知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能：基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景與解決方案（博文視點(diǎn)出品）

第1章 知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能理論的基本概念 1
1.1 人工智能 2
1.1.1 人工智能的類型 2
1.1.2 人工智能的能力層級(jí) 5
1.2 知識(shí)圖譜 6
1.2.1 知識(shí)的形態(tài) 6
1.2.2 知識(shí)圖譜的定義 7
1.2.3 知識(shí)圖譜涉及的技術(shù)領(lǐng)域 9
1.3 認(rèn)知智能 10
1.3.1 認(rèn)知智能的定義 10
1.3.2 認(rèn)知智能與知識(shí)圖譜的技術(shù)關(guān)聯(lián) 13
1.3.3 認(rèn)知智能的技術(shù)領(lǐng)域 14

第2章 知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能的需求場(chǎng)景 15
2.1 知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能需求總覽 16
2.1.1 認(rèn)知智能的產(chǎn)業(yè)需求 16
2.1.2 認(rèn)知智能的產(chǎn)業(yè)落地 18
2.1.3 認(rèn)知智能的產(chǎn)業(yè)價(jià)值 21
2.1.4 認(rèn)知智能的產(chǎn)業(yè)影響 22
2.2 個(gè)體認(rèn)知智能 23
2.2.1 個(gè)體對(duì)環(huán)境的認(rèn)知智能需求場(chǎng)景 23
2.2.2 環(huán)境對(duì)個(gè)體的認(rèn)知智能需求場(chǎng)景 25
2.3 物聯(lián)認(rèn)知智能 26
2.3.1 消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)中的認(rèn)知智能 27
2.3.2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的認(rèn)知智能 29
2.4 企業(yè)認(rèn)知智能 31
2.4.1 企業(yè)認(rèn)知智能與企業(yè)協(xié)同 32
2.4.2 企業(yè)認(rèn)知智能需求總覽 33
2.4.3 企業(yè)全域數(shù)據(jù)治理場(chǎng)景 35
2.4.4 企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)認(rèn)知智能場(chǎng)景 36
2.4.5 企業(yè)生產(chǎn)認(rèn)知智能場(chǎng)景 38
2.4.6 企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理認(rèn)知智能場(chǎng)景 40

第3章 知識(shí)體系建設(shè) 42
3.1 知識(shí)體系建設(shè)理論 43
3.1.1 知識(shí)體系定義 43
3.1.2 知識(shí)體系建設(shè)的方法 44
3.1.3 知識(shí)體系建設(shè)的原則 48
3.2 用戶知識(shí)體系 49
3.2.1 用戶畫(huà)像知識(shí)體系理論 50
3.2.2 用戶畫(huà)像知識(shí)體系建設(shè)的挑戰(zhàn) 51
3.2.3 用戶畫(huà)像知識(shí)體系建設(shè)的方法 52
3.2.4 用戶畫(huà)像基礎(chǔ)知識(shí)體系 56
3.2.5 用戶營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的用戶畫(huà)像知識(shí)體系 58
3.2.6 用戶增長(zhǎng)領(lǐng)域的用戶畫(huà)像知識(shí)體系 62
3.3 物聯(lián)知識(shí)體系 63
3.3.1 商品知識(shí)圖譜知識(shí)體系 64
3.3.2 設(shè)備知識(shí)圖譜知識(shí)體系 66
3.4 企業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)體系 69
3.4.1 企業(yè)全域知識(shí)體系 69
3.4.2 企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)知識(shí)體系 71
3.4.3 企業(yè)生產(chǎn)與運(yùn)維知識(shí)體系 72
3.4.4 企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理知識(shí)體系 73
3.4.5 企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理與投資知識(shí)體系 74
3.5 知識(shí)體系建設(shè)與知識(shí)治理 78
3.5.1 數(shù)據(jù)治理 79
3.5.2 知識(shí)治理與企業(yè)知識(shí)戰(zhàn)略 84

第4章 知識(shí)圖譜構(gòu)建 86
4.1 知識(shí)圖譜構(gòu)建系統(tǒng) 87
4.1.1 知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程 87
4.1.2 知識(shí)圖譜構(gòu)建系統(tǒng)的整體架構(gòu) 90
4.2 知識(shí)抽取系統(tǒng) 92
4.2.1 知識(shí)抽取的數(shù)據(jù)來(lái)源 92
4.2.2 知識(shí)抽取框架 94
4.2.3 實(shí)體抽取 100
4.2.4 關(guān)系抽取 101
4.2.5 屬性抽取 103
4.3 知識(shí)融合系統(tǒng) 104
4.3.1 知識(shí)融合的流程 104
4.3.2 知識(shí)融合系統(tǒng)的架構(gòu) 106
4.3.3 用戶域的知識(shí)融合 108
4.3.4 物聯(lián)域的知識(shí)融合 110
4.3.5 企業(yè)域的知識(shí)融合 111
4.4 知識(shí)質(zhì)量校驗(yàn) 112

第5章 知識(shí)存儲(chǔ)與計(jì)算之圖數(shù)據(jù)庫(kù) 115
5.1 知識(shí)圖譜與圖數(shù)據(jù)庫(kù) 116
5.1.1 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)知識(shí) 116
5.1.2 知識(shí)圖譜與圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)解決方案 118
5.1.3 知識(shí)圖譜應(yīng)用與圖數(shù)據(jù)庫(kù) 121
5.2 圖數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)技術(shù) 122
5.2.1 圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展史 122
5.2.2 圖數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 123
5.2.3 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型 124
5.2.4 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)介質(zhì) 125
5.2.5 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的引擎 126
5.3 開(kāi)源圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品介紹 126
5.4 圖數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) 129

第6章 知識(shí)存儲(chǔ)計(jì)算之圖計(jì)算 130
6.1 知識(shí)圖譜與圖計(jì)算 131
6.2 圖計(jì)算基礎(chǔ) 134
6.2.1 圖網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)定義與理論 134
6.2.2 節(jié)點(diǎn)分析類算法 136
6.2.3 關(guān)系鏈分析類算法 137
6.2.4 全圖分析類算法 138
6.2.5 子圖匹配算法 138
6.2.6 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 138
6.3 圖深度學(xué)習(xí) 139
6.3.1 圖深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜 140
6.3.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理 141
6.3.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的對(duì)比 143
6.3.4 圖表示學(xué)習(xí)算法 144
6.3.5 GraphSAGE 146
6.3.6 GAT 148
6.4 圖計(jì)算框架 149
6.4.1 圖計(jì)算平臺(tái)的難點(diǎn) 149
6.4.2 開(kāi)源圖計(jì)算框架介紹 150
6.4.3 圖計(jì)算平臺(tái)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) 152

第7章 知識(shí)推理 155
7.1 知識(shí)推理的理論 156
7.1.1 基礎(chǔ)理論 156
7.1.2 認(rèn)知科學(xué)理論 157
7.1.3 產(chǎn)業(yè)實(shí)踐理論 157
7.1.4 認(rèn)知協(xié)同理論 159
7.2 知識(shí)推理的技術(shù)體系 161
7.3 知識(shí)問(wèn)答 163
7.3.1 知識(shí)問(wèn)答的定義與需求場(chǎng)景 163
7.3.2 垂直域的知識(shí)問(wèn)答 166
7.3.3 知識(shí)問(wèn)答產(chǎn)品的需求拆解 167
7.3.4 知識(shí)問(wèn)答技術(shù)的難點(diǎn) 168
7.3.5 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的整體技術(shù)方案 169
7.3.6 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 171
7.3.7 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)中的意圖識(shí)別模塊 174
7.3.8 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)中的推理查詢模塊 174
7.3.9 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)中的配置管理模塊 177
7.3.10 知識(shí)問(wèn)答運(yùn)營(yíng) 178
7.4 知識(shí)補(bǔ)全 179
7.4.1 知識(shí)補(bǔ)全定義 179
7.4.2 知識(shí)補(bǔ)全的方法 180
7.4.3 知識(shí)補(bǔ)全的技術(shù)架構(gòu)與方案 183
7.4.4 對(duì)知識(shí)補(bǔ)全的進(jìn)一步思考 184

第8章 知識(shí)圖譜管理平臺(tái) 186
8.1 知識(shí)圖譜管理平臺(tái)的產(chǎn)品架構(gòu) 187
8.1.1 知識(shí)圖譜管理平臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景與流程 187
8.1.2 知識(shí)圖譜管理平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)挑戰(zhàn) 188
8.1.3 知識(shí)圖譜管理平臺(tái)的產(chǎn)品架構(gòu)概覽 189
8.1.4 知識(shí)建模模塊 190
8.1.5 知識(shí)構(gòu)建模塊 191
8.1.6 知識(shí)存儲(chǔ)與計(jì)算模塊 193
8.1.7 知識(shí)推理模塊 194
8.1.8 知識(shí)圖譜管理平臺(tái)的產(chǎn)品落地 195
8.2 知識(shí)圖譜管理平臺(tái)評(píng)估 197
8.2.1 技術(shù)架構(gòu)評(píng)估 198
8.2.2 知識(shí)建模模塊評(píng)估 199
8.2.3 知識(shí)構(gòu)建模塊評(píng)估 199
8.2.4 知識(shí)存儲(chǔ)與計(jì)算模塊評(píng)估 200
8.2.5 知識(shí)推理模塊評(píng)估 201
8.2.6 安全能力評(píng)估 202
8.2.7 系統(tǒng)運(yùn)維評(píng)估 202

第9章 知識(shí)圖譜與營(yíng)銷(xiāo)認(rèn)知智能 204
9.1 認(rèn)知智能與企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)的整體解決方案 205
9.1.1 用戶營(yíng)銷(xiāo)的認(rèn)知過(guò)程 206
9.1.2 企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng) 207
9.1.3 企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)認(rèn)知智能的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 209
9.1.4 營(yíng)銷(xiāo)認(rèn)知之企業(yè)私域流量場(chǎng)景 212
9.1.5 營(yíng)銷(xiāo)認(rèn)知之B2B營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景 214
9.1.6 營(yíng)銷(xiāo)認(rèn)知之企業(yè)產(chǎn)銷(xiāo)協(xié)同場(chǎng)景 216
9.2 知識(shí)圖譜與用戶智能認(rèn)知 217
9.2.1 用戶畫(huà)像分析引擎 218
9.2.2 用戶智能標(biāo)簽引擎 219
9.2.3 智能用戶數(shù)據(jù)中臺(tái) 227
9.3 知識(shí)圖譜與社群認(rèn)知引導(dǎo) 231
9.3.1 社群認(rèn)知的形態(tài) 231
9.3.2 社群認(rèn)知引導(dǎo)與社群演變 233
9.3.3 社群認(rèn)知引導(dǎo)與智能推薦 234
9.3.4 社群認(rèn)知引導(dǎo)與營(yíng)銷(xiāo)機(jī)器人 236
9.4 知識(shí)圖譜與商品搜索 238
9.4.1 商品搜索基礎(chǔ)理論 239
9.4.2 商品搜索技術(shù)架構(gòu) 241
9.5 知識(shí)圖譜與智能推薦 244
9.5.1 知識(shí)圖譜助力推薦的方法論 245
9.5.2 知識(shí)圖譜助力推薦的技術(shù)架構(gòu) 247
9.5.3 知識(shí)圖譜助力推薦的產(chǎn)品方案 250
9.5.4 知識(shí)圖譜助力推薦的標(biāo)簽映射 253
9.6 知識(shí)圖譜與營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)機(jī)器人 254
9.6.1 社群營(yíng)銷(xiāo)機(jī)器人 255
9.6.2 智能客服機(jī)器人 256
9.6.3 營(yíng)銷(xiāo)機(jī)器人的認(rèn)知能力建設(shè) 258
9.7 知識(shí)圖譜與智能供應(yīng)鏈 260
9.7.1 供應(yīng)鏈管理中的知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能 261
9.7.2 智能渠道管理 263
9.7.3 供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 264
9.7.4 企業(yè)智能采購(gòu)助手 266

第10章 知識(shí)圖譜與物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)知智能 269
10.1 設(shè)備認(rèn)知智能 270
10.2 設(shè)備知識(shí)圖譜建設(shè) 272
10.3 設(shè)備數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與計(jì)算 274
10.3.1 設(shè)備數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái) 274
10.3.2 設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)與圖數(shù)據(jù)庫(kù) 275
10.3.3 設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)與圖計(jì)算 277
10.3.4 電網(wǎng)配網(wǎng)潮流計(jì)算 278
10.4 設(shè)備健康管理 280
10.4.1 設(shè)備健康狀態(tài)管理系統(tǒng) 280
10.4.2 設(shè)備運(yùn)維檢修 283
10.5 設(shè)備智能調(diào)度與先進(jìn)控制 286
10.5.1 設(shè)備智能調(diào)度 286
10.5.2 設(shè)備先進(jìn)控制 288
10.6 能源設(shè)備認(rèn)知智能解決方案 290
10.6.1 能源設(shè)備認(rèn)知智能解決方案總覽 290
10.6.2 能源設(shè)備知識(shí)圖譜建設(shè) 291
10.6.3 能源的知識(shí)推理案例：能源設(shè)備運(yùn)行斷面檢索 295

第11章 知識(shí)圖譜與企業(yè)認(rèn)知智能 300
11.1 企業(yè)認(rèn)知大腦 301
11.1.1 企業(yè)認(rèn)知智能戰(zhàn)略 301
11.1.2 企業(yè)認(rèn)知大腦的整體架構(gòu) 304
11.1.3 企業(yè)認(rèn)知大腦與企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 308
11.1.4 企業(yè)認(rèn)知大腦與企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái) 309
11.1.5 企業(yè)認(rèn)知大腦與企業(yè)AI中臺(tái) 310
11.1.6 企業(yè)認(rèn)知智能應(yīng)用體系 311
11.1.7 企業(yè)認(rèn)知大腦的團(tuán)隊(duì)建設(shè) 313
11.1.8 企業(yè)認(rèn)知大腦的落地流程示例 315
11.1.9 企業(yè)認(rèn)知大腦的投入產(chǎn)出分析 317
11.2 企業(yè)知識(shí)庫(kù) 319
11.2.1 企業(yè)知識(shí)庫(kù)面臨的挑戰(zhàn) 319
11.2.2 企業(yè)知識(shí)庫(kù)與知識(shí)圖譜 320
11.2.3 企業(yè)知識(shí)庫(kù)的解決方案 321
11.3 企業(yè)決策助手 323
11.3.1 企業(yè)決策助手的理論體系 323
11.3.2 企業(yè)決策助手的產(chǎn)品需求 325
11.3.3 企業(yè)決策助手的產(chǎn)品方案 326
11.3.4 企業(yè)管理駕駛艙 329
11.3.5 商業(yè)智能決策助手 332
11.3.6 專業(yè)智能決策助手 334
11.4 企業(yè)辦公智能 338
11.4.1 企業(yè)辦公協(xié)同 338
11.4.2 企業(yè)數(shù)字人 339
11.4.3 企業(yè)智能組織管理 342
11.5 企業(yè)風(fēng)控與投資認(rèn)知智能 344
11.5.1 企業(yè)風(fēng)控認(rèn)知智能 345
11.5.2 企業(yè)投資認(rèn)知智能 346
11.6 企業(yè)認(rèn)知智能與個(gè)體認(rèn)知智能 351
11.6.1 認(rèn)知博弈與認(rèn)知協(xié)同 351
11.6.2 宏觀協(xié)同與微觀協(xié)同 352

第12章 認(rèn)知智能與數(shù)據(jù)交易流通 354
12.1 數(shù)據(jù)的要素 355
12.2 數(shù)據(jù)交易的特性 356
12.3 數(shù)據(jù)交易解決方案 357
12.3.1 數(shù)據(jù)交易解決方案總覽 358
12.3.2 數(shù)據(jù)交易的平臺(tái)建設(shè) 359
12.3.3 數(shù)據(jù)交易的知識(shí)治理 361
12.3.4 數(shù)據(jù)交易的需求匹配 361
12.3.5 數(shù)據(jù)交易的隱私保護(hù) 363