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。

前言 在过去的几年中，信息领域取得许多重大的突破性进展，其中包括深度学习、自然语言处理和图数据库等，核心都是对数据进行处理和分析，使得系统更加智能而高效。沧海横流，方显英雄本色。在这个大变局的时代背景下，知识图谱的概念得以迅猛发展，业已成为人工智能和自然语言处理领域的核心驱动力之一，广泛应用于金融、电商、医疗、政务等众多领域。 知识图谱是一种覆盖多维关系和实体的结构化数据模型，用于表示知识和实体之间的关系网络。这种模型有助于更好地理解数据和实体之间的联系，从而进行知识推理和推断，可用于各种搜索算法和自然语言处理应用。它们是连接不同数据源、整合不同领域数据、实现机器推理和推断的很有价值的工具。 知识图谱的最重要特点之一就是可解释性。其精准稳定的推理和发现新知识的能力，正是目前深度学习方法还很难做到的。知识图谱把领域知识或常识整理成结构化的形式，然后在此基础上进行推理，是一种更加结构化和灵活的数据模型，可以更好地对实体和关系进行建模和推理。随着近年来基于大规模语言模型的深度学习算法技术的快速发展和相互融合，知识图谱将从中获得更强的自然语言处理和文本生成能力，从而进入更为广阔的发展空间。 本书面向编程开发人员，主要从实践角度来深入探讨知识图谱的核心概念、建模方法以及在实际场景中的应用。本书从知识图谱的基础知识开始，选取知识图谱的典型领域应用场景，实现知识图谱从数据采集到可视化展示的全过程，对知识图谱的构建、存储、查询和应用等方面进行细致的分析与探讨，并带领大家一步一步地使用相应数据库、开发框架和代码工具，以全面掌握核心技术和实践应用。 其中，第1章概述知识图谱的理论...