知识图谱技术与应用

图书标准信息

• 作者 闫树、魏凯、洪万福 著
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2019-11
• 版次 1
• ISBN 9787115519665
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 150页

【内容简介】

本书系统地介绍了知识图谱的相关概念、技术要素与应用，不仅涵盖了知识图谱技术的发展历程与特点，也涵盖了当前阶段知识图谱的主要应用，并分析了未来的发展趋势与挑战。本书从理论综述、技术解读、应用场景、实战分析等多个角度进行了阐述，内容全面且易于理解。

本书是一本入门级图书，面向具备一定计算机知识但没有知识图谱构建经验的读者，旨在帮助他们掌握知识图谱构建的专业知识。同时，本书还面向渴望了解知识图谱应用的各行业人员，旨在帮助他们拓展视野、开阔思路。相信所有对知识图谱感兴趣的读者通过阅读本书都能有所收获。

【作者简介】

闫树，理学博士，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所高级工程师。主要研究方向为数据流通、政务大数据、大数据产业等。牵头编写《大数据白皮书》《数据流通关键技术白皮书》《知识图谱白皮书》《城市大数据平台白皮书》《大数据产业统计口径研究报告》及数据流通、可信数据服务、安全多方计算、知识图谱等相关标准。

魏凯，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长，研究方向为大数据、数据库、区块链、知识图谱的技术标准与基准测试，以及相关产业与监管政策。主持完成10项行业标准和5项国际标准。担任ITU-T FG DLT主席、ITU-T SG16国内对口组组长、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（TC601）常务副主任等职务。2009年、2010年、2012年分别获得中国通信标准化协会（省部级）科技一等奖、二等奖和中国通信学会二等奖。

洪万福，十五年软件从业经验，擅长知识图谱、自然语言处理、大规模系统架构等。历任清华同方某控股公司首席架构师、Dell高级架构师、中软电子政务负责人、厦门某软件集团副总裁。2008年开始从事数据挖掘、机器学习相关工作，2013年创立渊亭科技并推出DataExa产品系列（知识图谱、AI中台等），专注认知智能方向在行业的应用和赋能。

【目录】

目录

第一章 知识图谱概述 / 1

第一节 什么是知识图谱 / 2

一、知识图谱的定义 / 2

二、对知识图谱定义的解读 / 3

三、知识图谱的通用表示 / 6

第二节 知识图谱的发展历程 / 8

一、起源：科学知识图谱 / 8

二、发展：知识库 / 9

三、形成：知识图谱 / 11

第三节 知识图谱的架构 / 13

一、逻辑架构 / 13

二、技术架构 / 14

第四节 知识图谱的特点 / 16

一、与早期语义网络的比较 / 16

二、与早期知识库的比较 / 17

三、与传统数据技术的比较 / 18

第五节 知识图谱的应用 / 18

一、知识图谱应用于搜索——查询理解 / 18

二、知识图谱应用于回答——自动问答 / 19

三、知识图谱应用于查阅——文档表示 / 19

第六节 知识图谱的重要意义 / 20

一、提升互联网服务 / 20

二、升级传统行业 / 21

三、改善社会治理 / 21

第七节 代表性的知识图谱 / 22

一、经典的通用知识图谱 / 24

二、经典的行业知识图谱 / 26

三、基于互联网搜索的知识图谱 / 27

四、中文开放知识图谱联盟 / 29

第二章 通用知识图谱的技术要素 / 31

第一节 知识表示与建模 / 32

一、知识表示 / 32

二、知识建模 / 37

第二节 知识抽取与挖掘 / 40

一、知识抽取 / 40

二、知识挖掘 / 46

第三节 知识存储与融合 / 49

一、知识存储 / 49

二、知识融合 / 51

第四节 知识检索与推理 / 54

一、知识检索 / 54

二、知识推理 / 56

第三章 行业知识图谱的应用场景 / 59

第一节 行业知识图谱的特点 / 59

第二节 公安行业 / 60

一、行业应用背景 / 61

二、解决方案 / 62

第三节 金融行业 / 65

一、行业应用背景 / 65

二、应用场景 / 66

第四节 教育行业 / 67

一、行业应用背景 / 68

二、解决方案 / 68

三、应用价值 / 72

第五节 电信行业 / 75

一、智能客服系统 / 75

二、电信反欺诈 / 81

第六节 工业 / 84

一、工业知识图谱构建 / 84

二、工业知识图谱应用场景 / 85

第四章 知识图谱的发展趋势与挑战 / 87

第一节 知识图谱的发展趋势 / 87

一、与机器学习相互渗透融合 / 88

二、向更多行业渗透 / 89

三、从学术转移到产业界 / 90

第二节 知识图谱面临的挑战 / 91

一、知识获取效率较低 / 91

二、知识融合的难点难以突破 / 91

三、知识推理应用进展缓慢 / 92

四、缺乏高质量知识库 / 93

五、行业知识图谱构建困难 / 93

六、商业模式面临阻碍 / 93

第五章 知识图谱实战案例 / 95

第一节 基于知识图谱的医疗决策辅助系统 / 96

一、痛点难点 / 96

二、实现路径 / 96

三、应用效果 / 102

第二节 利用知识图谱构建“虚拟生命” / 103

一、痛点难点 / 103

二、实现路径 / 104

三、应用效果 / 106

第三节 股份制银行知识图谱案例 / 107

一、痛点难点 / 107

二、实现路径 / 108

三、应用效果 / 110

第四节 基于公安知识图谱的禁毒大数据分析平台 / 111

一、痛点难点 / 111

二、实现路径 / 112

三、应用效果 / 114

第六章 知识图谱构建工具 / 115

第一节 Pajek / 115

一、Pajek软件概述 / 115

二、Pajek的主要特点 / 116

三、Pajek的数据结构 / 118

第二节 CiteSpace / 119

一、CiteSpace软件概述 / 119

二、CiteSpace的主要特点 / 120

三、CiteSpace的结果呈现 / 121

第三节 UCINET / 122

一、UCINET软件概述 / 122

二、UCINET的主要特点 / 122

三、UCINET的主要分析方法 / 124

第四节 Gephi / 124

一、Gephi软件概述 / 124

二、Gephi的主要特点 / 125

第五节 VOSviewer / 126

一、VOSviewer软件概述 / 126

二、VOSviewer的主要特点 / 127

三、VOSviewer的结果呈现 / 128

第六节 VantagePoint / 129

一、VantagePoint软件概述 / 129

二、VantagePoint的主要特点 / 130

第七节 Sci2 / 131

一、Sci2软件概述 / 131

二、Sci2的主要特点 / 132

第八节 SciMAT / 133

一、SciMAT软件概述 / 133

二、SciMAT的主要特点 / 134

参考文献 / 137