第1章　知識工程 001
1.1　知識工程與歷史沿革 002
1.1.1　知識工程是什么 002
1.1.2　知識就是力量 003
1.1.3　知識工程的歷程 008
1.2　知識表示與推理 013
1.2.1　知識表示 013
1.2.2　推理 018
1.3　專家系統(tǒng)與知識圖譜 022
1.3.1　專家系統(tǒng) 022
1.3.2　知識圖譜 026

第2章　知識工程的邏輯基礎(chǔ) 032
2.1　命題與量詞 033
2.2　邏輯聯(lián)結(jié)詞 036
2.2.1　“與”“或”“非”運算 036
2.2.2　邏輯聯(lián)結(jié)詞的復(fù)合運算 038
2.3　充分必要條件 044

第3章　知識工程的推理基礎(chǔ) 054
3.1　演繹推理與合情推理 055
3.1.1　演繹推理 055
3.1.2　合情推理 058
3.2　計算機實現(xiàn)推理的過程 063
3.2.1　計算機實現(xiàn)演繹推理 064
3.2.2　計算機實現(xiàn)合情推理 072

第4章　專家系統(tǒng) 075
4.1　初識專家系統(tǒng) 076
4.1.1　什么是專家系統(tǒng) 076
4.1.2　專家系統(tǒng)的應(yīng)用 078
4.1.3　專家系統(tǒng)的優(yōu)勢與不足 079
4.2　專家系統(tǒng)的機理 080
4.2.1　專家系統(tǒng)的構(gòu)成 080
4.2.2　專家系統(tǒng)的分類 081
4.2.3　專家系統(tǒng)的推理 083
4.3　專家系統(tǒng)Python實例 087

第5章　知識圖譜 092
5.1　本體知識與知識圖譜 093
5.1.1　什么是本體知識 093
5.1.2　本體的構(gòu)成 094
5.1.3　知識圖譜與三元組 096
5.2　知識圖譜的實現(xiàn)路徑 098
5.2.1　知識圖譜的構(gòu)建 098
5.2.2　知識圖譜的存儲、查詢與推理 101
5.2.3　知識圖譜的應(yīng)用 102
5.3　知識圖譜的Python實例 104

第6章　Neo4j入門 109
6.1　Neo4j環(huán)境準(zhǔn)備 112
6.1.1　創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫 112
6.1.2　運行數(shù)據(jù)庫 113
6.2　常用語句格式 114
6.2.1　數(shù)據(jù)的創(chuàng)建 114
6.2.2　數(shù)據(jù)的修改 116
6.2.3　數(shù)據(jù)的刪除 118
6.2.4　數(shù)據(jù)的查詢 120
6.3　Neo4j的經(jīng)典解決方案 128
6.3.1　金融風(fēng)控應(yīng)用：欺詐監(jiān)測 129
6.3.2　社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：推薦系統(tǒng) 129
6.3.3　知識圖譜應(yīng)用：三國人物 132

第7章　Neo4j的實踐案例 136
7.1　案例一：唐代人物社交網(wǎng)絡(luò) 137
7.1.1　案例背景 137
7.1.2　創(chuàng)建 138
7.1.3　查詢 144
7.1.4　批量導(dǎo)入數(shù)據(jù) 146
7.2　案例二：《家有兒女》人物關(guān)系圖譜 152
7.2.1　案例背景 152
7.2.2　創(chuàng)建 154
7.2.3　查詢 160
7.3　案例三：銀行欺詐監(jiān)測圖譜 163
7.3.1　案例背景 163
7.3.2　創(chuàng)建 165
7.3.3　查詢 168

附錄 170
附錄A　圖數(shù)據(jù)庫的發(fā)展脈絡(luò) 171
附錄B　花卉知識圖譜 181
附錄C　騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab 使用說明 190