序二

随着数字化日渐成熟，知识图谱的应用正在广泛渗透到C端用户生活的方方面面，比如智能搜索。实际上，“知识图谱”概念最早由谷歌在2012年提出，它能够在反馈正确结果、给出全面总结、更深入广泛探索三大方面优化搜索效果。再比如电商智能推荐，阿里巴巴从2017年开始搭建电商认知图谱，将用户需求表达为图中的节点，并将需求点和电商领域的商品、类目、电商外部的通用领域知识等关联起来，从中挖掘客户的购物偏好和潜在的感兴趣的商品，使客户与商品和场景更好地连接。此外，还有O2O领域线上线下生活场景图谱，以美团为例，美团点评从2018年开始建立基于知识图谱的美团大脑，在客户、线下店铺和商品及不同的消费场景之间构建知识关联，从而优化客户的使用体验。

在B端，知识图谱在企业关联和企业分析方向也有很好的应用。比如对企业的法人或高管、企业之间的投资关系和关联风险进行分析，呈现在图谱上会非常直观。这种方式能够使海量信息以十分有效的方式在短时间内触达使用者。

知识图谱是企业将核心业务竞争能力和隐形数字资产融合形成新发展模式并获得持续竞争优势的关键技术，其应用领域日趋广泛，尤其在金融、医疗、制造等领域应用中发挥了极其重要的作用。王文广的这本书将知识图谱核心内容与深度学习技术融合，体系合理，理论完备，实践丰富，语言深入浅出，是研究与应用知识图谱的优秀参考书。

朱琳

微软人工智能和物联网实验室前首席执行官

微软-仪电人工智能创新院总经理

2022年3月13日