知识图谱导论pdf+epub

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，100多个基础知识的内容，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、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。<br/>【推荐语】<br/>获陆汝钤院士作序，王熙照教授、张民教授和司罗教授倾情推荐！ 作者权威：本书作者是浙江大学计算机科学与技术学院陈华钧教授，长期从事知识图谱、自然语言处理、大数据系统等方向的研究，在国际会议或期刊发表多篇论文，是《知识图谱：方法、应用与实践》作者之一。 内容全面：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，100多个基础知识的内容 技术前沿：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 配套齐全：本书是浙江大学知识图谱慕课课程的配套教材，读者可结合慕课视频教程学习。 本书囊括多个知识图谱相关技术领域的发展前沿，如多模态知识图谱、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、知识增强的语言预训练模型、知识区块等 本书包含作者团队的学术探索和应用实践，包括知识图谱与可解释人工智能、知识驱动的低资源学习、大规模知识图谱预训练等。 本书是浙江大学知识图谱慕课课程的配套教材，读者可结合慕课视频教程学习。 本书采用全彩印刷，有绝佳阅读体验！<br/>【作者】<br/>陈华钧，浙江大学计算机科学与技术学院教授。主要研究方向为知识图谱、自然语言处理、大数据系统等。在WWW/IJCAI/AAAI/ACL/VLDB/ICDE,  IEEE CIM, IEEE IS, TKDE, Briefings in Bioinformatics 等国际会议和期刊上发表多篇论文。曾获国际语义网会议ISWC论文奖、*技术发明一等奖、国家科技步二等奖、中国中文信息学会钱伟长科技奖一等奖、阿里巴巴优秀学术合作奖、中国工信出版传媒集团优秀出版物一等奖等奖励。牵头发起OpenKG，浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室主任、浙江省大数据智能计算重实验室副主任、中国人工智能学会知识工程专委会副主任、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任、全国知识图谱大会CCKS2020 大会主席、国际语义技术联合会议JIST2019大会主席、Elsevier Journal of Big Data Research Editor in Chief。<br/>