人工智能导论第2章知识图谱
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人工智能导论-第2章 逻辑推理4 - 因果推理
有向无环图指的是一个无回路的有向图，即从图中任意一个节点出发经过任意条边，均无
法回到该节点。有向无环图刻画了图中所有节点之间的依赖关系。
DAG 可用于描述数据的生成机制。
这样描述变量联合分布或者数据生成机制的模型，被称为 “贝叶斯网络”。
结构因果模型定义
定义 2.15
结构因果模型：结构因果模型由两组变量集合和以及一组函数组成。其中，是根据
<
′ +′
,
′ +′
>
+′
。
+ ′
辛普森悖论表明，在某些情况下，忽略潜在的“第三个变量”（本例中性别就是用药与否
和恢复率之外的第三个变量），可能会改变已有的结论，而我们常常却一无所知。
从观测结果中寻找引发结果的原因、考虑数据生成的过程，由果溯因，就是因果推理
因果推理（Causal Inference）: Simpson’s Paradox (辛普森悖论)
女生
六个最大的院系中，4个院系女生录取率大于男生。
如果按照这样的分类，女生实际上比男生的录取率还高一点点。
女生更愿意申请那些竞争压力很大的院系（比如英语系），
但是男生却更愿意申请那些相对容易进的院系（比如工程学系）。
Peter J. Bickel, Eugene A. Hammel,O’Connell, J. W, Sex bias in graduate admissions: Data from
87
263
87
69
93
73
表2.4.2 以性别分组后的某组病人在
是否尝试新药以后的恢复情况
表2.4.1列出了某组病人在是否尝试新药以后的恢复情况：不用药病人的恢复率高于用药病人的恢
法回到该节点。有向无环图刻画了图中所有节点之间的依赖关系。
DAG 可用于描述数据的生成机制。
这样描述变量联合分布或者数据生成机制的模型，被称为 “贝叶斯网络”。
结构因果模型定义
定义 2.15
结构因果模型：结构因果模型由两组变量集合和以及一组函数组成。其中，是根据
<
′ +′
,
′ +′
>
+′
。
+ ′
辛普森悖论表明，在某些情况下，忽略潜在的“第三个变量”（本例中性别就是用药与否
和恢复率之外的第三个变量），可能会改变已有的结论，而我们常常却一无所知。
从观测结果中寻找引发结果的原因、考虑数据生成的过程，由果溯因，就是因果推理
因果推理（Causal Inference）: Simpson’s Paradox (辛普森悖论)
女生
六个最大的院系中，4个院系女生录取率大于男生。
如果按照这样的分类，女生实际上比男生的录取率还高一点点。
女生更愿意申请那些竞争压力很大的院系（比如英语系），
但是男生却更愿意申请那些相对容易进的院系（比如工程学系）。
Peter J. Bickel, Eugene A. Hammel,O’Connell, J. W, Sex bias in graduate admissions: Data from
87
263
87
69
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表2.4.2 以性别分组后的某组病人在
是否尝试新药以后的恢复情况
表2.4.1列出了某组病人在是否尝试新药以后的恢复情况：不用药病人的恢复率高于用药病人的恢
人工智能导论-第二章对抗搜索
上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间（UCB）算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法，用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中，UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段，使用UCB算法计算每个子节点的得分，并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数，可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率，可以采用 一些优化策略，如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ，启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法，将 更有可能导致最优解的节点排在前面，从而提前找到最 优解并终止搜索；迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法，可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中，启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法，通过计算每个节点的评估值，提前排除 一些评估值较差的节点，从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法，通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围，从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha（对于极大值节点）或大于或等于 beta（对于极小值节点），则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍，因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作，以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法
人工智能导论-第2章 逻辑推理3 - 知识图谱
目标谓词：ℎ ,
目标谓词只有一个正例ℎ(David, Mike)。
反例在知识图谱中一般不会显式给出，但可从知
识图谱中构造出来。如从知识图谱中已经知道
(David, James)成立，则ℎ(David,
James)可作为目标谓词的一个反例，记为
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 2
0.74
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ =
ෞ− =
1.32
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− =0
NA
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
目标谓词只有一个正例ℎ(David, Mike)。
反例在知识图谱中一般不会显式给出，但可从知
识图谱中构造出来。如从知识图谱中已经知道
(David, James)成立，则ℎ(David,
James)可作为目标谓词的一个反例，记为
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 2
0.74
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
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1.32
e(, )
ෞ+ = 0
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NA
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ෞ+ = 0
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ෞ− = 3
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ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
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ෞ+ = 0
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NA
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知识图谱与知识工程
知识图谱：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”，可以 简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广首条记录就是 “曹操”
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
➢结构化数据
➢非结构化数据
➢实体命名识别（Name Entity Recognition）
➢关系抽取（Relation Extraction）
时代
广场
➢指代消解（Coreference Resolution）
这家酒店是我在纽 约最喜欢的希尔顿 酒店，它位于时代 广场附近的42街， 靠近所有的地铁、 百老汇演出场所， 毗邻少年奶酪蛋糕， 维吉尔烧烤等美食 餐厅。
难点 1、知识图谱技术案例
以匠心 致创新
2.3.1 知识工程概述
➢知识工程从大数据中挖掘知识， 可以弥合大数据机器学习底层特 征与人类认知的鸿沟。
➢知识图谱将信息表达成更接近 人类认知世界的形式，可以将内 容从符号转化为计算机可理解和 计算的语义信息，可以更好地理 解信息内容。
以匠心 致创新
2.3.2 知识图谱定义
附近
接近
百老汇 演出场事件
餐厅 位于
酒店
是
希尔顿 酒店
地点
机构
接近
接近
少年奶 酪蛋糕
维吉尔
烧烤 以匠心 致创新
2.3.4 知识图谱的存储
由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做 查询的时候需要大量的表连接导致速度非常慢，所以知识图谱大部分采用的是图 数据库。
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广首条记录就是 “曹操”
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
➢结构化数据
➢非结构化数据
➢实体命名识别（Name Entity Recognition）
➢关系抽取（Relation Extraction）
时代
广场
➢指代消解（Coreference Resolution）
这家酒店是我在纽 约最喜欢的希尔顿 酒店，它位于时代 广场附近的42街， 靠近所有的地铁、 百老汇演出场所， 毗邻少年奶酪蛋糕， 维吉尔烧烤等美食 餐厅。
难点 1、知识图谱技术案例
以匠心 致创新
2.3.1 知识工程概述
➢知识工程从大数据中挖掘知识， 可以弥合大数据机器学习底层特 征与人类认知的鸿沟。
➢知识图谱将信息表达成更接近 人类认知世界的形式，可以将内 容从符号转化为计算机可理解和 计算的语义信息，可以更好地理 解信息内容。
以匠心 致创新
2.3.2 知识图谱定义
附近
接近
百老汇 演出场事件
餐厅 位于
酒店
是
希尔顿 酒店
地点
机构
接近
接近
少年奶 酪蛋糕
维吉尔
烧烤 以匠心 致创新
2.3.4 知识图谱的存储
由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做 查询的时候需要大量的表连接导致速度非常慢，所以知识图谱大部分采用的是图 数据库。
人工智能导论-第2章知识表示和知识图谱
产生式表示法：
产生式表示法又称为产生式规则（Production Rule）表示法。美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出“产生式”，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法：
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架（frame），框架提供了一个结构，一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息，这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示：如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状，那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解知识图谱的相关概念，知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用：
（1）智能问答
（2）智能推荐
（3）金融领域
知识图谱的总结与展望：
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
产生式表示法又称为产生式规则（Production Rule）表示法。美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出“产生式”，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法：
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架（frame），框架提供了一个结构，一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息，这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示：如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状，那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解知识图谱的相关概念，知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用：
（1）智能问答
（2）智能推荐
（3）金融领域
知识图谱的总结与展望：
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
人工智能AI2章确定性知识系统共134页PPT资料
5
4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现 推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也 有所不同。
9
2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现 推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也 有所不同。
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2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
人工智能基础 第二章 知识表示与知识图谱
是一个学生。
• 2.产生式表示法 • 产生式表示法又称规则表示法，表示一种“条件—结果”形式，是
目前应用最多的一种知识表示方法，也是一种比较成熟的表示方法。 • 产生式表示法适用于表示具有因果关系的知识，其一般形式为：前
件→后件，前件为条件，后件为结果，由逻辑运算符AND、OR、 NOT组成表达式。
图2-5 经典图结构和多关系图
知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关 系（Relation）”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物， 比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某 种联系，比如人—“居住在”—北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归 是深度学习的“先导知识”等等。
属性值主要指对象指定属性的值。如 “面积”、“人口”、“首都”是几 种不同的属性， 960万平方公里是“面积”的属性值等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图 谱里，如图2-6(a)所示，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司” 实体。人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。人和 公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。 类似的，一个 风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关 系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话，
2.1 知识与知识表示
2.1.1 知识 2.1.2 知识表示 2.1.3 常用的知识表示方法
2.1.1 知识
• 机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不 是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类 更强，比如狗的嗅觉，机器一定程度也可以比人类更强。但认知 是人类的专属能力，也是机器实现人工智能的核心所在，知识的 价值就在于可以让机器在感知能力的基础上形成认知能力。
• 2.产生式表示法 • 产生式表示法又称规则表示法，表示一种“条件—结果”形式，是
目前应用最多的一种知识表示方法，也是一种比较成熟的表示方法。 • 产生式表示法适用于表示具有因果关系的知识，其一般形式为：前
件→后件，前件为条件，后件为结果，由逻辑运算符AND、OR、 NOT组成表达式。
图2-5 经典图结构和多关系图
知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关 系（Relation）”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物， 比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某 种联系，比如人—“居住在”—北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归 是深度学习的“先导知识”等等。
属性值主要指对象指定属性的值。如 “面积”、“人口”、“首都”是几 种不同的属性， 960万平方公里是“面积”的属性值等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图 谱里，如图2-6(a)所示，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司” 实体。人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。人和 公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。 类似的，一个 风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关 系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话，
2.1 知识与知识表示
2.1.1 知识 2.1.2 知识表示 2.1.3 常用的知识表示方法
2.1.1 知识
• 机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不 是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类 更强，比如狗的嗅觉，机器一定程度也可以比人类更强。但认知 是人类的专属能力，也是机器实现人工智能的核心所在，知识的 价值就在于可以让机器在感知能力的基础上形成认知能力。
人工智能之知识图谱
人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
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知识图谱的表示
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多 关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连 接在一起而得到的一个关系网络。如图所示为一多关系图，它包 含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种 类的节点和边。
学习思考
（1）查阅资料，思考一下传统知识表示和知识图谱的区别与联系。 （2）试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
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知识图谱的应用知识图谱的应用知识图谱在生活中的应用延伸阅读
( 一 ) 小度智能音箱 （二）小度在家 （三）三星Bixby语 智能问答目前也是一个非常热门的方向，它是信息检索系统的一 种高级形式，它降低了人机交互的门槛，非常适合成为互联网的 新入口。相较于传统的用户输入问题，搜索引擎返回网页的方式， 智能问答系统可以直接通往答案。目前很多问答平台引入了知识 图谱，典型的应用有苹果的Siri，下图为苹果Siri的问答展示。天 津聚问网络技术服务中心开发的大型在线问答系统OASK，就是 专门为门户、企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问 答解决方案的。
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知识图谱的表示
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节点表示实体或概念，边则构成关 系。实体指的是现实世界中的具体 事物或具体的人，比如著名的物理 学家爱因斯坦、伟大的思想家马克 思等；概念是指人们在认识世界过 程中形成的对客观事物的概念化表 示，如人、动物、组织结构等；关 系则用来表达不同实体、概念之间 的联系，例如小王和小李是“同 事”、李红-“工作在”-上海等等。
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知识图谱的应用
星蓝海学习网 Siri的问答展示1
Siri的问答展示2
知识图谱的应用
2.智能推荐 在智能推荐方面，可基于知识图谱构建场景，提供基于场景的
推荐。例如在电商领域，通过整合商品间关联的信息以及从互联 网抽取的相关信息，形成知识库和产品库，构建企业自身的知识 图谱。当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此 次购物方面最相关的信息，并且还能通过用户已购产品推断其购 物场景，向其推荐其他相关场景产品。
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搜索引擎中知识图谱的应用
知识卡片： 早期互联网搜索仅仅是基于本文的链接，搜索时仅单纯的给出包 含搜索词的网页，让用户去网页中寻找答案。2012年谷歌提出知 识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在 网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以 知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是 知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
社交网络Facebook于2013年推出的Graph Search产品，其核 心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，帮助 用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人，其主要功 能就是智能推荐。
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知识图谱的应用
3. 金融领域 金融领域的应用主要包括风险控制和智能投顾等。 在风险控制方面，通过构建工商知识图谱，可以将人、公司
人工智能导论
知识表示和知识图谱
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2.2知识图谱
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网 的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐 向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示， 它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智 能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
THINKS
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知识图谱的应用
教育 农业
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医疗
科研
旅游
人力资源管理
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知识图谱的总结与展望
知识图谱的总结与展望
知识图谱的构建是多学科的结合，需要知识库、自然语言理 解，机器学习和数据挖掘等多方面知识的融合，是相关领域研究 的最新成果，在未来的几年时间内，知识图谱毫无疑问将是人工 智能的前沿研究问题，各行各业都在讨论适合自己的知识图谱。
知识图谱的表示
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知识图谱可以方便的表示生 活中的很多场景，比如一个 人的社交网络图谱，如图所 示，以图谱的形式清晰呈现 出社交人脉。
知识图谱的表示
苏宁
小刚
小红
毕业于
××大人”，也可以包含 “公司”“学校”等组织机 构实体。人与人之间可以是 亲人、朋友，同学、同事、 邻居等。人和学校之间可以 是“在读”或者“毕业”的 关系，如图所示。
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧 重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和 难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、 跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明 的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
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人工智能导论
知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、 管理以及利用提供了一种更为有效的方式，使得网络的智能化水 平更高，更加接近于人类的认知思维。目前，除了我们前面提到 的搜索引擎的应用外，知识图谱已在智能问答、智能推荐以及一 些垂直行业中有所应用，成为支撑这些应用发展的动力源泉。
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知识图谱的应用
查阅与思考
（1）查阅一个知识图谱的应用实例。 （2）你能列举一些应用知识图谱解决问题的领域吗？
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什么是知识图谱
知识图谱的概念，由Google于2012年率先提出，其初衷是用 以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无 需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一 定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。本质上，知识 图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及 其间的复杂关系。Google 知识图谱的宣传语“Things, not strings” 给出了知识图谱的精髓，即:不要无意义的字符串，而是 获取字符串背后隐含的对象或事物。
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苏宁
小 刚
小红
毕业于
×× 大学
小白
{ ‘ 年 龄 ’ ： ‘ 35 ’ ， ‘职位’：‘区域 经1月’ }
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实体和关系也会拥有各自的 属性，比如人可以有“年龄” 和“身高”等属性。当我们 把所有这些信息作为关系或 者实体的属性添加后，所得 到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。如图 所示为一00年1月。
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知识图谱的应用
延伸阅读星蓝海学习网知识图谱在 生活中的Biblioteka活中你所使用的智能设备里，哪些涉及到了知识图谱？ （2）查阅相关文献资料，了解知识图谱在教育、医疗行业及农业 方面的应用。 （3）想一想未来的知识图谱将会怎样改变我们的生活？
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知识图谱的应用
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知识图谱
第一部分
第二部分
第三部分
第四部分
什么是知识图谱 知识图谱的表示 知识图谱的应用 知识图谱的总结与展望
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什么是知识图谱
案例引入 什么是知识图谱？
疾病症状被 Google 纳入“知识图谱”之中
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IBM 想让机器人 沃森和你展示出来。 在智能投顾方面，通过对金融数据进行结构化提取和智能化
分析，根据客户自身的理财需求，实现自动理财顾问。当在某个 宏观经济事件或者企业相关事件发生的时候，券商分析师、交易 员、基金公司基金经理等投资研究人员可以通过知识图谱做更深 层次的分析和更好的投资决策。
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知识卡片
知识图谱在搜索中的展现-知识卡片 （图片来源于搜狗）
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知识图识卡片展现 （图片来源于搜狗）
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关系搜索中的知识卡片展现 （图片来源于）星蓝海学习网知识图谱的表示
知识图谱的表示
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多 关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连 接在一起而得到的一个关系网络。如图所示为一多关系图，它包 含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种 类的节点和边。
学习思考
（1）查阅资料，思考一下传统知识表示和知识图谱的区别与联系。 （2）试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
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知识图谱的应用知识图谱的应用知识图谱在生活中的应用延伸阅读
( 一 ) 小度智能音箱 （二）小度在家 （三）三星Bixby语 智能问答目前也是一个非常热门的方向，它是信息检索系统的一 种高级形式，它降低了人机交互的门槛，非常适合成为互联网的 新入口。相较于传统的用户输入问题，搜索引擎返回网页的方式， 智能问答系统可以直接通往答案。目前很多问答平台引入了知识 图谱，典型的应用有苹果的Siri，下图为苹果Siri的问答展示。天 津聚问网络技术服务中心开发的大型在线问答系统OASK，就是 专门为门户、企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问 答解决方案的。
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节点表示实体或概念，边则构成关 系。实体指的是现实世界中的具体 事物或具体的人，比如著名的物理 学家爱因斯坦、伟大的思想家马克 思等；概念是指人们在认识世界过 程中形成的对客观事物的概念化表 示，如人、动物、组织结构等；关 系则用来表达不同实体、概念之间 的联系，例如小王和小李是“同 事”、李红-“工作在”-上海等等。
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2.智能推荐 在智能推荐方面，可基于知识图谱构建场景，提供基于场景的
推荐。例如在电商领域，通过整合商品间关联的信息以及从互联 网抽取的相关信息，形成知识库和产品库，构建企业自身的知识 图谱。当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此 次购物方面最相关的信息，并且还能通过用户已购产品推断其购 物场景，向其推荐其他相关场景产品。
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搜索引擎中知识图谱的应用
知识卡片： 早期互联网搜索仅仅是基于本文的链接，搜索时仅单纯的给出包 含搜索词的网页，让用户去网页中寻找答案。2012年谷歌提出知 识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在 网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以 知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是 知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
社交网络Facebook于2013年推出的Graph Search产品，其核 心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，帮助 用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人，其主要功 能就是智能推荐。
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3. 金融领域 金融领域的应用主要包括风险控制和智能投顾等。 在风险控制方面，通过构建工商知识图谱，可以将人、公司
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知识表示和知识图谱
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信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网 的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐 向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示， 它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智 能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
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知识图谱的总结与展望
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知识图谱的构建是多学科的结合，需要知识库、自然语言理 解，机器学习和数据挖掘等多方面知识的融合，是相关领域研究 的最新成果，在未来的几年时间内，知识图谱毫无疑问将是人工 智能的前沿研究问题，各行各业都在讨论适合自己的知识图谱。
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××大人”，也可以包含 “公司”“学校”等组织机 构实体。人与人之间可以是 亲人、朋友，同学、同事、 邻居等。人和学校之间可以 是“在读”或者“毕业”的 关系，如图所示。
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧 重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和 难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、 跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明 的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
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知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、 管理以及利用提供了一种更为有效的方式，使得网络的智能化水 平更高，更加接近于人类的认知思维。目前，除了我们前面提到 的搜索引擎的应用外，知识图谱已在智能问答、智能推荐以及一 些垂直行业中有所应用，成为支撑这些应用发展的动力源泉。
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（1）查阅一个知识图谱的应用实例。 （2）你能列举一些应用知识图谱解决问题的领域吗？
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知识图谱的概念，由Google于2012年率先提出，其初衷是用 以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无 需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一 定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。本质上，知识 图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及 其间的复杂关系。Google 知识图谱的宣传语“Things, not strings” 给出了知识图谱的精髓，即:不要无意义的字符串，而是 获取字符串背后隐含的对象或事物。
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实体和关系也会拥有各自的 属性，比如人可以有“年龄” 和“身高”等属性。当我们 把所有这些信息作为关系或 者实体的属性添加后，所得 到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。如图 所示为一00年1月。
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什么是知识图谱 知识图谱的表示 知识图谱的应用 知识图谱的总结与展望
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