知识图谱选型与实施指南（2021）

知识图谱作为机器认知智能实现的基础之—，是人工智能的重要组成部分，有助千实现自动化和智能化获取、 挖掘和应用知识， 获得了产业界和学术界的广泛关注。 知识图谱是以结构化的形式描述客观世界中的概念、 实体及其关系的大型知识网络， 将信息表达成更接近人类认知的形式， 提供了—种更好地组织、 管理和理解海溢信息的能力。 在政策部署、 技术研发、标准研制、 产业化推广、 前沿应用场景试点等多方面因素的共同驱动下， 知识图谱逐渐实现在智慧金融、 智慧医疗、智慧能源、 智能制造等众多领域的落地应用和深度融合， 同时在各行业的数字化转型过程中， 跨领域、 行业或产业的知识图谱也逐渐获得关注。

然而， 知识图谱的构建与应用过程有赖于多方的共同参与， 而且需要有效的运营维护， 这导致相关项目在实际建设中存在失败的风险。 尤其对于知识图谱应用企业而言，面临着概念模糊、 基础薄弱、 需求不清、 路径不明、 选型困难、 边界不清、 期望过高、 评估缺失、管理困难等问题， 如何选择、 设计和建设合适自身的知识图谱应用系统并有效部署运行， 已成为当前的一项重大挑战。

为进—步推进知识图谱在各领域的深化融合应用，帮助企业加深对知识图谱相关系统的认知， 辅助企业正确认识、选择、实施和应用知识图谱， 编制组依托知识图谱产业推进方阵、全国信息技术标准化技术委员会人工智能分委会知识图谱工作组启动并编制了《知识图谱选型与实施指南〉，从以下八大问题出发形成了各章节内容，具体白皮书展开逻辑架构图见图0-1。

1、什么是知识图谱

2、为什么应用知识图谱

3、什么是知识图谱应用系统

4、适不适合建设知识图谱应用系统

5、如何选择知识图谱应用系统

6、如何建设知识图谱应用系统

7、如何选择知识图谱应用系统建设方

8、有什么参考方案

由千知识图谱技术发展迅速， 白皮书编制时间和作者学识限制， 恐有纸漏或不严谨之处，敬请谅解和批评指正。