2019-2020中国知识图谱行业研究报告
知识图谱发展报告(2018)
前言1.知识图谱的研究目标与意义知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。
知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。
知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。
知识图谱于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎，知识图谱属于人工智能重要研究领域——知识工程的研究范畴，是利用知识工程建立大规模知识资源的一个杀手锏应用。
94年图灵奖获得者、知识工程的建立者费根鲍姆给出的知识工程定义——将知识集成到计算机系统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务。
在大数据时代，知识工程是从大数据中自动或半自动获取知识，建立基于知识的系统，以提供互联网智能知识服务。
大数据对智能服务的需求，已经从单纯的搜集获取信息，转变为自动化的知识服务。
我们需要利用知识工程为大数据添加语义/知识，使数据产生智慧（smart data），完成从数据到信息到知识，最终到智能应用的转变过程，从而实现对大数据的洞察、提供用户关心问题的答案、为决策提供支持、改进用户体验等目标。
知识图谱在下面应用中已经凸显出越来越重要的应用价值：-知识融合：当前互联网大数据具有分布异构的特点，通过知识图谱可以对这些数据资源进行语义标注和链接，建立以知识为中心的资源语义集成服务；-语义搜索和推荐：知识图谱可以将用户搜索输入的关键词，映射为知识图谱中客观世界的概念和实体，搜索结果直接显示出满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页；-问答和对话系统：基于知识的问答系统将知识图谱看成一个大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，直接得到用户关心问题的答案；-大数据分析与决策：知识图谱通过语义链接可以帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持。
知识图谱应用研究
知识图谱应用研究随着人工智能的迅速发展，知识图谱作为其中的一种形式成为了炙手可热的话题。
知识图谱是一种基于语义网络的知识组织和表达形式，可以为各种应用场景提供有力的支持。
在本文中，我们将对知识图谱的应用领域进行探讨，并分析其在不同场景下的优缺点。
一、自然语言处理自然语言处理一直是人工智能研究的重点领域，目前已经取得了一定的进展。
而知识图谱的应用正是自然语言处理中的重要组成部分。
通过将大量的语言数据转化成图谱结构，实现了对语言规则和语义逻辑的深度分析和理解，使计算机能够模拟人类的语言处理过程，从而更好地进行自然语言理解、机器翻译、语音识别等任务。
但是，在现实应用中，由于自然语言表达的变化多样，很难将所有的语言模式都映射到图谱结构中。
因此，知识图谱在自然语言处理领域还存在一定的挑战和瓶颈。
二、智能问答系统智能问答系统是知识图谱的另一个重要应用领域。
该系统通过对用户提问进行分析，结合知识图谱中的相关知识节点，给出最优的回答。
与传统的搜索引擎不同，智能问答系统的核心在于其根据知识图谱的语义、关系、约束等知识提供准确的回答。
在实际应用中，智能问答系统与自然语言处理的关系非常紧密，需要不断完善语义分析和知识图谱的结构，才能提供更加精准的查询结果。
随着知识图谱技术的不断发展，智能问答系统在未来将得到更加广泛和深入的应用。
三、智能医疗智能医疗是近年来知识图谱的另一个重要应用领域。
医疗行业是一个巨大的信息系统，每天产生的数据量都是非常惊人的。
知识图谱技术的应用可以有效地处理和管理这些海量的数据，并提供一系列强大的辅助决策工具，如疾病诊断、药物配方、医学知识库等。
通过知识图谱的组织和表达，还可以更加精准地实现患者病历的分析和医疗资源的管理，大大提高医疗服务的质量和效率。
但是，由于医学领域的知识和语义非常复杂，因此在知识图谱应用中还需要进一步优化算法和模型。
四、智能推荐智能推荐是指利用人工智能技术分析用户的历史数据或行为，并依据用户的兴趣特征和习惯推荐他们可能感兴趣的内容。
知识图谱行业研究报告
充足数据源助推行业发展
充足的数据源是构建高质量知识图谱的重要前提。目前，半结构 化、非结构化、结构化数据源均越来越丰富，成为助推知识图谱 行业发展的重要力量。在非结构化数据方面，除网络日志、网页 、社交网络等传统开放链接来源，传感器、定位系统等物联网感 知设备亦逐渐成为知识图谱的重要数据采集源，数据采集渠道进 一步拓宽。在半结构化和结构化数据方面，一批通用型开放链接 知识库项目发展迅速并逐步完善，如Freebase、Wikidata、 DBpedia、YAGO等，这些知识库主要由人工构建，将非结构化数据 转化成半结构化或结构化数据，覆盖面较广，包含大量实体、关 系、事实等数据，是知识图谱的重要数据来源。
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万维网
（
年）
在1990至2000年间，万维网Web1.0逐渐兴起，成为大众共享 信息的公共平台，一批人工构建大规模知识库亦在此背景下出现， 如英文的WordNet，中文的HowNet等。1998年，万维网之 父蒂姆·伯纳斯·李提出语义网，语义网直接向机器提供可直接用 于程序处理的知识表示，是自然语言处理的前身。万维网 Web1.0开启了知识共享时代，为互联网环境下大规模知识表示 和共享奠定了基础。
2023年）》
制定了一系列推动工业互联网新型基础设施建设 量质并进的发展目标。3月，《中华人民共和国 国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》（以下简称“纲要”）全文正 式发布。在共19篇65章的纲要全文中，“智能 ”、“智慧”相关表述达57处。以人工智能为 代表的新一代信息技术，将成为我国十四五期间 推动经济高质量发展、建设创新型国家，实现新 型工业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要 技术保障和核心驱动力之一。
行业上游
(2023)中国知识图谱行业研究报告(一)
(2023)中国知识图谱行业研究报告(一)
中国知识图谱行业研究报告
概述
•2023年中国知识图谱市场规模有望突破100亿元
•知识图谱是指利用图谱模型来表示知识的一种知识表示方法•目前国内知识图谱产业正在经历快速发展阶段
技术趋势
•基于知识图谱的智能问答系统将逐渐取代基于搜索引擎的问答方式
•基于知识图谱的智能客服系统将成为企业数字化转型的重要组成部分
•知识图谱与人工智能、区块链等技术的结合将会带来更多的应用场景
市场前景
•教育领域：利用知识图谱打造个性化、智能化的教育平台
•医疗领域：利用知识图谱构建医疗知识库和智能辅助诊断系统•金融领域：利用知识图谱加强风险控制和客户管理
行业热点
•知识图谱数据可视化工具的研发
•知识图谱自动化构建技术的提升
•知识图谱标准化和融合技术的发展
未来展望
•未来几年内，中国知识图谱市场有望保持高速增长态势
•知识图谱产业将成为人工智能发展的重要支撑
•未来，知识图谱将成为企业数字化转型的重要基础设施之一
主要挑战
•知识图谱数据的质量和规模问题
•知识图谱应用场景的局限性问题
•知识图谱行业标准和规范的缺失问题
发展策略
•加强知识图谱相关人才的培养和引进
•加强知识图谱产业生态建设，促进行业标准化和融合
•推动知识图谱技术与其他技术的深度融合，拓展应用场景
结语
中国知识图谱产业正处于高速发展期，面临诸多机遇和挑战。
未来，随着技术的成熟和应用场景的拓展，知识图谱将会为各个行业带来更多的智能化解决方案，推动数字化转型和经济发展。
中国知识图谱行业研究报告(一)
中国知识图谱行业研究报告(一)中国知识图谱行业研究报告随着人工智能的不断进步，知识图谱逐渐成为了一个备受关注的领域。
最近，一份关于中国知识图谱行业的研究报告发布了，这份报告提供了关于该行业的丰富信息，让我们一起来看看吧。
报告的结构该报告可以分为四大部分：行业概述、市场状况和竞争、发展趋势，以及未来展望。
行业概述部分主要介绍了知识图谱的定义及其发展历程，以及当前该行业的主要驱动因素。
市场状况和竞争部分则介绍了已有企业的市场份额和主要竞争者，以及新进入公司的难点和策略。
发展趋势部分汇总了该领域的主要趋势，包括技术和市场方面的发展。
未来展望部分则对该行业的未来发展进行了预测和分析。
市场状况和竞争该行业已经出现许多相对成熟的企业，在市场上占据了一定的份额。
最有名的知识图谱公司是百度知识图谱，它在PC搜索、移动搜索和语音搜索等方面均处于领先地位。
此外，腾讯、阿里巴巴、华为等公司也在该领域展开了业务。
对于新入场的公司而言，他们需要同时解决数据质量问题以及成本问题，因为知识图谱需要耗费大量的人力和物力进行数据整理和维护。
发展趋势该行业的最大发展机遇是不断提高的数据质量和人工智能技术，以及未来大数据时代的到来。
首先，数据质量对于知识图谱的运作至关重要，如何保证数据质量将是一个长期努力的事情；其次，人工智能技术会不断提高核心技术，未来可能会基于大规模数据和机器学习算法进行开发。
未来展望该行业的未来将有很大的发展空间，但也存在不少的不确定性。
未来，知识图谱将会进一步融合机器学习、大数据等技术，同时也会逐渐向着具有前瞻性和智能化的方面发展。
未来还有许多尚未解决的问题，如数据隐私、知识图谱整合、知识图谱类比推理等等。
结论尽管该行业存在许多挑战，但是中国的知识图谱行业依然发展迅速。
该行业的发展是由于其对商业和社会的巨大影响。
虽然该行业既是由反复测试和需求驱动的，但是因为其强大的潜力及其它工业/企业领域的持续关注，这个行业的前景依然非常的光明。
基于知识图谱国内知识管理发展研究
基于知识图谱国内知识管理发展研究知识图谱是指一种用来表现和描述知识领域的图形模型，包含了领域知识、概念和实体之间的关系。
知识图谱可以帮助我们更好地理解和组织知识，促进不同领域之间的交流和合作。
在这篇文章中，我们将探讨基于知识图谱的国内知识管理发展状况。
首先，知识管理是组织管理中的一个重要领域，是指通过收集、组织、存储、分享和使用知识来提高组织绩效和竞争力的过程。
在国内，知识管理还处于起步阶段，许多企业对知识管理的理解和实践还存在很大的误区和不足。
然而，随着知识图谱技术的发展，越来越多的企业开始关注和应用知识图谱技术来优化知识管理。
一些大型企业如百度、阿里巴巴和华为等，已经开始建立自己的知识图谱平台，积极探索知识图谱在企业中的应用。
其次，基于知识图谱的知识管理有以下几个特点：1. 基于延迟采用的知识共享模型采用知识图谱可以实现知识的延迟采用，即在知识产生后不立即公开，而是在对其进行记录、分析和分类后再分享给其他人使用。
这种模型可以提高知识的质量和可靠性，促进知识的共享和传播。
2. 实现跨领域的知识共享和整合知识图谱能够实现不同领域之间的知识共享和整合，因为知识图谱能够识别和描述不同领域之间的关系和相似性，从而将知识整合到一起。
3. 提高知识搜索和检索效率知识图谱能够提高知识搜索和检索的效率，因为它能够基于语义，理解用户的意图和问题，从而精准地筛选出最相关的知识和信息。
4. 促进知识创新和智能决策知识图谱能够为企业提供智能化的决策支持和知识创新的工具，因为它能够将不同领域的知识和信息、业务和技术进行整合、分析和应用，从而帮助企业更好地理解市场趋势和客户需求。
最后，基于知识图谱的知识管理发展面临以下几个挑战：1. 数据质量问题知识图谱需要高质量的数据支持，而现有的数据不可避免地存在不完整、不准确、不规范等问题。
因此，需要采取有效的方法来清洗、组织和标准化数据，提高数据的质量和准确性。
2. 知识分类和建模问题知识图谱需要对知识进行分类和建模，但是不同领域之间的知识分类标准不同，难以实现统一标准化。
知识图谱行业分析报告
知识图谱行业分析报告知识图谱行业分析报告一、定义知识图谱是指将一组实体（如人、地点、事件或概念）之间的关系表示为一个网络图形。
它是一种标准化的方法，可以将知识以结构化方式向计算机提供。
并通过机器学习和自然语言处理等技术对这些知识进行分析和推理。
二、分类特点根据知识图谱的应用场景和数据来源等分类，可以将知识图谱分为传统知识图谱、深度知识图谱、跨媒体知识图谱等。
它们的特点分别如下：1.传统知识图谱：基于关系数据库构建。
主要用于解决企业内部知识管理、搜索、排重等问题。
2.深度知识图谱：以传统知识图谱为基础，根据深度学习的理念，利用广量语言、图像等素材进行建模，拥有更为深入的内容，涵盖更多维度。
3.跨媒体知识图谱：基于异构数据源构建。
能够对不同媒体类型的数据进行一体化的检索管理。
三、产业链知识图谱行业的产业链主要包括数据采集、知识抽取、知识表示、应用开发等环节。
其中，数据采集是知识图谱的基础操作，抽取和表示是对数据的预处理，应用开发是将图谱应用在具体业务中。
四、发展历程知识图谱起源于九十年代的万维网，这时候的万维网是一堆互不关联的页面，难以建立信息的相互关系。
2002年，谷歌推出了PageRank算法，建立了万维网网页之间的连通性图谱。
此后，知识图谱的概念逐渐普及，知识图谱的相关技术得到快速发展。
五、行业政策文件国家五部委发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要推动实现人工智能技术系统化、产业化、规模化，建设全球领先的人工智能创新中心，培育一批优秀人工智能企业。
六、经济环境随着人工智能技术的发展，知识图谱相关企业的市场需求逐渐扩大，行业规模不断壮大。
根据数据显示，2019年全球知识图谱市场规模已达20亿元，预计到2025年将达到150亿元。
七、社会环境知识图谱技术可以解决人们高效获取信息的问题，对于行业应用和人类生活有着广泛的作用。
不过，随着数据采集和使用的持续增长，难免会产生一些安全隐患，需要加强数据安全保护。
中国知识图谱行业分析
业务1
知识工程 业务2 ...... 业务n
流程知识
传统知识工程和知识图谱
领域知识
知
识 管
管理知识
理
制度知识
文化知识
传统知识工程的知识管理
知识图谱
知识图谱是认知智能的底层支撑
为描绘物理世界生产生活行为提供有效的方法与工具
让机器具备认知智能具体体现在让机器掌握知识，拥有理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力，拥有解释数据、解 释过程进而解释现象的能力，拥有推理、规划等一系列人类所独有的思考认知能力，而这些能力的实现与大规模、结构化、 关联密度高的背景知识是密不可分的。 知识图谱通过对海量结构化和非结构化数据进行知识萃取并关联形成网状知识结构，对概念间的关系属性进行联结和转换， 支持非线性的、高阶关系的分析，为描绘物理世界生产生活行为提供了有效的方法与工具，是认知智能的底层支撑。知识 图谱帮助机器实现认知智能的“理解”和“解释”能力：通过建立从数据到知识图谱中实体、概念、关系的映射，使机器 能理解数据，从数据中提炼出行业或领域内高精度的知识；通过利用知识图谱中实体、概念和关系来解释现实世界中的事 物和现象，使机器能解释现象。更进一步的，基于知识图谱和逻辑规则或统计规律，机器能推理出实体或概念间深层的、 隐含的关系，实现认知智能的“推理”能力。
• 基于新一代信息技术演化生 成的基础设施
• 例如，以5G、物联网、工业 互联网、卫星互联网为代表 的通信网络基础设施；以人 工智能、云计算、区块链等 为代表的新技术基础设施， 以数据中心、智能计算中心 为代表的算力基础设施等
信息基础设施
新型基础设施建设的范围
• 深度应用互联网、大数据、人工智
能等技术，支撑传统基础设施转型
知识图谱构建过程的关键技术有知识表示（如RDF、OWL）、知识抽取（如实体识别与链接、关系抽取）、知识融合（如 本体对齐、实体对齐）、知识存储（如图数据库存储、RDF存储技术）、知识推理等。由于图数据相对于传统的关系型数 据具有更强大的表达能力，善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，因此图数据的计算与推理逐渐成为知识 图谱的重要研究任务之一。 图计算专用于图结构化数据之间关联性的推理运算，基础数据格式与图存储相对应，由代表实体和本体的“点”、代表语 义关系的“边”和边上的权重组成。图计算算法主要包括遍历算法（全盘访问每一个节点）、社区发现（用于计算社交网 络中人际关系）、PageRank（源自搜索引擎，用于网页链接排序） ，以及最短路径算法（解决图结构中距离问题），在 知识图谱中主要应用遍历算法进行知识推理，以发现实体间隐藏的关系。
行业知识图谱的构建及应用
⾏业知识图谱的构建及应⽤【说在前⾯】本⼈博客新⼿⼀枚，象⽛塔的⽼⽩，职业场的⼩⽩。
以下内容仅为个⼈见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图]【补充说明】如果你对知识图谱感兴趣，欢迎先浏览我的另⼀篇随笔：⼀、知识图谱的机遇与挑战分享⼀下肖仰华教授的报告。
报告深度剖析知识图谱的发展进程，系统整理知识图谱上半场的主要成果，分析知识图谱下半场的挑战与机遇，以期为各⾏业的认知智能实践带来有益的参考。
▌知识图谱上半场1. 传统知识⼯程2. ⼤数据知识⼯程①⼤规模简单知识表⽰②知识获取③基于知识图谱的简单推理3. ⼤数据知识⼯程到底解决了哪些问题？①语⾔表达鸿沟②缺失的因果链条③碎⽚化数据的关联与融合④深化⾏业数据的理解与洞察⑤显著提升了机器的⾃然语⾔理解⽔平⑥基于知识图谱的⼤规模知识服务⑦知识图谱可视化已⼤量应⽤⑧⼤数据知识⼯程理论体系⽇趋完善▌知识图谱下半场1. 应⽤场景转变2. 新的趋势①繁杂的应⽤场景②深度的知识应⽤③密集的专家知识④有限的数据资源3. 机遇4. 应对策略知识表⽰⽅⾯：①与其他知识表⽰的协同表⽰与推理②知识图谱的多模态表⽰③知识图谱的个性化表⽰知识获取⽅⾯：①发展低成本知识获取⽅法②注重多粒度知识获取③发展⼤规模常识知识获取④复杂知识获取机制与⽅法①知识图谱应⽤透明化②基于知识图谱的可解释⼈⼯智能③发展符号知识指导下的机器学习模型▌总结⼆、⾏业知识图谱的构建与应⽤分享⼀下PlantData的⽂章：⾏业知识图谱构建与应⽤。
1. 知识图谱整体结构描述知识图谱结构拓扑图如图所⽰：企业全量数据应⽤挑战及应对策略：（1）多源异构数据难以融合使⽤知识图谱（本体）对各类数据建模，基于可动态变化的数据模型（概念-实体-属性-关系），实现统⼀建模。
（2）数据模式动态变迁困难使⽤可⽀持数据模式动态变化的知识图谱的数据存储。
（3）⾮结构化数据计算机难以理解利⽤信息抽取技术。
（4）数据使⽤专业程度过⾼（5）分散的数据难以统⼀消费利⽤在知识融合的基础上，基于语义检索、知识问答、图计算、推理、可视化等技术，提供数据检索/分析/利⽤，统⼀平台。
知识图谱技术：从弱人工智能到强人工智能的跨越
知识图谱技术：从弱人工智能到强人工智能的跨越引言在当今这个信息爆炸的时代，多源异构数据的整合与分析已经成为各行各业的共同挑战。
为了满足这一需求，基于知识图谱技术的解决方案应运而生。
它不仅为客户提供知识平台构建、分析挖掘、知识问答和归因分析等服务，更是推动了人工智能从弱到强的跨越。
一、产品服务知识图谱技术通过以下服务，满足客户在数据处理和分析方面的全方位需求。
1、知识平台构建数据采集：运用先进的技术手段，从各种来源抓取、清洗和整合数据，确保数据的准确性和完整性。
知识图谱生成：利用知识图谱技术，将数据转化为结构化的知识库，为后续的数据分析提供有力支撑。
2、分析挖掘服务关联分析：深入挖掘数据之间的潜在联系，发现隐藏在数据中的价值。
趋势预测：基于历史数据和实时数据，运用机器学习和统计方法预测未来的趋势和变化。
3、知识问答系统自然语言处理：将用户的问题转化为机器可读的语言，提高问答系统的理解和响应速度。
答案推荐与生成：基于知识图谱和自然语言处理技术，快速检索相关知识和信息，为用户提供精准、全面的答案。
4、归因分析事件关联：通过强大的关联分析功能，确定不同事件之间的因果关系，帮助用户更好地理解数据背后的原因。
决策支持：基于归因分析结果，为企业提供数据驱动的决策建议，助力决策者做出更加明智的选择。
二、应用领域知识图谱技术的应用领域广泛，涵盖金融、医疗、电商和政府与企业战略等多个领域。
1、金融风险评估：利用知识图谱技术分析金融市场的各种数据，帮助金融机构评估风险并提供相应的风险管理策略。
投资策略优化：通过关联分析和趋势预测，为投资者提供更加精准的投资方向和策略，提高投资回报率。
2、医疗疾病诊断辅助：基于知识图谱和自然语言处理技术，为医生提供全面的疾病信息和诊断建议，提高诊断准确率。
治疗方案推荐：根据患者的病情和个体特征，推荐最佳的治疗方案和药物选择，促进患者的康复。
3、电商商品推荐：通过分析用户的购物历史和行为数据，为用户推荐符合其需求的商品和服务，提高购物体验和用户满意度。
知识图谱的应用与发展趋势
知识图谱的应用与发展趋势随着人工智能的逐步发展，知识图谱逐渐成为人们关注的焦点。
知识图谱是一种将人类知识以结构化的方式表达出来的图形化表现形式，它可以被用来精确地描述和表现各种语言和特定领域的知识，并辅助人们进行数据分析、决策和推荐等。
知识图谱的应用领域非常广泛，例如：1.搜索引擎：通过建立知识图谱，搜索引擎可以更准确地理解人类语言，从而实现更准确的搜索结果。
2.智能家居：知识图谱可以帮助智能家居更好地理解用户的需求和行为，从而为用户提供更好的智能家居体验。
3.智能医疗：通过建立医疗知识图谱，可以实现更好的病情诊断、药物推荐和治疗方案设计等。
4.金融风险控制：知识图谱可以提高机构对各种金融风险的分析和预测能力，从而实现更有效的风险控制。
5.自然语言处理：知识图谱可以帮助自然语言处理系统更好地理解人类语言，从而实现更准确的自然语言处理结果。
知识图谱的发展也非常迅速，其主要发展趋势包括以下几个方面：1.多领域知识图谱：未来的知识图谱将不仅仅是对单一领域的知识进行建模，而是可以将来自不同领域的知识进行整合，从而实现更全面、丰富的知识图谱。
2.知识图谱的质量和准确性：知识图谱的质量和准确性直接影响着其应用效果，未来的发展趋势是加强对知识图谱质量和准确性的控制和管理，从而保障知识图谱的应用效果。
3.知识推理技术：未来的知识图谱将会结合知识推理技术，实现从已知知识中推导出新的知识和结论的能力。
4.开发者生态：建立稳定多样的知识图谱工具和应用库，以满足未来知识图谱开发者的需求，形成知识图谱的生态圈。
不过，目前国内关于知识图谱的技术、应用和研究方向仍有很多的不足和机遇，需要许多科学家、企业家、教育家和政策制定者共同合作，加强研究和合作，才能使知识图谱在更多领域得到应用，为我们的未来带来更多机遇和福利。
ccks 2019全国知识图谱与语义计算大会在杭州隆重召开
66中文信息学报2019年X孙茂松(1962—),通信作者，教授•博士生导师，主要研究领域为自然语言理解、中文信息处理、机器翻译等。
E-mail:sms@CCKS2019全国知识图谱与语义计算大会在杭州隆重召开2019年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2019)于8月24日至27日在杭州召开，由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，浙江大学承办。
本次会议主题是“知识智能”。
大会吸引了来自海内外的800多名科研学者、工业界专家和知名企业代表参加。
会议回顾了知识图谱与语义计算的进展情况，探讨了领域内的新发现、新技术和新应用，旨在让社会各界了解知识图谱与与语义计算的新方向和新趋势，以推动我国语言与知识计算领域的进一步发展。
CCKS2019会议分为学科前沿讲习班和大会主会两个阶段。
8月24日至25日，中国中文信息学会《前沿技术讲习班MATT)第十六期在杭州宝盛水博园大酒店举行。
前沿技术讲习班邀请了国内外优秀青年学者及工业界专家，内容涵盖了知识图谱的推理、构建，自然语言的推理、关系抽取及知识图谱应用等方面，分别从知识图谱的构建及在实际场景中的应用等角度介绍了知识图谱的最新进展和实战经验。
8月260,CCKS会议主会开幕式也在杭州宝盛水博园大酒店举行，中国中文信息学会理事长方滨兴院士致欢迎辞，语言与知识计算专业委员会主任、清华大学计算机科学与技术系李涓子教授介绍了语言与知识计算专委会以及CCKS大会历史，大会主席清华大学朱小燕教授和大会程序委员会主席哈尔滨工业大学秦兵教授分别介绍了大会的组织情况。
浙江大学陈华钧教授主持了开幕式。
主会包括特邀报告、优秀学术论文报告、知识图谱相关顶级会议回顾、知识图谱评测与竞赛及知识图谱工业界论坛等环节。
特邀报告环节邀请了海内外知名学者和工业界代表介绍了学科前沿信息及重要成果，英国南安普顿大学(University of Southampton)的Dame Wendy Hall教授作了题为"Web Science,Al and Future of the Internet"的特邀报告；美国伊利诺伊大学香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign)的Heng Ji教授作了题为"PaperRobot:Automated Scientific Knowledge Graph M的特邀报告；加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo)的李明教授作了题为“第三代聊天机器人”的特邀报告，介绍了第三代聊天机器人架构和可行的实现方法；百度CTO王海峰博士作了题为“知识图谱与语义理解”的特邀报告，介绍了百度知识图谱与语义理解技术及应用，并探讨了未来发展方向。
国内知识图谱研究综述与评估
综述
1.知识图谱的定义和理论模型
知识图谱是一种以图形化方式表示知识的手段，它将各种实体、概念及其之 间的关系以图形化的方式呈现出来。知识图谱的理论模型主要基于图模型和语义 网络，它可以将知识的语义信息表示为节点和边。节点表示实体、概念或事件， 边表示它们之间的关系。知识图谱可以清晰地揭示知识之间的复杂关系，为知识 的获取、共享和应用提供了便利。
国内研究者基于知识图谱的主题分析方法，提出了一种多层次的主题发现和 跟踪方法，为舆情分析和情报分析提供了有效的手段。此外，序列挖掘也是知识 图谱的应用领域之一，它可以对序列数据进行分析和挖掘。国内研究者利用知识 图谱的序列挖掘方法，提出了一种基于规则的情感分析方法，为情感分析提供了 新的思路和方法。
此外，信息抽取和数据挖掘等技术也是知识图谱的重要研究方向之一，它们 共同研究了如何从海量数据中提取有用的知识。
2.国内知识图谱研究成果的不足
虽然国内知识图谱研究已经取得了一定的成果，但还存在一些不足。首先是 对知识图谱的基础理论研究不够深入，需要进一步加强研究。其次，在技术实现 方面，还需要探索更加高效和准确的技术和方法。此外，目前国内知识图谱的应 用领域还相对较窄，需要进一步拓展其应用范围，特别是在智能问答、智能推荐、 自动驾驶等新兴领域的应用还有待于深入研究。
国内知识图谱研究综述与评估
01 引言
0ห้องสมุดไป่ตู้ 评估
目录
02 综述 04 结论
随着知识经济的发展，知识图谱作为一种新型的知识表示和组织方式，已经 在各个领域得到了广泛的应用。本次演示旨在对国内知识图谱研究进行综述和评 估，总结研究成果和不足，并指出未来研究方向和建议。
引言
知识图谱是一种以图形化方式表示知识的手段，它可以将复杂的知识结构化、 可视化和智能化。知识图谱的发展经历了多个阶段，从早期的概念提出到现在的 广泛应用，知识图谱已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。在国内外学者 的努力下，知识图谱研究已经取得了显著的进展。
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算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着
应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下，
人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共
知识图谱
知识图谱能实现的是通过概念间 的关联进行联结、转换，从而对 人类社会生产、生活行为进行描 绘，如业务规范、生产流程、人 际关系等
语义识别 语义识别
目标抽取
基于图谱 开发应用
知识图谱概念定义
是一种描绘实体间关系的语义网络，是认知智能的必要基础
知识图谱是一种描绘实体之间关系的语义网络，是人工智能重要研究领域——知识工程的主要表现形式之一。知识图谱通 过RDF（三元组），既“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合的形式，以人类对世界认知的角度，阐 述世间万物之间的关系，通过NLP技术、图计算、知识表示学习等手段，将非线性世界中的知识信息结构化，以便机器计 算、存储和查询，起到赋予机器人类认知的效果 ，是人工智能技术走向认知的必要基础。
人工智能与生产力的关系
人工智能
感知智能
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
生产力
认知智能
行为智能
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
指导
知识生产力
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
劳动生产力
• 计算机视觉 • 语音识别 • ……
自然语言处理（NLP）
NLP技术其实也是一种识别，是 对人类文明符号——文字在语义 上的初步认知
人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的
符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分
别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计
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过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合， 通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合，
最终形成完整形态上的知识图谱。
在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深
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度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来
2019-2020中国知识图谱 行业研究报告
摘要
人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动
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生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者
更与生产力相对应，NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。
原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经
同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合
市场期待的方向。
人工智能三大流派分类与融合趋势
连接主义
符号主义
行为主义
机器学习
深度学习
智能语音 计算机视觉 自然语言理解
……
知识图谱 知识工程
专家系统
启发式算法
控制论
智能机器人系统 信息理论 控制理论
知识图谱以RDF形式阐述万物关系
实体
关系
另一 RDF
知识图谱RDF（三元组）形式
知识图谱结构
自然世界
知识图谱发展历程
三个时期五个阶段奠定了现代知识期和五个阶段。1950-1977年是启蒙期，包含了基础概念阶段和专家系统阶段的开端， 这一时期文献索引的符号逻辑被提出并且应用；1977-2012年是知识图谱不断演变的成长期，包含了大部分专家系统阶段 和Web 1.0和2.0阶段，在此期间出现了很多如WordNet、Cyc、Hownet等大规模的人工知识库，知识工程成为了人工智能 重要的研究领域，2012年，Google正式提出的知识图谱概念，开启了现代知识图谱的序章；2012年至今是知识图谱的发 展期，中国企业开始入局，以BAT为代表的科技公司依托自身业务，在搜索引擎、电商、医疗等领域开始应用知识图谱技 术，解决办法服务商们也从大数据赛道中脱颖而出，将知识图谱技术拓展到安防、金融、教育等更多领域，让AI跳出感知 智能的商业局限，向解决各产业生产环节中的核心痛点更进一步。
最佳的应用价值。
2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为
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106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市
场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。
随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行
神经系统
控制逻辑 计算机 智能控制系统
生物 控制论
工程 控制论 自组织
系统
人工智能技术应用本质
认知智能使AI触及生产核心，知识图谱决定认知智能的起点
人工智能与互联网或5G等技术本质上存在差别，后者解决的是信息的发出、传递、接收与反馈的闭环问题，而人工智能的 本质是进行生产力升级，因此评判人工智能使用的是否有价值，要看其技术应用是否贴近生产核心。人类生产力可以归类 为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应。 以计算机视觉、语音识别为代表的感知智能应用深度学习，在算力与数据的支撑下突破了工业红线，实现了机器对于自然 界具象事物的判断与识别，但仅仅如此并没有触及核心生产环节，所以也就限制了其商业应用半径。当人们使用机器能识 别更多事物的时候，自然而然的引发了，对事物背后的事理，理解、分析和决策的深层次需求，认知智能呼之欲出。认知 智能核心解决的问题是对人类文明抽象概念的识别与联想，通过自然语言处理（NLP）技术对文字内容在语义上进行初步 认知和自动抓取，经由知识图谱对概念间的关系属性进行联结、转换，从而对人类社会生产、生活行为进行描绘，实现业 务规范梳理、生产流程可视化、人际关系挖掘等代表应用，这与注重经验、逻辑和方法论累积的知识生产力产生了直接对 应，而与劳动生产力相对应的行为智能同样需要知识的指导，所以认知智能的发展才是人工智能回归本质的表征，而搭建 知识图谱是认知智能可以参与生产的基础锚点。
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业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求 将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有
正向意义。
知识图谱技术概述
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中国知识图谱市场概述
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中国知识图谱细分市场分析
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中国数据智能代表企业案例展示
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人工智能技术分类和趋势
三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步