【導(dǎo)讀】知識圖譜（Knowledge Graph)是人工智能重要分支知識工程在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的成功應(yīng)用，知識圖譜與大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)一起，成為推動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力之一?；诖吮尘埃度斯ぶ悄苤R圖譜》(Research Report of Knowledge Graph)本研宄報告對知識圖譜這一課題進行了簡單梳理，包括以下內(nèi)容：

• 知識圖譜的概念與研宄概況。對知識圖譜的概念、分類進行闡述，并分四個階段對知識工程的發(fā)展歷程進行介紹。

• 知識圖譜技術(shù)。從知識表示與建模、知識獲取、知識融合、知識圖譜查詢推理及知識圖譜應(yīng)用五個子領(lǐng)域來劃分，并分別介紹每個領(lǐng)域所應(yīng)用到的技術(shù)。

• 知識圖譜領(lǐng)域?qū)＜医榻B。依據(jù)AMiner數(shù)據(jù)平臺信息，對知識圖譜領(lǐng)域的5個細分領(lǐng)域進行梳理，重點介紹每一細分領(lǐng)域研宄學(xué)者的研宄方向與代表性文章，旨在為學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界提供知識圖譜技術(shù)及學(xué)者的分析依據(jù)，同時面向政府機關(guān)、高校、企業(yè)等對知識圖譜技術(shù)感興趣的機構(gòu)介紹該領(lǐng)域基本概念、研宄與應(yīng)用方向。包括頂尖學(xué)者的全球分布、遷徙概況、學(xué)者機構(gòu)分布、h-index分析，并依據(jù)AMiner評價體系，在知識圖譜發(fā)展過程中近十年的高引學(xué)者進行詳細介紹。

• 知識圖譜應(yīng)用。從通用知識圖譜應(yīng)用和領(lǐng)域知識圖譜應(yīng)用兩個方面來介紹。以電子商務(wù)、圖書情報、企業(yè)商業(yè)、船業(yè)投資、生物醫(yī)療五個領(lǐng)域，從圖譜構(gòu)建與知識應(yīng)用兩個方面介紹領(lǐng)域知識圖譜的技術(shù)構(gòu)建應(yīng)用與研宄現(xiàn)狀。

• 知識圖譜趨勢研宄。對知識圖譜的發(fā)展趨勢特點進行分析。并基于AMiner數(shù)據(jù)平臺，對近期知識圖譜領(lǐng)域研宄熱點進行可視化分析，對未來知識圖譜研宄方向進行預(yù)測。