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。
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、CCF TF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 Journal of Data Intelligence 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最佳论文奖。
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黄楠