第1章 知识图谱概述 1
1.1 什么是知识图谱 1
1.2 知识图谱的发展历史 2
1.3 知识图谱的价值 5
1.4 国内外典型的知识图谱项目 9
1.4.1 早期的知识库项目 9
1.4.2 互联网时代的知识图谱 9
1.4.3 中文开放知识图谱 12
1.4.4 垂直领域知识图谱 13
1.5 知识图谱的技术流程 15
1.6 知识图谱的相关技术 19
1.6.1 知识图谱与数据库系统 19
1.6.2 知识图谱与智能问答 23
1.6.3 知识图谱与机器推理 25
1.6.4 知识图谱与推荐系统 28
1.6.5 区块链与去中心化的知识图谱 29
1.7 本章小结 30
参考文献 31

第2章 知识图谱表示与建模 40
2.1 什么是知识表示 40
2.2 人工智能早期的知识表示方法 43
2.2.1 一阶谓词逻辑 43
2.2.2 霍恩子句和霍恩逻辑 43
2.2.3 语义网络 44
2.2.4 框架 45
2.2.5 描述逻辑 47
2.3 互联网时代的语义网知识表示框架 48
2.3.1 RDF和RDFS 48
2.3.2 OWL和OWL2 Fragments 53
2.3.3 知识图谱查询语言的表示 59
2.3.4 语义Markup表示语言 62
2.4 常见开放域知识图谱的知识表示方法 64
2.4.1 Freebase 64
2.4.2 Wikidata 65
2.4.3 ConceptNet5 66
2.5 知识图谱的向量表示方法 68
2.5.1 知识图谱表示的挑战 68
2.5.2 词的向量表示方法 68
2.5.3 知识图谱嵌入的概念 71
2.5.4 知识图谱嵌入的优点 72
2.5.5 知识图谱嵌入的主要方法 72
2.5.6 知识图谱嵌入的应用 75
2.6 开源工具实践：基于Protégé的本体知识建模 77
2.6.1 简介 77
2.6.2 环境准备 78
2.6.3 Protégé实践主要功能演示 78
2.7 本章小结 80
参考文献 80

第3章 知识存储 82
3.1　知识图谱数据库基本知识 82
3.1.1　知识图谱数据模型 82
3.1.2　知识图谱查询语言 85
3.2 常见知识图谱存储方法 91
3.2.1 基于关系数据库的存储方案 91
3.2.2　面向RDF的三元组数据库 101
3.2.3 原生图数据库 115
3.2.4　知识图谱数据库比较 120
3.3　知识存储关键技术 121
3.3.1　知识图谱数据库的存储：以Neo4j为例 121
3.3.2　知识图谱数据库的索引 124
3.4 开源工具实践 126
3.4.1 三元组数据库Apache Jena 126
3.4.2 Tutorial：面向RDF的三元组数据库gStore 128
参考文献 131

第4章 知识抽取与知识挖掘 133
4.1 知识抽取任务及相关竞赛 133
4.1.1 知识抽取任务定义 133
4.1.2 知识抽取相关竞赛 134
4.2 面向非结构化数据的知识抽取 136
4.2.1 实体抽取 137
4.2.2 关系抽取 142
4.2.3 事件抽取 150
4.3 面向结构化数据的知识抽取 154
4.3.1 直接映射 154
4.3.2 R2RML 156
4.3.3 相关工具 159
4.4 面向半结构化数据的知识抽取 161
4.4.1 面向百科类数据的知识抽取 161
4.4.2 面向Web网页的知识抽取 165
4.5 知识挖掘 168
4.5.1 知识内容挖掘：实体链接 168
4.5.2 知识结构挖掘：规则挖掘 174
4.6 开源工具实践：基于DeepDive的关系抽取实践 178
4.6.1 开源工具的技术架构 178
4.6.2 其他类似工具 180
参考文献 180

第5章 知识图谱的融合 184
5.1 什么是知识图谱融合 184
5.2 知识图谱中的异构问题 185
5.2.1 语言层不匹配 186
5.2.2 模型层不匹配 187
5.3 本体概念层的融合方法与技术 190
5.3.1 本体映射与本体集成 190
5.3.2 本体映射分类 192
5.3.3 本体映射方法和工具 195
5.3.4 本体映射管理 232
5.3.5 本体映射应用 235
5.4 实例层的融合与匹配 236
5.4.1 知识图谱中的实例匹配问题分析 236
5.4.2 基于快速相似度计算的实例匹配方法 240
5.4.3 基于规则的实例匹配方法 241
5.4.4 基于分治的实例匹配方法 244
5.4.5 基于学习的实例匹配方法 260
5.4.6 实例匹配中的分布式并行处理 266
5.5 开源工具实践：实体关系发现框架LIMES 266
5.5.1 简介 266
5.5.2 开源工具的技术架构 267
5.5.3 其他类似工具 269
5.6 本章小结 269
参考文献 270

第6章 知识图谱推理 279
6.1 推理概述 279
6.1.1 什么是推理 279
6.1.2 面向知识图谱的推理 282
6.2 基于演绎的知识图谱推理 283
6.2.1 本体推理 283
6.2.2 基于逻辑编程的推理方法 288
6.2.3 基于查询重写的方法 295
6.2.4 基于产生式规则的方法 301
6.3 基于归纳的知识图谱推理 306
6.3.1 基于图结构的推理 306
6.3.2 基于规则学习的推理 313
6.3.3 基于表示学习的推理 318
6.4 知识图谱推理新进展 324
6.4.1 时序预测推理 324
6.4.2 基于强化学习的知识图谱推理 325
6.4.3 基于元学习的少样本知识图谱推理 326
6.4.4 图神经网络与知识图谱推理 326
6.5 开源工具实践：基于Jena和Drools的知识推理实践 327
6.5.1 开源工具简介 327
6.5.2 开源工具的技术架构 327
6.5.3 开发软件版本及其下载地址 328
6.5.4 基于Jena的知识推理实践 328
6.5.5 基于Drools的知识推理实践 329
6.6 本章小结 329
参考文献 330

第7章 语义搜索 334
7.1 语义搜索简介 334
7.2 结构化的查询语言 336
7.2.1 数据查询 338
7.2.2 数据插入 341
7.2.3 数据删除 341
7.3 语义数据搜索 342
7.4 语义搜索的交互范式 348
7.4.1 基于关键词的知识图谱语义搜索方法 348
7.4.2 基于分面的知识图谱语义搜索 350
7.4.3 基于表示学习的知识图谱语义搜索 352
7.5 开源工具实践 355
7.5.1 功能介绍 355
7.5.2 环境搭建及数据准备 357
7.5.3 数据准备 357
7.5.4 导入Elasticsearch 360
7.5.5 功能实现 （views.py） 361
7.5.6 执