作品简介
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。
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等国际顶级会议和期刊上发表多篇论文。曾获国际语义网会议ISWC最佳论文奖、教育部技术发明一等奖、国家科技进步二等奖、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点实验室副主任、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。