本书是学习知识图谱的实践教材，通过企业信息、医药疾病、银行审计、人物关系、实体链接、科研文献、微博舆情、法规搜索、司法文书、政府信箱、新闻推荐等十余个行业领域项目实例，详细介绍了知识图谱的构建过程和应用方法，系统梳理和实际运用了知识图谱的各项具体技术，全面覆盖了知识的表示、获取。存储和应用全过程，重点描述了深度学习、自然语言处理等实现途径，充分展示了多种知识图谱的可视化应用。 本书适合作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、人工智能等本专科专业的教材，也适合作为运用知识图谱技术的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

第1章 走近知识图谱
1.1 基本概念
1.1.1 源自搜索引擎
1.1.2 知识图谱的定义
1.1.3 知识表示
1.1.4 操作和存储
1.2 构建流程
1.2.1 数据获取
1.2.2 信息抽取
1.2.3 知识融合
1.2.4 知识加工
1.3 知识图谱应用
1.3.1 知识图谱分类
1.3.2 通用知识图谱应用
1.3.3 领域知识图谱应用
1.3.4 面临的技术挑战
1.4 本书实战知识点
第2章 企业信息知识图谱
2.1 项目设计
2.1.1 需求分析
2.1.2 工作流程
2.1.3 技术选型
2.1.4 开发准备
2.2 数据准备和预处理
2.2.1 数据获取
2.2.2 数据的预处理
2.3 知识建模和存储
2.3.1 企业主要属性
2.3.2 企业数据源形成
2.3.3 知识图谱主体构建
2.3.4 企业信息三元组形成
2.3.5 数据存储
2.4 图谱可视化和知识应用
2.4.1 查询企业全貌
2.4.2 企业关系维度分析
2.4.3 司法维度分析
2.5 小结和扩展
第3章 医药疾病知识图谱
3.1 项目设计
3.1.1 需求分析
3.1.2 工作流程
3.1.3 技术选型
3.1.4 开发准备
3.2 数据准备和预处理
3.2.1 数据描述
3.2.2 数据获取
3.2.3 数据预处理
3.3 知识建模和存储
3.3.1 实体抽取
3.3.2 三元组的抽取
3.3.3 数据存储
3.4 图谱可视化和知识应用
3.4.1 数据查询
3.4.2 膳食维度分析
3.4.3 用药维度分析
3.5 小结和扩展
第4章 银行审计知识图谱
4.1 项目设计
4.1.1 需求分析
4.1.2 工作流程
4.1.3 技术选型
4.1.4 开发准备
4.2 数据准备和预处理
4.2.1 数据获取
4.2.2 数据预处理
4.3 知识建模和存储
4.3.1 构建账户数据模型
4.3.2 抽取三元组并存储
……
第5章 人物关系智能问答
第6章 基于知识库的实体链接系统
第7章 交通出行科研文献研究
第8章 微博舆情知识图谱
第9章 基于法规知识图谱的搜索系统
第10章 基于裁判文书的司法知识图谱
第11章 政府信箱知识服务
第12章 新闻推荐系统