知识图谱学习资源——整体说明

整体说明

知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 同时知识图谱作为人工智能重要的一环，目前在推荐系统、问答系统中也起到越来越重要的作用，如果将人工智能生态中的语音图像识别，语音图像合成等类比为人类的输入和输出，知识图谱可以说会逐渐承担类似人类逻辑推理的功能，推动通用人工智能，甚至强人工智能的发展。 本专栏主要包括知识图谱的学习资料整理、心得、教程相关内容，整体上分为如下几个方面。

• [理论及论文]:主要整理收集知识图谱理论发展综述以及不同时期关键重要或者具有代表性的论文，从整体宏观上了解知识图谱的发展脉络。
• [图谱及数据集]:收集整理知识图谱常用的数据集和构建好的图谱数据，并介绍不同数据集的特点及其适应场景。
• [工具及服务]:收集在知识图谱开发中在不同阶段的常用工具和第三方服务，包括但不限于知识抓取、命名实体识别、知识推理等方面工具，从而可以较快速的推进知识图谱的开发，本专栏也会针对其中普遍通用的工具使用撰写教程。
• [白皮书及报告]:知识图谱发展演变过程中，很多学术机构或者企业针对不同领域、行业给出了一些路线图或者白皮书，通过这些路线图或者白皮书能够看出知识图谱具体的发展以及应用方向，对开拓视野都有很好的帮助。
• [机构及人物]:介绍知识图谱领域举足轻重的结构和知名人物，可以跟随大牛的脚步在知识图谱的海洋中探索，并丰富自己的人脉，走向人生巅峰。
• [视频课程]:收集整理市面上质量较高的视频类教程，可以起到一个快速入门的作用，力求以最小的投入达到实用的产出。
• [专栏合集]:收集整理各类技术网站上关于知识图谱系统专栏合集，比如知识图谱与深度学习、知识图谱与推荐系统等等，能够使读者在某个具体的方向深入学习知识图谱相关技术。
• [评测竞赛]:整理业界质量较高的评测竞赛，选择合适自己当前阶段的评测竞赛可以较好的锻炼实战水平，同时也可以了解到知识图谱前沿的技术。
• [项目案例]:收集整理利用知识图谱成功落地的项目应用，通过理论结合实际更好的理解知识图谱。
• [推广技术文章]:收集整理各类门户网站、公众号号关于知识图谱技术推广的文章，包括美团大脑、阿里知识图谱等具体商用产品的介绍，从而达到抓住热点，站住风口的目的。

本篇只是作为开篇对该专栏包含的内容进行整体介绍，后续文章会组件介绍相关资源的学习心得或者学习教程,大家尽请期待。

部分资源下载地址

https://github.com/husthuke