知识图谱(KnowledgeGraph)是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应 用，知识图谱与大数据和深度学习–起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之–。
基于此背景，本研究报告对知识图谱这一课题进行 了简单梳理，包括以下内容: 知识图谱的概念与研究概况。对知识图谱的概念、分类进行阐述，并分四个阶段对知识 工程的发展历程进行介绍。
知识图谱技术。从知识表示与建模、知识获取、知识融合、知识图谱查询推理及知识图 谱应用五个子领域来划分，并分别介绍每个领域所应用到的技术。
知识图谱领域专家介绍。依据AMiner数据平台信息，对知识图谱领域的5个细分领域 进行梳理，重点介绍每一细分领域研究学者的研究方向与代表性文章，旨在为学术界、产业.
界提供知识图谱技术及学者的分析依据，同时面向政府机关、高校、企业等对知识图谱技术 感兴趣的机构介绍该领域基本概念、研究与应用方向。包括顶尖学者的全球分布、迁徙概况、 学者机构分布、h-index分析，并依据AMiner评价体系，在知识图谱发展过程中近十年的高 引学者进行详细介绍。
知识图谱应用。从通用知识图谱应用和领域知识图谱应用两个方面来介绍。以电子商务、 图书情报、企业商业、船业投资、生物医疗五个领域，从图谱构建与知识应用两个方面介绍 领域知识图谱的技术构建应用与研究现状。
知识图谱趋势研究。对知识图谱的发展趋势特点进行分析。并基于AMiner数据平台， 对近期知识图谱领域研究热点进行可视化分析，对未来知识图谱研究方向进行预测。|
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