知识图谱专题报告合辑(精选七篇) 附下载

知识图谱．是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构．

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报告一、知识图谱：打破人工智能的认知天花板

导读：

知识图谱作为人工智能的重要研究领域，其核心理念可追溯到第一次人工智能浪潮。但直至进入人工智能下半场，当具备能理解、会思考、可解释等特征的认知智能成为突破自身天花板的关键，知识图谱才得以蓬勃发展。近年来，知识图谱技术热度不减，作为实现认知智能的核心驱动力，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等诸多领域。

来源：infoQ

报告二、中国知识图谱应用趋势报告

导读：

知识图谱即KnowledgeGraph，以结构化的方式描述客观世界中实体、概念、事件以及之间的关系。其中，实体是指客观世界的具体事物；概念是指人类对于客观事物的概念化描述表示；事件是指发生在客观世界的活动，而关系则指实体、概念、事件之间客观存在的关联。

来源：爱分析

报告三、中国知识图谱行业研究报告

导读：

认知智能是探寻人类学习、理解、产生决策的生物能力，并将之赋予机器的技术统称，而实现机器认知，需要突破感知泛在、意识建立、低维到高维的主观概念形成、推理决策能力唤醒，以及多模态知识持续学习等能力瓶颈，其产生的价值也将使人工智能更加贴近人类的思维方式，而知识图谱作为人类意识和概念的承载体是现阶段认知智能主要的发展方向之一。

来源：艾瑞咨询

报告四、知识图谱与认知智能

导读：

认知的高度决定了你创造价值的高度，包括你对世界的认知及世界对你的认知。知识图谱与认知智能技术的发展，既孕育了圈层变更的机会，也带来了人、机器、企业如何协同与博弈的难题。

来源：复旦大学知识工场实验室

报告五、基于知识图谱的行业分析

导读：

知识图谱．是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构．

通过知识图谱，可以实现Web从网页链接向概念链接转变，支持用户按主题而不是字符串检索，从而真正实现语义检索．基于知识图谱的搜索引擎，能够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必浏览大量网页，就可以准确定位和深度获取知识．

来源：温启明

报告六、知识图谱标准化白皮书

导读：

知识图谱始于20世纪50年代，至今大致分为三个发展阶段：第一阶段（1955年—1977年）是知识图谱的起源阶段，在这一阶段中引文网络分析开始成为一种研究当代科学发展脉络的常用方法；第二阶段（1977年-2012年）是知识图谱的发展阶段，语义网得到快速发展，“知识本体”的研究开始成为计算机科学的一个重要领域，知识图谱吸收了语义网、本体在知识组织和表达方面的理念，使得知识更易于在计算机之间和计算机与人之间交换、流通和加工；第三阶段（2012年—至今）是知识图谱繁荣阶段，2012年谷歌提出GoogleKnowledgeGraph，知识图谱正式得名，谷歌通过知识图谱技术改善了搜索引擎性能。在人工智能的蓬勃发展下，知识图谱涉及到的知识抽取、表示、融合、推理、问答等关键问题得到一定程度的解决和突破，知识图谱成为知识服务领域的一个新热点，受到国内外学者和工业界广泛关注。

来源：中国电子技术标准化研究院

报告七、中国低代码平台指数测评报告

导读：

谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底向上的全面解析．１）对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输入的知识素材的抽象程度将其划分为３个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；２）分别对每个层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明，逐步揭示知识图谱技术的奥秘，及其与相关学科领域的关系；３）对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结．

来源：电子科技大学信息与软件工程学院

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