荐书：理解知识图谱必看的那些书、公众号和其他资料

初稿已完成，以后慢慢补充。

在知识图谱领域摸爬滚打了近三年，几乎全靠自学，现在想起来还是一把辛酸泪。虽然现在的工作和知识图谱没太多关系，但还是放不下自己研究了很久的领域，所以在此总结一些有用的书和资料，以便自己回顾，以便他人学习。

荐书：

我开始研究知识图谱的时候，相关书籍真的不多。大概是我当时按照“知识图谱”这个领域来搜索，结果自然是无功而返。其实，按照“语义网”搜索，可以找到很多基础又权威的资料。知识图谱和语义网可以说是双胞胎（非常相似但有细微的不同），知识图谱的描述语言，又和xml，html是亲戚。事实上，知识图谱最常用的描述语言RDF，有xml形式的写法。

1. 语义网基础教程

这本书可以说是我的“师傅”了，它把我领进了知识图谱的大门。我看的是第三版，现在应该已经出到了第四版。不过此书现在并不好买，大概只能在网上的个体书店或图书馆看到。

“知识图谱”虽然是2012年提出的，但其发展历程远不止于此。“知识图谱”更像是为了引起人们关注而起的一种噱头，它的前身语义网早在上世纪50年代就有研究资料了。语义网更重视知识图谱的上层结构，所以由此衍生出一系列通过逻辑推理补充语义网的方法。随着信息时代的到来，关于个体的数据量越来越大，所以更注重数据层的知识图谱才被提出来。

总之，这本书说明白了知识图谱的来龙去脉，以及表示它的几种语言是怎么用的。并且这本书已经出了四版，汉化得比较好，文字容易理解。

2. 关联数据：万维网上的结构化数据

这本书是2018年出的，相对来说新一些。目前这本书我只看了第一章，感觉还可以，所以也推荐一下。

在读这本书之前，我对知识图谱只有一个笼统的认识：见到知识图谱，能认出来；让我说知识图谱的用途，我也能罗列出一些诸如便于推理，辅助搜索引擎，个性化推荐等大众常识。但我并没有真正见过知识图谱的效用。这本书第一章让我真正理解了什么是关联数据（这种数据的形式，实际上就是知识图谱的形式）。由关联数据组成的网页，可以导出为RDF形式。而这种形式既便于人类理解，也便于机器理解。这种形式组成的网页，便于其他人对当前知识的利用。只要把对应的RDF复制下来，就相当于拥有了该网页中蕴含的知识，从而可以通过组合知识的方式创建自己的网页。

总结：个人认为，市面上适合知识图谱初学者的纸质书籍仍不算太多，大概因为知识图谱本身就没有什么确切的定义吧。最近王昊奋和肖仰华都除了知识图谱相关的书，我翻看了一下，感觉书的概括面不小，但不精，也太厚，其中语言有些晦涩，貌似也不是王老师和肖老师亲笔写的全书，因此不建议逐页阅读，有需要时当作查资料的工具书未尝不可。

荐公众号：

1. PaperWeekly

这个公众号可以说是比较有名了，经常解读顶会上的英文论文。此外，公众号还经常举办线下活动，在清华大学进行知识交流。主要就是邀请一些比较厉害的清华硕博士，讲自己在权威期刊或会议上发表的论文，当然还有答疑等线下交流的机会。

2. 机器之心

同样是学术分享公众号，但是文章的内容学术性没那么强，比较适合当作科普杂志来读。

3. AI科技大本营

大概和机器之心的模式差不多，分享一些AI方面的知识。

4. 开放知识图谱

从题目可以看出，公众号比较有针对性地介绍知识图谱方面的论文、新闻、知识。

5. 知识工厂

从名字也可以看出，公众号侧重分享知识图谱和深度学习的相关知识。

荐工具：

1. Gephi

复杂网络领域常用的画图软件。可导入CSV格式的三元组，然后就可以把知识图谱可视化了。当然Neo4j功能应该更强大，但我没怎么用过，暂时先不推荐，用过之后再补充。

2. Protege

把RDF或OWL文件导入，也能可视化。和Gephi不同的是，这个软件面向语义网更多一些，所以不能承担太大的数据量，个人认为100个实体大概就是其上限了。这个软件的好处在于支持推理。

3. rdf2rdf

一个可将知识图谱描述文件转化为三元组的程序，具体见文章：https://blog.csdn.net/LucyGill/article/details/79501700

（其实就是把rdf，owl，xml等格式的知识图谱转化为N-triples格式啊。转化后再用Gephi可视化一下，可以清楚地看到知识图谱的结构。）

荐人（排名分先后）：

1. 鲍捷

在语义网时代就开始研究知识图谱，在这个领域挺有发言权的。看过他的讲稿，感觉他真正了解知识图谱的来龙去脉，说话也通俗易懂。

2. 王昊奋

在小象学院开设了知识图谱相关视频课程，初学者看他的视频也是不错的。（悄悄说一句，tb在卖这个课程，只要几块钱就能买到录屏版）他曾经参与美国智能问答机器人的构建，也算是元老了。

3. 肖仰华

因为我的研究偏上层结构，而他一直强调上层结构重要，所以对他还是比较有好感的。看过他的文章，也不错，适合新手。

4. 刘知远

主要涉及深度学习方面的知识图谱，比如知识图谱向量化的Trans系列，好多算法都是他们课题组做的。清华大学的老师，比较年轻。去年在北京举办过一个逼格比较高的知识图谱活动。（两天都提供精美的餐食，很遗憾没去……）

5. 漆桂林

带着团队做各类知识图谱，人比较接地气。之前在知乎问过知识图谱方向的相关问题，他竟然主动回答了（惊）。师兄还加了他的微信，据说如果想的话还可以跟着他的课题组干活。

6. 李涓子

不是特别了解，看过她写的知识图谱相关综述。好像也是清华的，和刘知远同事。

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