知識圖譜與認知智能：基本原理、關鍵技術、應用場景與解決方案

內 容 簡 介認知的高度決定了你創造價值的高度，包括你對世界的認知及世界對你的認知。知識圖譜與認知智能技術的發展，既孕育了圈層變更的機會，也帶來了人、機器、企業如何協同與博弈的難題。本書總計12章，從理論到產業應用對知識圖譜與認知智能進行了介紹。第1～7章圍繞知識圖譜與認知智能的需求，以用戶、設備、企業為中心，講解知識體系建設、知識圖譜構建、知識存儲、知識推理的基本原理與關鍵技術。第8～12章講解如何運用知識圖譜與認知智能技術，構建產品化及系統化解決方案，以滿足企業營銷、服務、供應鏈、生產、運維、經營管理、數據交易等應用場景的業務需求。讀者通過本書可以瞭解企業認知智能的原理、應用方法、執行策略，以此構建企業認知博弈的最優策略。企業數據智能相關從業者可以參考本書，構建以用戶為中心的企業認知智能解決方案，通過人機協同的方式，實現對業務的認知與引導，並從業務演變中獲益。此外，本書可以作為自然語言處理、知識工程、人工智能、社會計算等相關課程的教材。

第1章  知識圖譜與認知智能理論的基本概念    1
1.1  人工智慧    2
1.1.1  人工智慧的類型    2
1.1.2  人工智慧的能力層級    5
1.2  知識圖譜    6
1.2.1  知識的形態    6
1.2.2  知識圖譜的定義    7
1.2.3  知識圖譜涉及的技術領域    9
1.3  認知智能    10
1.3.1  認知智能的定義    10
1.3.2  認知智能與知識圖譜的技術關聯    13
1.3.3  認知智能的技術領域    14

第2章  知識圖譜與認知智能的需求場景    15
2.1  知識圖譜與認知智能需求總覽    16
2.1.1  認知智能的產業需求    16
2.1.2  認知智能的產業落地    18
2.1.3  認知智能的產業價值    21
2.1.4  認知智能的產業影響    22
2.2  個體認知智能    23
2.2.1  個體對環境的認知智能需求場景    23
2.2.2  環境對個體的認知智能需求場景    25
2.3  物聯認知智能    26
2.3.1  消費物聯網中的認知智能    27
2.3.2  工業物聯網中的認知智能    29
2.4  企業認知智能    31
2.4.1  企業認知智能與企業協同    32
2.4.2  企業認知智能需求總覽    33
2.4.3  企業全域數據治理場景    35
2.4.4  企業營銷認知智能場景    36
2.4.5  企業生產認知智能場景    38
2.4.6  企業經營管理認知智能場景    40

第3章  知識體系建設    42
3.1  知識體系建設理論    43
3.1.1  知識體系定義    43
3.1.2  知識體系建設的方法    44
3.1.3  知識體系建設的原則    48
3.2  用戶知識體系    49
3.2.1  用戶畫像知識體系理論    50
3.2.2  用戶畫像知識體系建設的挑戰    51
3.2.3  用戶畫像知識體系建設的方法    52
3.2.4  用戶畫像基礎知識體系    56
3.2.5  用戶營銷領域的用戶畫像知識體系    58
3.2.6  用戶增長領域的用戶畫像知識體系    62
3.3  物聯知識體系    63
3.3.1  商品知識圖譜知識體系    64
3.3.2  設備知識圖譜知識體系    66
3.4  企業業務知識體系    69
3.4.1  企業全域知識體系    69
3.4.2  企業營銷服務知識體系    71
3.4.3  企業生產與運維知識體系    72
3.4.4  企業經營管理知識體系    73
3.4.5  企業風險管理與投資知識體系    74
3.5  知識體系建設與知識治理    78
3.5.1  數據治理    79
3.5.2  知識治理與企業知識戰略    84

第4章  知識圖譜構建    86
4.1  知識圖譜構建系統    87
4.1.1  知識圖譜的構建流程    87
4.1.2  知識圖譜構建系統的整體架構    90
4.2  知識抽取系統    92
4.2.1  知識抽取的數據來源    92
4.2.2  知識抽取框架    94
4.2.3  實體抽取    100
4.2.4  關系抽取    101
4.2.5  屬性抽取    103
4.3  知識融合系統    104
4.3.1  知識融合的流程    104
4.3.2  知識融合系統的架構    106
4.3.3  用戶域的知識融合    108
4.3.4  物聯域的知識融合    110
4.3.5  企業域的知識融合    111
4.4  知識質量校驗    112

第5章  知識存儲與計算之圖數據庫    115
5.1  知識圖譜與圖數據庫    116
5.1.1  圖數據庫的基礎知識    116
5.1.2  知識圖譜與圖數據庫存儲解決方案    118
5.1.3  知識圖譜應用與圖數據庫    121
5.2  圖數據庫相關技術    122
5.2.1  圖數據庫技術的發展史    122
5.2.2  圖數據庫與傳統數據庫    123
5.2.3  圖數據庫的數據模型    124
5.2.4  圖數據庫的存儲介質    125
5.2.5  圖數據庫的引擎    126
5.3  開源圖數據庫產品介紹    126
5.4  圖數據庫評估標準    129

第6章  知識存儲計算之圖計算    130
6.1  知識圖譜與圖計算    131
6.2  圖計算基礎    134
6.2.1  圖網路的基礎定義與理論    134
6.2.2  節點分析類演算法    136
6.2.3  關系鏈分析類演算法    137
6.2.4  全圖分析類演算法    138
6.2.5  子圖匹配演算法    138
6.2.6  社區發現演算法    138
6.3  圖深度學習    139
6.3.1  圖深度學習與知識圖譜    140
6.3.2  圖神經網路演算法的原理    141
6.3.3  圖神經網路演算法的對比    143
6.3.4  圖表示學習演算法    144
6.3.5  GraphSAGE    146
6.3.6  GAT    148
6.4  圖計算框架    149
6.4.1  圖計算平臺的難點    149
6.4.2  開源圖計算框架介紹    150
6.4.3  圖計算平臺的評估標準    152

第7章  知識推理    155
7.1  知識推理的理論    156
7.1.1  基礎理論    156
7.1.2  認知科學理論    157
7.1.3  產業實踐理論    157
7.1.4  認知協同理論    159
7.2  知識推理的技術體系    161
7.3  知識問答    163
7.3.1  知識問答的定義與需求場景    163
7.3.2  垂直域的知識問答    166
7.3.3  知識問答產品的需求拆解    167
7.3.4  知識問答技術的難點    168
7.3.5  知識問答系統的整體技術方案    169
7.3.6  知識問答系統的技術架構    171
7.3.7  知識問答系統中的意圖識別模塊    174
7.3.8  知識問答系統中的推理查詢模塊    174
7.3.9  知識問答系統中的配置管理模塊    177
7.3.10  知識問答運營    178
7.4  知識補全    179
7.4.1  知識補全定義    179
7.4.2  知識補全的方法    180
7.4.3  知識補全的技術架構與方案    183
7.4.4  對知識補全的進一步思考    184

第8章  知識圖譜管理平臺    186
8.1  知識圖譜管理平臺的產品架構    187
8.1.1  知識圖譜管理平臺的應用場景與流程    187
8.1.2  知識圖譜管理平臺的產品設計挑戰    188
8.1.3  知識圖譜管理平臺的產品架構概覽    189
8.1.4  知識建模模塊    190
8.1.5  知識構建模塊    191
8.1.6  知識存儲與計算模塊    193
8.1.7  知識推理模塊    194
8.1.8  知識圖譜管理平臺的產品落地    195
8.2  知識圖譜管理平臺評估    197
8.2.1  技術架構評估    198
8.2.2  知識建模模塊評估    199
8.2.3  知識構建模塊評估    199
8.2.4  知識存儲與計算模塊評估    200
8.2.5  知識推理模塊評估    201
8.2.6  安全能力評估    202
8.2.7  系統運維評估    202

第9章  知識圖譜與營銷認知智能    204
9.1  認知智能與企業營銷系統的整體解決方案    205
9.1.1  用戶營銷的認知過程    206
9.1.2  企業營銷系統    207
9.1.3  企業營銷認知智能的系統實現    209
9.1.4  營銷認知之企業私域流量場景    212
9.1.5  營銷認知之B2B營銷場景    214
9.1.6  營銷認知之企業產銷協同場景    216
9.2  知識圖譜與用戶智能認知    217
9.2.1  用戶畫像分析引擎    218
9.2.2  用戶智能標簽引擎    219
9.2.3  智能用戶數據中台    227
9.3  知識圖譜與社群認知引導    231
9.3.1  社群認知的形態    231
9.3.2  社群認知引導與社群演變    233
9.3.3  社群認知引導與智能推薦    234
9.3.4  社群認知引導與營銷機器人    236
9.4  知識圖譜與商品搜索    238
9.4.1  商品搜索基礎理論    239
9.4.2  商品搜索技術架構    241
9.5  知識圖譜與智能推薦    244
9.5.1  知識圖譜助力推薦的方法論    245
9.5.2  知識圖譜助力推薦的技術架構    247
9.5.3  知識圖譜助力推薦的產品方案    250
9.5.4  知識圖譜助力推薦的標簽映射    253
9.6  知識圖譜與營銷服務機器人    254
9.6.1  社群營銷機器人    255
9.6.2  智能客服機器人    256
9.6.3  營銷機器人的認知能力建設    258
9.7  知識圖譜與智能供應鏈    260
9.7.1  供應鏈管理中的知識圖譜與認知智能    261
9.7.2  智能渠道管理    263
9.7.3  供應鏈風險預警    264
9.7.4  企業智能採購助手    266

第10章  知識圖譜與物聯網認知智能    269
10.1  設備認知智能    270
10.2  設備知識圖譜建設    272
10.3  設備數據採集、存儲與計算    274
10.3.1  設備數據採集與存儲計算平臺    274
10.3.2  設備物聯網與圖數據庫    275
10.3.3  設備物聯網與圖計算    277
10.3.4  電網配網潮流計算    278
10.4  設備健康管理    280
10.4.1  設備健康狀態管理系統    280
10.4.2  設備運維檢修    283
10.5  設備智能調度與先進控制    286
10.5.1  設備智能調度    286
10.5.2  設備先進控制    288
10.6  能源設備認知智能解決方案    290
10.6.1  能源設備認知智能解決方案總覽    290
10.6.2  能源設備知識圖譜建設    291
10.6.3  能源的知識推理案例：能源設備運行斷面檢索    295

第11章  知識圖譜與企業認知智能    300
11.1  企業認知大腦    301
11.1.1  企業認知智能戰略    301
11.1.2  企業認知大腦的整體架構    304
11.1.3  企業認知大腦與企業物聯網平臺    308
11.1.4  企業認知大腦與企業數據中台    309
11.1.5  企業認知大腦與企業AI中台    310
11.1.6  企業認知智能應用體系    311
11.1.7  企業認知大腦的團隊建設    313
11.1.8  企業認知大腦的落地流程示例    315
11.1.9  企業認知大腦的投入產出分析    317
11.2  企業知識庫    319
11.2.1  企業知識庫面臨的挑戰    319
11.2.2  企業知識庫與知識圖譜    320
11.2.3  企業知識庫的解決方案    321
11.3  企業決策助手    323
11.3.1  企業決策助手的理論體系    323
11.3.2  企業決策助手的產品需求    325
11.3.3  企業決策助手的產品方案    326
11.3.4  企業管理駕駛艙    329
11.3.5  商業智能決策助手    332
11.3.6  專業智能決策助手    334
11.4  企業辦公智能    338
11.4.1  企業辦公協同    338
11.4.2  企業數字人    339
11.4.3  企業智能組織管理    342
11.5  企業風控與投資認知智能    344
11.5.1  企業風控認知智能    345
11.5.2  企業投資認知智能    346
11.6  企業認知智能與個體認知智能    351
11.6.1  認知博弈與認知協同    351
11.6.2  巨集觀協同與微觀協同    352

第12章  認知智能與數據交易流通    354
12.1  數據的要素    355
12.2  數據交易的特性    356
12.3  數據交易解決方案    357
12.3.1  數據交易解決方案總覽    358
12.3.2  數據交易的平臺建設    359
12.3.3  數據交易的知識治理    361
12.3.4  數據交易的需求匹配    361
12.3.5  數據交易的隱私保護    363