这门课解决什么工作场景

知识图谱不是用来跑分炫技的，它真正解决的是“关系复杂、线索散落各处、传统关系型数据库查不动”的业务难题。比如金融风控里要揪出团伙欺诈，得把手机号、设备、地址、亲属关系串成一张网；比如企业内部做智能客服或搜索，得让机器理解“张总”和“张某某”是同一个人、属于哪个部门。这门课的工作场景就是这类需要把零散数据织成网络、再做推理和可视化分析的任务。它不教你写底层引擎，而是教你把图数据库当工具，去解决具体的业务排查和知识管理问题。

适合什么基础，学完能独立做什么

这套资料适合有一定编程基础、最好碰过 Python 和基础数据库操作的人。如果你完全没写过代码，直接看图算法和落地流程会有些吃力；如果你已经是后端开发，想往数据挖掘或风控方向转，这套资料的节奏正好。学完后，你应该能独立完成一件具体的事：拿到一份原始业务数据，判断它适不适合做图谱、设计实体和关系标签，用 Neo4j 把数据导进去，跑通基础查询和社区发现算法，最后在界面上把可疑团伙或关键节点圈出来。它不保证让你立刻转行成功，但能让你在团队里成为“能把图谱项目跑通”的那个人。

建议先看哪几块，资料怎么配合练习

资料虽然按从基础到实战排好了，但我不建议从头顺看。先看“落地流程”里的技术选型六大思考，这能帮你快速判断手上业务值不值得上图谱；接着直接跳到 Neo4j 构建实战那节，跟着把图建出来、把查询跑通，手上有东西了再回头看基础概念和算法原理。最后用金融风控图谱详解和可视化分析实例做闭环练习。配合方法很简单：先看一遍流程讲解，理解为什么要这么设计本体，然后自己造一份小数据——哪怕只有几十个节点——从头导一遍、查一遍。图算法那块，社区发现算法务必自己跑一次，看看节点怎么聚类。场景和行业应用部分当案例库查就行，遇到类似业务回来翻一翻，不用死记。


您将系统学习整个知识图谱框架体系、落地方法、各行业应用场景、产品落地实战

课程目录

*   01 知识图谱基础/

  *   01 课程大纲

  *   02 认识知识图谱

  *   03 什么是知识图谱

  *   04 知识图谱的表示

  *   05 知识图谱的计算

  *   06 知识图谱的存储

  *   07 知识图谱与人工智能的关系

*   02 知识图谱落地流程/

  *   01 知识图谱落地流程

  *   02 知识图谱技术选型6大思考

  *   03 知识图谱数据采集

  *   04 知识图谱设计四原则

  *   05 知识图谱应用规则设计

  *   06 金融风控图谱详解

  *   07 图谱可视化分析实例

*   03 Neo4J构建知识图谱实战/

  *   01 图数据库选型

  *   02 代码实战讲解图谱创建与查询

  *   03 知识图谱算法

  *   04 社区发现算法

*   04 知识图谱8大场景、各行业应用/

  *   01 知识图谱的8大应用场景

  *   02 知识图谱7大主流行业应用

  *   03 知识图谱在其他领域的应用举例

  *   04 认知计算平台概要

*   05 工具化知识图谱落地详解/

  *   01 工具化知识图谱国外内产品详解

  *   02 知识图谱架构设计

  *   03 知名产品知识图谱各模块详解

  *   04 知识图谱落地实践思考

*   06 知识图谱构建智能问答落地详解/

  *   01 智能问答产品介绍

  *   02 构建智能问答逻辑（NL2SQL）

  *   03 智能问答NLP流程

  *   04 智能问答语料使用

  *   05 智能问答模型选用对比

*   07 从 0-1 设计基于知识图谱的对话分析产品/

  *   01 产品战略分析

  *   02 对话式智能 BI 产品演示

  *   03 基于知识图谱的智能 BI 产品讲解

  *   04 对话式智能 BI 技术方案

  *   05 多伦对话模式说明

  *   06 对话式智能分析迭代路径

*   08 赠送资料（包括企业知识图谱产品白皮书）/

  *   01 关注赠送资料