刚确定研究方向是知识图谱方向，想请问该如何着手学习呢？

目前在国内某头部科技媒体做兼职，去年对知识图谱做了较为全面的调研。不过尽可能同步一些与问题相关的信息。

知识图谱是新兴的多学科交叉的领域，涵盖语义网、自然语言处理、数据库等领域。因此，学术界知识图谱科研工作者，之前要么是做语义网的，要么是做自然语言处理的，当然还有一部分之前是做数据库的。其发展历程可以用下图表示。

当下互联网数据，可以分为结构化的数据、半结构化数据和非结构化（纯文本）数据。其中非结构化数据最多，也是最难从中抽取知识的，这是学术界研究的热点；结构化数据工业界主要在做，比如华为、蚂蚁金服、平安等。纯文本数据的知识图谱当下还没有较为成熟的落地应用方案，依然需要大量的人工去整理数据（获取知识）。

作为学习入门者，建议先熟悉知识图谱的流程（各生命周期），然后再去选择自己主要研究的方向（知识表示、实体识别、实体消歧、关系收取等）。从2018年底开始，国内陆续面市了几本知识图谱的书籍：

《知识图谱》赵军等编著，2018年12月，豆瓣评分8.1

《知识图谱：方法、实践与应用》王昊奋、漆桂林等编著，2019年8月，豆瓣评分6.9

《知识图谱：概念与技术》肖仰华编著，2020年1月，豆瓣评分7.6

注：我们在调研的过程中，书籍褒贬不一，为了不误导大家，所以给出豆瓣评分，供大家参考。最近清华大学也出版了一本书，但评价很低，所以就没有单独列出来。

除了书籍之外，国内外高校以及机构，也推出了一些知识图谱课程，调研过程中，大家提到比较多的是：

斯坦福大学的知识图谱系列课程：【CS520】斯坦福大学2020春季知识图谱课程（含中英字幕，自动生成）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili，适合英文比较好的同学，翻译是机器翻译，所以学习起来比较难受。

小象学院的知识图谱课程：知识图谱入门的知识_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili，这门课程是2018年的内容，优点是大而全，缺点是实践太少，听完后收获有限，调研过程中很多人被劝退。

深蓝学院的知识图谱课程：知识图谱理论与实践（线上） ，课程之前是4天线下集训课程，刚看官网推出了线上课程。调研期间，课程内容和服务还可以，实践比例大概占20%，但之前线下上课，知识量比较大，后期也需要仔细消化。

这些书籍以及课程教程，一定程度上降低了大家的入门门槛，但知识图谱自身知识点繁多，需要大家花费更多时间深度研究。

今年还会继续关注这个领域，有新的信息，也会及时同步。