#好书推荐##好书奇遇季#《TensorFlow知识图谱实战》，京东当当天猫都有发售。配套源码、PPT课件、数据集、开发环境与答疑服务。
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。
另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力可为互联网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之网”愿景成为可能。
随着深度学习在各个领域中获得的成功应用，科研人员尝试着使用深度学习去解决知识图谱构建的问题，因为这两个领域的相关特征信息都是相对低层次的，可以借助深度学习的强大学习能力学习其中的复杂信息，目前来看这个尝试是成功的，应用深度学习技术可以简单有效地构建知识图谱。
本书内容
本书分为13章：第1章从搭建环境开始，包含TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习；第2~4章介绍TensorFlow API的使用；第5章是Dataset API，学习使用原生API处理数据的方法；第6~8章是实战准备部分，介绍ResNet模型、词嵌入模型、情感分类；第9 ~10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”；第11~13章搭建了知识图谱联合抽取模型，利用本书所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。
本书选用TensorFlow 2作为深度学习的框架，从基础语法开始到使用TensorFlow 2进行深度学习知识图谱的构建和实战代码的编写，全面介绍使用TensorFlow 2进行知识图谱构建的核心技术和涉及的相关知识，内容翔实。
本书读者
本书是一本面向知识图谱初级和中级读者的优秀教程。也适合作为高等院校人工智能机器相关专业的师生教学参考。
本书作者
王晓华，计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》等图书。
