本書著重從方法論角度對基于知識圖譜的可解釋人工智能的相關(guān)研究進行分類梳理，并挑選了智能推薦、問答對話、關(guān)系推理等三個具有代表性的人工智能任務(wù)，在每個任務(wù)下遴選出近年來有具有里程碑意義的典型研究成果，詳細介紹基于知識圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應(yīng)用情況。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法，又引入了近年來在該領(lǐng)域研究中涌現(xiàn)出的新方法、新思路，力求兼顧內(nèi)容的基礎(chǔ)性和前沿性。同時，本書還融入了筆者多年來從事以自然語言處理和知識工程為核心的人工智能研究與應(yīng)用過程中對于知識圖譜和可解釋人工智能的機理內(nèi)涵理解與發(fā)展趨勢研判，詳細介紹了知識圖譜和可解釋人工智能的相關(guān)概念內(nèi)涵、特征機理、關(guān)鍵技術(shù)、主要方向、典型案例、演進歷程、當(dāng)前挑戰(zhàn)、發(fā)展趨勢等。