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[智库报告] 2019人工智能之知识图谱

研究报告 研究报告 814 人阅读 | 0 人回复 | 2019-03-19

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。基于此背景,本研究报告对知识图谱这一课题进行了简单梳理,包括以下内容:
知识图谱的概念与研究概况。对知识图谱的概念、分类进行阐述,并分四个阶段对知识工程的发展历程进行介绍。
知识图谱技术。从知识表示与建模、知识获取、知识融合、知识图谱查询推理及知识图谱应用五个子领域来划分,并分别介绍每个领域所应用到的技术。
知识图谱领域专家介绍。依据 AMiner 数据平台信息,对知识图谱领域的 5 个细分领域进行梳理,重点介绍每一细分领域研究学者的研究方向与代表性文章,旨在为学术界、产业界ᨀ供知识图谱技术及学者的分析依据,同时面向政府机关、高校、企业等对知识图谱技术感兴趣的机构介绍该领域基本概念、研究与应用方向。包括顶尖学者的全球分布、迁徙概况、学者机构分布、h-index 分析,并依据 AMiner 评价体系,在知识图谱发展过程中近十年的高引学者进行详细介绍。
知识图谱应用。从通用知识图谱应用和领域知识图谱应用两个方面来介绍。以电子商务、图书情报、企业商业、船业投资、生物医疗五个领域,从图谱构建与知识应用两个方面介绍领域知识图谱的技术构建应用与研究现状。


摘要
第一篇概念
1.1.知识图谱概念和分类.
1.2.知识工程发展历程..
1.3.知识图谱的知识图谱
第二篇技术人才
2.1.知识表示与建模.
22.知识获取
2.3.知识融合
2.4.知识图谱查询和推理计算.
2.5.知识应用
26.高引学者及论文介绍
27.会议奖项介绍
第三篇应用
3.1.通用知识图谱应用
3.2.领域知识图谱应用.
第四篇趋势
参考文献
附录


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