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教育教輔 論文寫作
 
 
 
 
知識圖譜技術與應用
 作  者: 閆樹/魏凱/洪萬福
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2019.11
 進貨日期: 2020/4/8
 ISBN: 9787115519665
 開  本: 16 開    
 定  價: 443
 售  價: 236
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編輯推薦:

認識和學習知識圖譜技術的敲門磚 這裡有知識圖譜技術的相關概念和發展趨勢及挑戰解析 這裡有知識圖譜技術在多個行業的實際應用和案例分析 中國信通院專家傾情撰寫和推薦


內容簡介:

本書系統地介紹了知識圖譜的相關概念、技術要素與應用,不僅涵蓋了知識圖譜技術的發展歷程與特點,也涵蓋了當前階段知識圖譜的主要應用,並分析了未來的發展趨勢與挑戰。

本書從理論綜述、技術解讀、應用場景、實戰分析等多個角度進行了闡述,內容全面且易於理解。 本書是一本入門級圖書,面向具備一定計算機知識但沒有知識圖譜構建經驗的讀者,旨在幫助他們掌握知識圖譜構建的專業知識。同時,本書還面向渴望了解知識圖譜應用的各行業人員,旨在幫助他們拓展視野、開闊思路。相信所有對知識圖譜感興趣的讀者通過閱讀本書都能有所收穫。


作者簡介:

閆樹,理學博士,中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所高級工程師。主要研究方向為數據流通、政務大數據、大數據產業等。牽頭編寫《大數據白皮書》《數據流通關鍵技術白皮書》《知識圖譜白皮書》《城市大數據平台白皮書》《大數據產業統計口徑研究報告》及數據流通、可信數據服務、安全多方計算、知識圖譜等相關標準。 魏凱,中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所副所長,研究方向為大數據、數據庫、區塊鏈、知識圖譜的技術標準與基準測試,以及相關產業與監管政策。主持完成10項行業標準和5項國際標準。擔任ITU-T FG DLT主席、ITU-T SG16國內對口組組長、中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會(TC601)常務副主任等職務。2009年、2010年、2012年分別獲得中國通信標準化協會(省部級)科技一等獎、二等獎和中國通信學會二等獎。 洪萬福,十五年軟件從業經驗,擅長知識圖譜、自然語言處理、大規模系統架構等。歷任清華同方某控股公司首席架構師、Dell高級架構師、中軟電子政務負責人、廈門某軟件集團副總裁。2008年開始從事數據挖掘、機器學習相關工作,2013年創立淵亭科技並推出DataExa產品系列(知識圖譜、AI中台等),專注認知智能方向在行業的應用和賦能。


圖書目錄:

第一章 知識圖譜概述 / 1

第一節 什麼是知識圖譜 / 2

一、知識圖譜的定義 / 2

二、對知識圖譜定義的解讀 / 3

三、知識圖譜的通用表示 / 6

第二節 知識圖譜的發展歷程 / 8

一、起源:科學知識圖譜 / 8

二、發展:知識庫 / 9

三、形成:知識圖譜 / 11

第三節 知識圖譜的架構 / 13

一、邏輯架構 / 13

二、技術架構 / 14

第四節 知識圖譜的特點 / 16

一、與早期語義網絡的比較 / 16

二、與早期知識庫的比較 / 17

三、與傳統數據技術的比較 / 18

第五節 知識圖譜的應用 / 18

一、知識圖譜應用於搜索——查詢理解 / 18

二、知識圖譜應用於回答——自動問答 / 19

三、知識圖譜應用於查閱——文檔表示 / 19

第六節 知識圖譜的重要意義 / 20

一、提升互聯網服務 / 20

二、升級傳統行業 / 21

三、改善社會治理 / 21

第七節 代表性的知識圖譜 / 22

一、經典的通用知識圖譜 / 24

二、經典的行業知識圖譜 / 26

三、基於互聯網搜索的知識圖譜 / 27

四、中文開放知識圖譜聯盟 / 29

第二章 通用知識圖譜的技術要素 / 31

第一節 知識表示與建模 / 32

一、知識表示 / 32

二、知識建模 / 37

第二節 知識抽取與挖掘 / 40

一、知識抽取 / 40

二、知識挖掘 / 46

第三節 知識存儲與融合 / 49

一、知識存儲 / 49

二、知識融合 / 51

第四節 知識檢索與推理 / 54

一、知識檢索 / 54

二、知識推理 / 56

第三章 行業知識圖譜的應用場景 / 59

第一節 行業知識圖譜的特點 / 59

第二節 公安行業 / 60

一、行業應用背景 / 61

二、解決方案 / 62

第三節 金融行業 / 65

一、行業應用背景 / 65

二、應用場景 / 66

第四節 教育行業 / 67

一、行業應用背景 / 68

二、解決方案 / 68

三、應用價值 / 72

第五節 電信行業 / 75

一、智能客服系統 / 75

二、電信反欺詐 / 81

第六節 工業 / 84

一、工業知識圖譜構建 / 84

二、工業知識圖譜應用場景 / 85

第四章 知識圖譜的發展趨勢與挑戰 / 87

第一節 知識圖譜的發展趨勢 / 87

一、與機器學習相互滲透融合 / 88

二、向更多行業滲透 / 89

三、從學術轉移到產業界 / 90

第二節 知識圖譜面臨的挑戰 / 91

一、知識獲取效率較低 / 91

二、知識融合的難點難以突破 / 91

三、知識推理應用進展緩慢 / 92

四、缺乏高質量知識庫 / 93

五、行業知識圖譜構建困難 / 93

六、商業模式面臨阻礙 / 93

第五章 知識圖譜實戰案例 / 95

第一節 基於知識圖譜的醫療決策輔助系統 / 96

一、痛點難點 / 96

二、實現路徑 / 96

三、應用效果 / 102

第二節 利用知識圖譜構建“虛擬生命” / 103

一、痛點難點 / 103

二、實現路徑 / 104

三、應用效果 / 106

第三節 股份制銀行知識圖譜案例 / 107

一、痛點難點 / 107

二、實現路徑 / 108

三、應用效果 / 110

第四節 基於公安知識圖譜的禁毒大數據分析平台 / 111

一、痛點難點 / 111

二、實現路徑 / 112

三、應用效果 / 114

第六章 知識圖譜構建工具 / 115

第一節 Pajek / 115

一、Pajek軟件概述 / 115

二、Pajek的主要特點 / 116

三、Pajek的數據結構 / 118

第二節 CiteSpace / 119

一、CiteSpace軟件概述 / 119

二、CiteSpace的主要特點 / 120

三、CiteSpace的結果呈現 / 121

第三節 UCINET / 122

一、UCINET軟件概述 / 122

二、UCINET的主要特點 / 122

三、UCINET的主要分析方法 / 124

第四節 Gephi / 124

一、Gephi軟件概述 / 124

二、Gephi的主要特點 / 125

第五節 VOSviewer / 126

一、VOSviewer軟件概述 / 126

二、VOSviewer的主要特點 / 127

三、VOSviewer的結果呈現 / 128

第六節 VantagePoint / 129

一、VantagePoint軟件概述 / 129

二、VantagePoint的主要特點 / 130

第七節 Sci2 / 131

一、Sci2軟件概述 / 131

二、Sci2的主要特點 / 132

第八節 SciMAT / 133

一、SciMAT軟件概述 / 133

二、SciMAT的主要特點 / 134

參考文獻 / 137

 
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