主要作者简介
肖仰华 博士，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学知识工场实验室创始人。曾担任多家企业高级技术顾问与首席科学家。曾获得十多个国家、省/市、企业级的研究奖项，曾承担三十多项国家、省/市、企业级研发项目。在国际Ding级学术会议与期刊（包括SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、ACL、TKDE等）发表论文百余篇，授权近20项知识图谱专利。担任多个国际期刊编委，百余次为国际/国内学术机构/会议提供学术服务工作。领导构建了知识工场平台，发布了一系列知识图谱包括CN-DBpedia、CN-Probase等。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。知识图谱也成为大规模知识工程的代表性实践，其学科日益完善。
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。
本书可作为高年级本科生、硕士生或者博士生的教材，也适合企业与行业智能化的从业人员阅读。
知识图谱已经成为一门独立学科，设置在我国新增的人工智能学学科目录下。本书是一本系统性介绍知识图谱的教材。 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、历史沿革、内涵与外延，以及知识图谱相关的基础知识。构建篇介绍知识图谱的构建，重点介绍了大规模高质量知识图谱的构建。管理篇从数据管理的角度，系统阐述知识图谱如何表示、存储、查询和检索，如何实现系统性地高效管理。应用篇对于基于知识图谱的应用技术展开介绍，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。最后的实践篇介绍了知识图谱实践有哪些基本原则和最佳实践，在知识图谱应用过程中还存在哪些挑战。
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。
