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出版者:化学工业出版社发行部

作者:孙加保

出品人:

页数:165

译者:

出版时间:2010-8

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502583606

丛书系列:

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《数字时代的知识图谱构建与应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，如何高效地组织、理解和利用海量的知识，已成为学术研究、科技创新乃至社会发展的关键。传统的信息检索方式往往受限于关键词匹配，难以挖掘知识间的深层关联和语义信息。《数字时代的知识图谱构建与应用》一书，正是在这一背景下，深入探讨了知识图谱这一新兴技术的核心理论、关键技术及前沿应用，为读者呈现了一幅全面而系统的知识图谱全景图。 本书共分为四个主要部分，层层递进，从基础概念到高级应用，为不同层次的读者提供了丰富的学习内容。 第一部分：知识图谱的基础理论与核心概念 本部分旨在为读者建立扎实的知识图谱理论基础。我们首先追溯了知识图谱的起源与发展历程，回顾了其在语义网、人工智能等领域的发展脉络，并分析了其作为连接现实世界与数字世界桥梁的重要意义。 接着，本书详细阐述了知识图谱的核心要素。我们将知识图谱的结构分解为实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relation）这三个基本组成部分，并深入探讨了它们的定义、表示方式以及在构建知识图谱中的作用。例如，对于“北京”这个实体，其属性可能包括“首都”、“城市”等，而与“中国”则存在“首都”或“所属国家”等关系。我们不仅介绍了这些基本概念，还通过丰富的实例，帮助读者理解如何从现实世界中抽象出这些概念。 随后，本书重点介绍了知识图谱的表示模型。我们详细讲解了当前主流的表示模型，包括RDF（Resource Description Framework），这是W3C推荐的构建知识图谱的标准，我们分析了其三元组（Subject-Predicate-Object）的结构，以及如何使用URI来标识资源。我们还介绍了OWL（Web Ontology Language），它在RDF的基础上增加了更丰富的语义表达能力，能够定义类、属性、约束等，从而构建出更加精细和复杂的知识体系。对于这两种模型的优劣势、适用场景以及它们之间的关系，本书都进行了深入的比较和分析。 此外，本部分还探讨了知识表示的形式化方法，包括逻辑学、本体论在知识图谱中的应用，以及如何利用这些方法来确保知识的准确性、一致性和可推理性。我们介绍了基于描述逻辑的本体建模方法，以及如何通过公理和规则来形式化知识。 第二部分：知识图谱的构建技术与方法 本部分将理论付诸实践，详细介绍了构建知识图谱所面临的挑战以及相应的技术解决方案。 我们首先关注数据源的获取与预处理。在构建知识图谱的过程中，数据来源多样，包括结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、视频）。本书详细介绍了如何从这些不同来源抽取和整合信息，并针对文本数据，重点介绍了信息抽取（Information Extraction）技术，包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）等关键任务。我们介绍了多种主流的算法和模型，如基于规则的方法、统计机器学习模型（如CRF）以及当前流行的深度学习模型（如BiLSTM-CRF、Transformer等）在这些任务中的应用。 接着，我们深入讲解了实体对齐（Entity Alignment）和关系对齐（Relation Alignment）。当来自不同数据源的实体或关系指向同一个现实世界的事物但表示方式不同时，就需要进行对齐，以消除冗余，实现知识的融合。本书介绍了基于字符串匹配、属性相似度、上下文信息以及机器学习等多种实体对齐方法，并分析了它们在不同场景下的性能表现。 知识融合（Knowledge Fusion）是构建高质量知识图谱的核心环节。本书详细阐述了如何将来自不同来源、不同表示形式的知识进行整合，形成一个统一、一致的知识图谱。我们介绍了基于规则的融合方法、基于概率的模型以及利用机器学习进行知识融合的技术。 最后，我们探讨了知识清洗与校验。构建出的知识图谱并非一成不变，需要不断地进行修正和完善。本书介绍了检测知识图谱中不一致性、不准确性以及缺失信息的方法，并讨论了如何利用外部知识源或人工标注来提升知识图谱的质量。 第三部分：知识图谱的推理与查询技术 拥有一个知识图谱只是第一步，如何从中获取有价值的信息并进行智能化的分析，则是知识图谱应用的关键。 本部分首先介绍了知识图谱的推理（Knowledge Graph Reasoning）技术。推理能够帮助我们发现知识图谱中隐含的知识，以及根据现有知识进行预测。我们详细讲解了基于规则的推理，如SWRL（Semantic Web Rule Language）等，以及基于本体的推理，如使用描述逻辑推理器进行推理。此外，本书重点介绍了基于嵌入（Embedding-based）的推理方法，包括TransE、DistMult、ComplEx等模型，它们能够将实体和关系映射到低维向量空间，并通过向量运算来进行推理，能够有效地处理大规模知识图谱。我们还探讨了图神经网络（GNN）在知识图谱推理中的应用，展示了如何利用图结构信息进行更有效的推理。 接着，本书详细讲解了知识图谱的查询（Knowledge Graph Query）技术。查询是访问知识图谱中知识的主要途径。我们介绍了SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language），这是用于查询RDF数据的标准查询语言，我们通过丰富的示例，让读者掌握SPARQL的语法和使用技巧。除了SPARQL，本书还介绍了其他查询方式，如基于自然语言的查询，以及如何将自然语言问题转化为SPARQL查询。 第四部分：知识图谱的应用与发展趋势 本部分将聚焦于知识图谱在各行各业的实际应用，并展望未来的发展方向。 我们首先探讨了知识图谱在搜索引擎优化（SEO）中的作用，以及如何利用知识图谱来提升搜索结果的相关性和用户体验。 接着，本书详细介绍了知识图谱在智能问答系统（Intelligent Question Answering Systems）中的核心地位，以及如何构建一个能够理解用户问题并从知识图谱中提取答案的系统。 此外，我们还分析了知识图谱在推荐系统（Recommendation Systems）中的应用，如何通过挖掘用户兴趣和物品之间的关系来提供个性化的推荐。 在金融、医疗、教育、智能制造等领域，知识图谱也展现出了巨大的应用潜力，本书将通过具体的案例，阐述知识图谱如何帮助企业提升效率、优化决策、创新服务。 最后，本书对知识图谱的未来发展趋势进行了展望，包括多模态知识图谱（融合文本、图像、视频等多种模态信息）、动态知识图谱（能够处理时变信息）、可解释知识图谱（提高模型的可解释性）以及知识图谱与大语言模型（LLMs）的融合等前沿研究方向。 《数字时代的知识图谱构建与应用》不仅是一本理论指导手册，更是一本实践操作指南。本书适合从事人工智能、数据科学、信息检索、自然语言处理等领域的科研人员、工程师、开发者，以及对知识图谱技术感兴趣的广大读者。通过阅读本书，您将能够系统地掌握知识图谱的核心技术，理解其在数字时代的重要价值，并有望在相关领域的研究与应用中取得突破。

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我是在一个项目紧急关头，朋友强烈推荐下入手这本手册的，当时我们正面临一个棘手的合同条款解释问题，查阅了网络上很多零散的资料，依然找不到一个权威且系统的答案。这本书的价值很快就体现出来了。它的内容组织逻辑极其严密，仿佛是遵循了整个工程项目从前提到结束的自然时间线。从最初的资格预审文件的编制要求，到评标过程中的技术评分细则，再到最后合同签订后的变更管理，每一个环节都提供了详实的操作指南和案例参考。特别是关于风险分摊和不可抗力条款的阐述，角度刁钻却又极其实用，几乎涵盖了我们日常工作中所有可能遇到的“灰色地带”。它不像某些教科书那样停留在理论层面，而是大量引用了实际操作中的最佳实践和法院判例，读起来让人感觉是抱着一本“实战秘籍”在学习，每翻一页都能学到可以立刻应用到工作中的知识点。

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坦率地说，对于完全没有行业背景的读者来说，这本书的入门门槛可能会略高一些。开篇的几章涉及到的法律条文和专业术语密度非常大，需要读者投入相当的专注力去消化和理解。我个人是结合着我们公司内部的一些历史文件和实际操作流程来对照阅读的，这样效果会好很多，能将书中的抽象概念快速落地。但一旦跨过了初期的学习曲线，这本书的价值就开始几何级增长。它像是一套完整的知识导航系统，将原本分散在无数法规、标准和实践经验中的知识点，系统地整合到了一个易于检索和应用的框架中。对于任何希望在工程建设领域建立起坚实合规基础和高效管理流程的专业人士而言，这本书无疑是一份不可或缺的基石性文献。

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阅读过程中，我发现这本书的作者显然是一位在工程领域摸爬滚打多年的资深人士。他的文字风格非常实在、不拖泥带水，充满了经验的沉淀。他没有使用太多华丽的辞藻去修饰，而是直接切入问题的核心，用非常精准的法律和技术语言来描述复杂的制度。比如，在描述如何应对潜在的串标行为时，作者列举的几个关键监控点，精准到让人感到一丝后怕——这些都是只有在真正经历过严格审查或纠纷后才能总结出的宝贵教训。这种“过来人”的视角，让这本书的权威性远超那些学院派的著作。对于我们项目管理人员来说，这种“干货”是稀缺资源，它教会的不仅仅是“该怎么做”，更重要的是“为什么要这么做”，从而构建起一套深层次的风险预防思维框架。

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这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面采用了深沉的墨绿色调，配上烫金的标题字体，散发出一种沉稳而专业的质感。光是掂在手里，就能感受到它厚重的分量，让人不禁对手册的内容充满了期待。内页的纸张选择了高克重的哑光纸，印刷的清晰度极高，即便是复杂的图表和细小的文字，也显得层次分明，阅读体验非常舒适，长时间翻阅下来眼睛也不会感到疲劳。整体来说，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的专业文献。作者在排版上也下了不少功夫，章节划分清晰，目录索引设计得非常人性化，即便是初次接触这个领域的新手，也能迅速找到自己需要的章节，这一点对于提高工作效率来说至关重要。那些复杂的法律术语和专业流程，通过清晰的版块布局和适度的留白，被巧妙地组织起来，使得原本枯燥的阅读过程变得相对友好。

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这本书的深度和广度是令人称道的。我原本以为它会侧重于技术标准或某一特定领域的合同范本，但出乎意料的是，它对整个法律法规体系的梳理非常到位。它不仅涵盖了国家层面的基本法规，还对不同行业、不同规模的工程项目在实践中可能遇到的特殊规定进行了梳理和对比。尤其是关于招投标过程中信息公开与保密平衡的讨论，写得非常深刻。作者没有采取一刀切的态度，而是根据项目性质的不同，分析了不同信息披露程度下的合规风险点。这种辩证分析的能力，极大地提升了我们团队在起草招标文件时的精确度和前瞻性，避免了因信息不对称而导致的后期争议，确实是提升项目管理成熟度的关键读物。

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