现实中的大数据具有时序多频、尖峰厚尾等特点，导致构建亿级时序图谱分析与应用平台时，存在图谱构建质量低、查询分析代价高及推理挖掘解释难等问题。为此，本书将介绍一种新一代知识图谱管理系统一一图立方，以及基于图立方的金融风险防控综合技术解决方案。本书共分为10章，其中，第1章为绪论，主要介绍图立方的提出背景、基本概念和基本功能；第2章介绍图立方的表达、图立方的数据划分算法和图立方的多版本存储技术；第3章介绍图立方的抽取与融合，主要包含基于语义增强的超关系抽取模型、基于多任务的时序关系抽取技术、基于实体消歧的图立方知识增量更新方法以及基于图神经网络的知识图谱融合技术；第4章介绍图立方的查询处理，主要包含面向原生超图的查询系统、面向时序超图的查询系统以及面向图立方的查询优化、匹配查询和概要查询；第5章介绍图立方的分析引擎，主要包含面向图立方的分析引擎设计、面向图立方分析引擎的软硬件协同优化和动态负载均衡技术；第6章介绍图立方的规则挖掘，主要包含时序环规则挖掘、频繁子图模式挖掘以及周期子模式挖掘；第7章介绍图立方的推理归纳，主要包含图立方表示学习、图立方超关系预测以及图立方子图表示学习：第8章介绍基于图立方的金融舆情分析，主要包含基于图立方的金融舆情主题检测、舆情情感分析以及舆情传播路径预测；第9章介绍基于图立方的金融风险预测，主要包含基于图立方的金融风险辨识、基于数据的金融风险预警方法和可解释的金融风险预警方法；第10章介绍图立方的金融风险防控案例，主要包含金融风控大脑关键技术和金融风控大脑应用验证案例。图立方是基于时序多元关系的知识表达模型，代表着知识图谱领域的系统性技术创新。与传统的二元语义关系表达模型相比，图立方整合了多种异质模态知识，使得其对时序多元语义关系的表达更为直观和全面。在金融数据的应用场景中，图立方能够更准确地捕捉和表现持股、担保、交易等活动之间的关系。基于图立方构建金融风险防控综合技术解决方案，为金融数据管理、风险预测和防范提供了全新的视角和工具，对金融行业的发展和稳健运行带来了积极而深远的影响。本书适合初次接触时序超图知识图谱内容的读者阅读，也可供具有相关方向研究基础的专业人士参考。
