知识图谱：方法、实践与应用
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适读人群：本书适合有一定自然语言处理和机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究知识图谱的数据工程师，对人工智能相关方向感兴趣的在校学生，希望进入大数据应用的研究者。
知识图谱方法。系统阐述知识图谱的发展历史与基本概念，梳理知识图谱全生命周期技术，建立方法论思维。
知识图谱实践。囊括知识表示与建模、知识存储、知识抽取与挖掘、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答等，系统性介绍知识图谱技术。各章节提供典型开源工具实践案例，提供相关工具、实验数据及完整的操作说明。
知识图谱应用。结合电商、图情、生活娱乐、企业商业、创投、中医临床、金融等实际应用场景，详细介绍领域知识图谱的构建方法。
内容简介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。
《知识图谱：方法、实践与应用》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。
作者简介王昊奋，上海交通大学计算机博士。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专委会副秘书长、上海交通大学校友会AI分会秘书长。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。
漆桂林，东南大学计算机学院教授、东南大学认知智能研究所所长、南京柯基数据科技有限公司首席科学家、OpenKG发起人之一、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任、中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任、爱思唯尔（Elsevier）数据管理顾问委员会顾问、国际期刊JournalofDataIntelligence执行主编。科研成果在电力故障智能检测和知识推送、医药知识问答及网络安全态势感知系统等领域得到了实际应用。
陈华钧，浙江大学计算机科学与技术学院教授。浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室负责人、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与分布智能专业委员会副主任委员、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任委员、OpenKG发起人。曾获国际语义网会议ISWC*佳论文奖。
教务处举办“人工智能中的知识图谱及其应用”学习讲座
2023年3月9日下午，教务处邀请金融学院张宁教授在学院南路校区主教楼417面向全处教师进行了“人工智能中的知识图谱及其应用”的知识讲座。此次讲座也是教务处党支部“学习宣传贯彻党的二十大精神”系列活动之一。教务处处长林光彬，副处长李季、沈健，财政税务学院李贞教授、统计与数学学院孙博教授及教务处各科室工作人员参加讲座。
讲座中，张宁教授从知识图谱“是什么”“怎么做”“怎么用”三方面为大家深入浅出介绍了知识图谱的概念定义、发展背景、历史沿革、功能特征及构建过程。知识图谱是实现人工智能的重要基石，通过结构化知识表示方法，能够帮助将碎片化、分散式的知识内容、教育资源、能力目标等构建成语义网络，呈现人才培养过程中各要素之间的相互关系。他配合简单易懂的实例，帮助大家更好的理解知识图谱技术和应用，并展望了新一代人工智能的发展方向。
（张宁教授做分享报告）
整场讲座理论与实践结合，启迪与收获并存，老师们纷纷发言开展热烈讨论，探讨将知识图谱应用到教育领域的可能性和建设性，张宁教授也认真负责得回答了大家提出的各种问题，使大家对知识图谱有了更深刻的理解和认识。
（林光彬处长总结发言）
林光彬处长在总结发言中指出：教务处要致力于全面提高人才培养的自主能力和责任意识，全面助力我校本科生专业课程体系建设与培养方案优化路径向纵深推进，大力培养高质量的复合型、交叉型、创新型人才，为提升学校本科人才培养质量贡献智慧和力量。知识图谱作为重要的知识管理工具能够有效的帮助我们梳理课程逻辑、改进课程体系、优化培养方案，在未来的工作中，我们将通过建设课程知识图谱和专业知识图谱，推动本科生教育教学改革与发展。
铁路客站设备健康管理知识图谱构建与应用研究
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