随着汽车市场竞争越来越激烈,同等产品在性能、价格和外形等方面逐步趋于同质化,消费者更加关注产品品牌、企业形象、服务水平等产品附加值,从而使服务成为了竞争的主角。服务成为企业提升用户体验和增强核心竞争力的重要一部分,而维修服务是售后环节中的重要一部分,当车辆出现故障后,服务商是否能够快速地对故障部位和故障原因进行定位,对车主特别是商用车车主减少损失至关重要。而服务商在遇到难以解决的故障时,只能依靠人工经验排除所有可能的故障原因,无法利用其它服务商成功的维修经验,出现知识不能共享和知识浪费的现象。因此,针对上述问题本文研究并实现了车辆故障知识图谱的构建以及原因推荐。目前汽车产业链协同云平台存储有以多家整车制造企业为核心包含上下游数千家企业进行业务协同时产生的数据,包括车辆出生档案、销售档案、配件档案和维修档案等数据,产生了TB级规模的数据。而其中的车辆故障知识以维修案例的形式存储在数据空间中,包括各种结构化和非结构化数据,如文本、图形图像等。对这些车辆故障文本难以进行有效存储和分析,无法挖掘蕴藏在文本数据中的巨大价值。为实现车辆故障文本的检索和分析,推动制造大数据分析技术在车辆故障领域的应用。本文主要对车辆故障数据进行分析,构建车辆故障知识图谱,并与分类算法进行融合,实现故障原因的推荐。车辆故障知识图谱不仅可以实现对故障知识的搜索、更新、共享和推理等功能,还具有实现知识可视化的特性。最后设计并实现了车辆故障知识图谱的构建及应用系统。该系统集成了故障知识图谱的可视化和搜索以及管理等模块,并实现了融合故障知识图谱的原因推荐的应用。