本书主要介绍知识系统、知识服务、知识管理及知识工程的相关内容，共三个部分。第一部分主要介绍知识系统与知识服务，这部分从知识的定义出发，阐述知识服务的产生及与知识系统的关系，并详细介绍了四种典型的知识系统，着重介绍其发展历史、种类特征和体系框架等。第二部分主要介绍知识管理与知识工程，这部分内容围绕知识管理展开，涵盖知识管理的产生与发展、关键技术、系统类型及常用的知识管理平台等。第三部分重点分析当前知识系统中的重点、难点和关键技术，并且详细介绍作者科研团队在知识鉴别、知识分析、知识导航、专家推荐及知识云等方面的最新研究成果。与此同时，本书还介绍作者科研团队提出的创新算法在知识系统中的应用，并以原型系统的形式予以展示。

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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。

知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题——知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面，一百多个基础知识点的内容，同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习、事理知识图谱，以及知识增强的语言预训练模型等新热点、新发展。作为一本导论性质的书，本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素，也希望帮助技术决策者建立知识图谱的整体视图和系统工程观，为前沿科研人员拓展创新视野和研究方向。本书在技术广度和深度上兼具极强的参考性，适合高等院校的计算机专业师生阅读，也可供计算机相关行业的管理者和研发人员参考。

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知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点，也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。

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。

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。《知识图谱：方法、实践与应用》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。

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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。《知识图谱：方法、实践与应用》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。