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。
本书在知识图谱的广度和深度上兼具极强的参考性，适合人工智能相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业学生阅读。

陈华钧，浙江大学计算机科学与技术学院教授。浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室负责人、浙江省大数据智能计算重点实验室副主任、中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任委员、OpenKG发起人。曾获国际语义网会议ISWC最佳论文奖。

第1章 工业级知识图谱概述
1.1 知识图谱概述
1.1.1 通用知识图谱
1.1.2 行业知识图谱
1.2 工业级知识图谱实战原则
1.2.1 实践中的典型问题
1.2.2 实战原则
1.3 阿里巴巴知识引擎技术架构
1.3.1 平台产品：知识建模与管理
1.3.2 平台产品：知识生产
1.3.3 业务、平台产品：知识服务
1.4 本章小结
第2章 商品知识的表示和建模
2.1 知识表示简介
2.1.1 基于符号逻辑的知识表示方法
2.1.2 面向互联网的知识表示方法
2.1.3 基于连续向量的知识表示
2.2 行业知识建模
2.2.1 基于专家的知识建模
2.2.2 基于机器学习的知识建模
2.3 商品知识建模实践
2.3.1 术语抽取
2.3.2 商品概念及上下位关系生成
2.4 构建商品知识体系
2.4.1 通用域知识图谱
2.4.2 阿里商品域知识体系
2.5 商品知识建模应用场景
2.5.1 服务国家和社会机构应用
2.5.2 零售业务应用
2.6 小结
2.6.1 知识建模技术的未来发展
……
第3章 商品知识融合
第4章 商品知识获取
第5章 商品知识推理
第6章 知识图谱的存储、服务与质量
第7章 大规模商品知识图谱预训练
参考文献