2 细粒度实体识别方法
4.3 实体扩展
4.3.1 任务概述
4.3.2 实体扩展方法
4.4 小结
第五章 实体消歧
5.1 任务概述
5.1.1 任务定义
5.1.2 任务分类
5.1.3 相关评测
5.2 基于聚类的实体消歧方法
5.2.1 基于表层特征的实体指称项相似度计算
5.2.2 基于扩展特征的实体指称项相似度计算
5.2.3 基于社会化网络的实体指称项相似度计算
5.3 基于实体链接的实体消歧方法
5.3.1 链接候选过滤方法
5.3.2 实体链接方法
5.4 面向结构化文本的实体消歧方法
5.5 小结
第六章 关系抽取
6.1 任务概述
6.1.1 任务定义
6.1.2 任务分类
6.1.3 任务难点
6.1.4 相关评测
6.2 限定域关系抽取
6.2.1 基于模板的关系抽取方法
6.2.2 基于机器学习的关系抽取方法
6.3 开放域关系抽取
6.4 小结
第七章 事件抽取
7.1 任务概述
7.2 限定域事件抽取
7.2.1 基于模式匹配的事件抽取方法
7.2.2 基于机器学习的事件抽取方法
7.3 开放域事件抽取
7.3.1 基于内容特征的事件抽取方法
7.3.2 基于异常检测的事件抽取方法
7.4 事件关系抽取
7.4.1 事件共指关系抽取
7.4.2 事件因果关系抽取
7.4.3 子事件关系抽取
7.4.4 事件时序关系抽取
7.5 小结
第八章 知识存储和检索
8.1 知识图谱的存储
8.1.1 基于表结构的存储
8.1.2 基于图结构的存储
8.2 知识图谱的检索
8.2.1 常见形式化查询语言
8.2.2 图检索技术
8.3 小结
第九章 知识推理
9.1 知识图谱中的典型推理任务
9.1.1 知识补全
9.1.2 知识问答
9.2 知识推理分类
· · · · · · (收起)
读后感
我刚接触知识图谱，就买了一本，关键是市面上也没有其他的，大概看了一半，觉得这本书就是学校里的教科书一样的风格，看的不带劲，不通俗易懂，就是个论文综述，作者引用了500篇论文，挑了些论文里知识图谱的方法大致描述了一遍，也没有实战，看完就感觉记住了目录，对知识图谱...
评分我刚接触知识图谱，就买了一本，关键是市面上也没有其他的，大概看了一半，觉得这本书就是学校里的教科书一样的风格，看的不带劲，不通俗易懂，就是个论文综述，作者引用了500篇论文，挑了些论文里知识图谱的方法大致描述了一遍，也没有实战，看完就感觉记住了目录，对知识图谱...
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用户评价
**评价九** 对于我这样一位对数据科学和人工智能领域充满热情的研究者来说，一本能够系统阐述“知识图谱”概念的书籍是必不可少的。这本书恰好满足了我的需求。作者以其深厚的学术功底和清晰的表达能力，为我构建了一个关于知识图谱的完整框架。从基础的图论概念，到本体论、语义网，再到现代知识图谱的构建和应用，每一个环节都讲解得鞭辟入里。我特别赞赏作者在书中对知识图谱构建中的挑战和解决方案进行的深入分析。他探讨了数据异构性、知识不确定性、大规模图计算等问题，并提出了相应的应对策略。这对于我们实际工作中遇到的困难提供了宝贵的借鉴。书中关于知识图谱在科学研究中的应用也让我印象深刻。作者阐述了如何利用知识图谱来加速新药发现、理解复杂的生物通路、以及探索宇宙奥秘等，这让我看到了知识图谱在推动科学进步方面的巨大潜力。我还会特别提到书中关于知识图谱的可解释性问题。作者探讨了如何让知识图谱的推理过程更加透明和易于理解，这对于建立用户信任和促进技术的可持续发展至关重要。这本书的写作风格严谨而富有启发性，内容详实且逻辑性强。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于如何利用知识赋能科学创新的深度探索。
评分**评价四** 我一直对人工智能领域的发展保持着浓厚的兴趣，而“知识图谱”无疑是近年来最受瞩目的技术之一。这本书以其系统性的论述和前瞻性的视野，极大地满足了我对这一领域的好奇心。作者在书中对知识图谱的演进历程进行了梳理，从最初的语义网概念，到现今的广泛应用，展现了知识图谱的独特魅力和发展潜力。我尤其欣赏作者在探讨知识图谱质量和评估方面的论述。他详细介绍了如何衡量知识图谱的准确性、完整性、一致性和时效性，并提出了一些有效的评估方法和技术。这对于我们理解和构建高质量的知识图谱至关重要。书中关于知识图谱在不同领域的应用，也让我大开眼界。无论是智能问答、推荐系统，还是科学研究、知识发现，知识图谱都扮演着越来越重要的角色。我特别关注了书中关于知识图谱在教育领域的应用。作者探讨了如何利用知识图谱来构建个性化的学习路径，提供智能化的学习辅导，这让我看到了教育创新的巨大可能性。这本书的写作风格严谨而深入，内容丰富且极具启发性。它不仅是一本技术手册，更是一部关于智慧探索的杰作。
评分**评价八** 这本书如同为我打开了一扇通往智能时代的大门，让我得以窥见“知识图谱”这一强大技术的全貌。作者以一种非常清晰且系统的方式，为我剖析了知识图谱的核心概念、构建方法和应用潜力。我尤其对书中关于知识图谱的构建流程进行了深入的学习。作者详细介绍了从数据获取、知识抽取、知识表示、知识存储到知识推理和知识应用的全过程。他对于自然语言处理技术在知识抽取中的应用进行了详尽的阐述，包括实体识别、关系抽取、事件抽取等，这让我对如何从海量文本数据中提取结构化知识有了更深入的理解。书中对知识图谱的质量评估和优化也进行了深入的探讨，这对于我们构建和维护高质量的知识图谱至关重要。我还会特别提到书中关于知识图谱在医疗健康领域的应用。作者探讨了如何利用知识图谱来整合医学文献、基因数据、患者病历等信息，从而辅助医生进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗。这让我对知识图谱的实际应用价值有了更直观的认识。这本书的写作风格严谨而富有洞察力，内容翔实且逻辑性强。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于如何利用知识驱动智能发展的深度思考。
评分**评价二** 老实说，我一开始是被这本书的封面和书名吸引的，总觉得“知识图谱”这个词带着一种神秘而强大的力量。然而，当我真正沉浸其中时，才发现它远不止这些。这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种对信息处理和智能交互方式的深刻反思。作者在书中反复强调了知识图谱的“连接”和“意义”两个核心价值。他不仅仅是罗列了知识图谱的技术细节，更是深入剖析了它如何将分散的、结构化的和非结构化的数据进行整合，赋予它们更深层次的语义理解。我尤其对书中关于知识表示和推理的章节印象深刻。作者通过对本体论、OWL、RDF等关键概念的详细阐述，让我明白了构建一个高质量知识图谱所需要的严谨性和创造性。他讨论了如何将现实世界的概念抽象化为形式化的知识，并通过推理规则来发现隐藏的联系和生成新的知识。这一点对于我理解人工智能的“思考”过程至关重要。书中的图示和流程图也极大地帮助了我理解复杂的算法和模型。我反复阅读了关于图嵌入和图神经网络的部分，虽然其中涉及到一些数学知识，但作者的解释清晰易懂，让我能够把握其核心思想。更重要的是，这本书让我意识到，知识图谱不仅仅是数据的堆砌，更是智慧的载体。它能够帮助我们理解事物之间的因果关系，预测未来趋势，甚至进行创造性的设计。这本书的出版，无疑为我打开了一扇通往智能世界的大门。
评分**评价七** 这本书为我提供了一个全新的视角来理解信息是如何被组织和关联起来的。在阅读之前，我习惯于将信息看作是孤立的文本或数据点，但这本书让我意识到，这些信息背后蕴含着丰富的关系和结构，而知识图谱正是揭示这些秘密的钥匙。作者在书中详细阐述了知识图谱的基本原理，从构成单元（实体、属性、关系）到表示语言（RDF、OWL）再到查询语言（SPARQL），每一个环节都讲解得非常透彻。我特别欣赏作者在讲解实体链接和对齐时所使用的案例，这让我理解了如何在不同的数据源之间建立联系，从而构建一个更全面、更统一的知识图谱。书中对知识图谱推理机制的探讨也让我大开眼界。作者通过对规则推理、逻辑推理以及机器学习推理的介绍，让我看到了知识图谱如何在已有知识的基础上发现新的联系和洞察。我还会特别提到书中关于知识图谱在智慧城市建设中的应用。作者探讨了如何利用知识图谱来整合交通、能源、环境等多方面的信息，从而实现更精细化的城市管理和更智能化的公共服务。这让我对知识图谱的社会价值有了更深刻的认识。这本书的语言风格严谨而富有启发性，内容详实且逻辑性强。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于如何构建智慧未来的思想启迪。
评分**评价三** 作为一名长期从事数据分析工作的从业者，我一直试图寻找一种更有效的方式来管理和利用我们工作中产生的大量数据。这本书的出现，无疑给我指明了方向。作者在书中以一种非常务实的态度，深入浅出地介绍了知识图谱的构建、存储、查询和应用。我尤其赞赏作者在讨论知识图谱存储时，对不同数据库（如图数据库、关系型数据库等）的优缺点进行的详细对比和分析，这为我选择合适的存储方案提供了宝贵的参考。他详细讲解了 SPARQL 查询语言的语法和使用技巧，让我能够更有效地从知识图谱中提取所需信息。书中列举的多个实际应用案例，让我看到了知识图谱在提升数据质量、发现隐藏模式、辅助决策制定等方面的巨大潜力。例如，书中关于金融反欺诈的案例，通过构建一个包含用户、交易、公司等多维度信息的知识图谱，能够有效地识别出可疑的关联和行为模式，这对于我们公司内部的风险控制具有非常重要的启示意义。我还会特别提到书中关于知识图谱与自然语言处理结合的部分。作者阐述了如何将自然语言文本中的实体、关系和属性提取出来，并映射到知识图谱中，这对于我们处理大量的非结构化文本数据非常有帮助。这本书的语言风格专业且严谨，但又不失可读性。它不仅是一本技术指南，更是一次深刻的行业洞察。
评分**评价五** 在接触这本书之前，我脑海中的“知识图谱”是一个非常模糊的概念，只知道它与人工智能、大数据等时髦词汇挂钩。然而，这本书如同黑夜中的灯塔，为我照亮了前行的道路。作者以一种非常直观且易于理解的方式，循序渐进地介绍了知识图谱的核心概念、构建方法和应用场景。我特别喜欢作者在讲解知识图谱的表示方法时，使用了大量的图示和模型，这使得抽象的理论变得生动形象。例如，他关于RDF（资源描述框架）的讲解，通过生动的例子，让我清晰地理解了三元组的概念是如何表示现实世界中的知识的。书中对知识图谱构建流程的细致描述，从数据抽取、清洗、融合到模式设计，让我对整个过程有了全面的认识。我尤其对数据抽取的部分印象深刻，作者介绍了多种技术，如实体抽取、关系抽取、属性抽取等，并提供了相应的算法和工具。此外，这本书还深入探讨了知识图谱的应用，从搜索引擎的语义搜索，到智能客服的问答系统，再到个性化推荐的引擎，让我看到了知识图谱在各个领域的强大赋能能力。这本书的语言风格清晰、流畅，逻辑性强，结构严谨。它不仅是一本技术书籍，更是一次关于如何理解和利用知识的深度探索。
评分**评价六** 作为一名对前沿科技充满好奇的学习者，我一直在寻找能够帮助我理解“知识图谱”这一新兴技术的优质读物。这本书的出现，无疑满足了我的期待。作者以一种非常系统且严谨的逻辑，为我揭示了知识图谱的奥秘。他不仅详细介绍了知识图谱的核心构成，如实体、属性、关系等，更深入探讨了构建高质量知识图谱所需要的关键技术，例如知识表示、知识融合、知识推理等。我尤其对书中关于知识图谱的表示方法进行了深入的学习。作者对RDF、OWL、SPARQL等关键技术的讲解，让我对如何将现实世界的知识转化为机器可理解的格式有了更清晰的认识。他通过大量的图示和代码示例，使得原本抽象的技术变得易于理解和掌握。书中对知识图谱应用的分析也让我受益匪浅。从智能搜索、推荐系统到智能问答、对话系统，知识图谱在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。我特别关注了书中关于知识图谱在金融领域的应用。作者通过生动的案例，阐述了如何利用知识图谱进行风险评估、欺诈检测以及客户画像构建，这为我未来的学习和工作提供了重要的启示。这本书的写作风格严谨而不失生动，逻辑清晰，结构完整。它不仅是一本技术指南，更是一次关于如何构建智能知识体系的深刻思考。
评分**评价十** 读完这本书，我仿佛经历了一场关于“知识”的深度洗礼。作者以一种非常独特且富有洞察力的方式，将“知识图谱”这个看似抽象的概念，变得如此鲜活和易于理解。他不仅仅是罗列了知识图谱的技术细节，更是深入挖掘了其背后的哲学思考和人文关怀。我特别欣赏作者在书中对知识表示的多种方式进行的细致解读，从传统的基于逻辑的表示，到现代基于深度学习的表示，让我对知识的表达方式有了更全面的认识。他对于知识图谱在文化传承和创意产业中的应用也进行了深入的探讨，这让我看到了知识图谱在连接过去、现在和未来方面的独特价值。我还会特别提到书中关于知识图谱在人机交互方面的创新应用。作者探讨了如何利用知识图谱来构建更智能、更自然的对话系统，让机器能够真正理解人类的意图和情感，这为我未来的工作提供了重要的方向。这本书的语言风格流畅且富有诗意，内容引人入胜且逻辑性强。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于如何理解和创造智慧的深刻体验。
评分**评价一** 这本书就像是为我量身打造的指南，让我对“知识图谱”这个概念有了前所未有的清晰认知。在阅读之前，我对这个领域仅限于一些零散的了解，知道它与人工智能、大数据息息相关，但具体是如何运作、在实际应用中能发挥多大作用，却一直是个模糊的轮廓。翻开这本书，我仿佛进入了一个精心构建的知识迷宫，作者以一种非常系统且循序渐进的方式，为我一一解开了迷雾。从最初的理论基础，到核心的技术构成，再到前沿的应用场景，每一个章节都像一块拼图，最终组合成一幅宏大的知识图谱全景图。我特别欣赏作者在解释复杂概念时使用的比喻和案例，它们生动形象，让抽象的技术变得触手可及。例如，在讲解实体、属性和关系时，作者用了一个描绘“人物”关系的例子，让我瞬间理解了这些基本构成单元如何相互连接，形成一张复杂的网络。此外，书中对不同类型知识图谱的分类和特点的分析也十分到位，让我能够根据不同的需求选择合适的图谱模型。更让我惊喜的是，作者还探讨了知识图谱在不同行业中的落地案例，比如在金融领域的风险评估、在医疗领域的辅助诊断、在电商领域的个性化推荐等等。这些案例不仅让我看到了知识图谱的强大能力，也激发了我思考它在自己工作领域中的潜力。整本书的写作风格严谨而不失趣味，逻辑清晰，语言流畅，读起来丝毫不会感到枯燥乏味。它不仅是一本技术书籍，更像是一次思维的启迪，让我对如何组织、理解和利用海量信息有了全新的视角。
评分适合入门，系统全面。参考文献详细。
评分一般吧，蜻蜓点水的罗列了一堆知识图谱的概念，道理很简单，但真要做出效果却很难。
评分例子还能再丰富点
评分正文类似读书报告或者领域综述，价值3.5星， 参考文献价值5星！ 信息抽取部分带给我的价值最大,大呼过瘾 我给5星
评分虽然很详尽，但是这种字典类型的教科书真的太难看了。
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