《人工智能之知识图谱》是一本系统梳理知识图谱技术及其应用的研究报告，由AMiner团队编写，深入探讨了知识图谱的理论基础、技术进展、应用实践以及未来发展趋势。本书旨在为学术界、产业界以及对知识图谱技术感兴趣的机构提供全面的分析和参考依据。

一、知识图谱的概念与研究概况

知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能领域知识工程在大数据环境中的重要应用，它以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系，为互联网信息的语义化表达提供了新思路。知识图谱技术融合了认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理等多学科交叉研究，已成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。书中详细介绍了知识图谱的概念、分类，并按阶段回顾了知识工程的发展历程。

二、知识图谱技术

本书将知识图谱技术细分为知识表示与建模、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。在知识表示与建模方面，书中探讨了从传统符号逻辑到现代向量表示的演变，以及知识表示学习的最新进展。知识获取部分则聚焦于实体识别、关系抽取和事件知识学习等关键技术。知识融合章节讨论了本体匹配、实例匹配等技术，旨在解决知识图谱的多样性和异构性问题。知识图谱查询推理部分则介绍了基于符号的推理、链接预测以及知识存储和查询技术。最后，知识图谱应用章节通过电子商务、图书情报、企业商业、生物医疗等领域的实际案例，展示了知识图谱在不同场景中的应用价值。

三、知识图谱领域专家介绍

本书基于AMiner数据平台，对知识图谱领域的专家进行了系统梳理。书中分析了全球范围内知识图谱领域学者的分布、迁徙情况，并从知识表示与建模、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细分领域，详细介绍了各领域顶尖学者的研究方向与代表性成果。这些学者的研究成果不仅推动了知识图谱技术的发展，也为相关领域的研究提供了重要的参考。

四、知识图谱应用

书中从通用知识图谱和领域知识图谱两个方面介绍了知识图谱的应用。通用知识图谱如DBpedia、YAGO等，强调知识的广度，覆盖大量常识性知识。领域知识图谱则专注于特定行业，如电子商务、图书情报、企业商业等，通过构建行业知识库，为领域内的复杂分析和决策支持提供服务。书中通过多个实际案例，展示了知识图谱在不同领域的技术构建和应用现状，如电商图谱的构建与应用、生物医疗领域的知识图谱构建等。

五、知识图谱趋势研究

本书对知识图谱的发展趋势进行了深入分析，指出知识图谱在未来将呈现特色化、开放化和智能化的发展趋势。特色化体现在构建大规模知识图谱时，将更加注重领域特色和语言特性；开放化则强调知识图谱的开放共享，以促进技术的快速发展；智能化则体现在知识图谱与其他技术（如机器学习、深度学习）的融合，以提升应用的智能性。书中还基于AMiner数据平台，对知识图谱领域的近期研究热点进行了可视化分析，并对未来的研究方向进行了预测。

《人工智能之知识图谱》是一本集知识图谱理论、技术、应用与趋势于一体的权威研究报告。它不仅为研究人员提供了丰富的学术参考，也为产业界人士提供了实用的技术指导，是了解知识图谱技术及其应用的必备读物。