近年来，随着数据资源的增长、计算能力的提高以及机器学习算法的增强，人工智能迎来第三次发展浪潮，成为诸多领域实现颠覆性变革的核心技术，整个社会正在从“互联网+”向“人工智能+”转型。本书重点介绍了知识图谱与人工智能的关系和知识图谱的历史演化过程、基本概念、发展现状，并从多维度视角对行业知识图谱的内涵进行剖析，构建了行业知识图谱的技术框架，重点分析、探讨了知识图谱在教育、传媒、金融等领域的应用以及在时代变革中的挑战和机遇。

王昊奋，上海乐言信息科技有限公司CTO，中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenkG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCFTF执委、中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表80余篇高水平论文，在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验，其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、“863”重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。

一 知识图谱：人工智能的基石
基于知识图谱的认知智能
擅长表达关系的知识图谱
知识图谱的发展历史
知识图谱的价值
二 知识图谱全生命周期
知识建模
知识获取
知识融合
知识存储
知识计算
知识应用
三 知识图谱的应用场景
基于知识图谱的搜索
基于知识图谱的推荐
基于知识图谱的智能问答
基于知识图谱的智能运维
基于知识图谱的认知智能中台
基于知识图谱的行业知识库
基于知识图谱的企业知识管理
四 加识图谱的行业应用
教育知识图谱
传媒文娱知识图谱
金融知识图谱
智能运维知识图谱
其他领域知识图谱
五 未来展望
构建多模态知识图谱
知识图谱与区块链技水结合
知识图谱学习资料