知识图谱入门必读4本书推荐

　　1.《知识图谱：概念与技术》，肖仰华等 著，可作为高年级本科生、硕士生或者博士生的教材，也适合企业与行业智能化的从业人员阅读。

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　　2.《从零构建知识图谱：技术、方法与案例》，邵浩，张凯，李方圆，张云柯，戴锡强著，这本书不仅详细讲解了知识图谱的技术原理和构建工具，而且还循序渐进地讲解了知识图谱的构建方法、步骤和行业应用。配有大量实战案例，并且开放了源代码

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　　3.《知识图谱：方法、实践与应用》，王昊奋，漆桂林，陈华钧编，《知识图谱：方法、实践与应用》既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用开发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材

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　　4.《知识图谱与深度学习》刘知远，韩旭，孙茂松著，这本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点，也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。

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　　刘知远

　　清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位，已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文60余篇，谷歌学术引用超过7 000次。博士论文曾被评为清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文。曾被评为清华大学优秀博士后，获得过中文信息学会青年创新奖，入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单（MIT TR-35 China）、中国科学技术协会青年人才托举工程、中国计算机学会青年学者提升计划。多次担任ACL、EMNLP、COLING、IJCNLP等著名国际会议的领域主席。

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