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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，《人工智能之知识图谱》(Research Report of Knowledge Graph)本研宄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宄概况。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宄学者的研宄方向与代表性文章，旨在为学术界、产业界提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、研宄与应用方向。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宄现状。

知识图谱趋势研宄。对知识图谱的发展趋势特点进行分析。并基于AMiner数据平台，对近期知识图谱领域研宄热点进行可视化分析，对未来知识图谱研宄方向进行预测。

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