信息检索与利用(最新修订) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华东理工大学出版社

作者:徐庆宁

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页数:0

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出版时间:

价格:22.0

装帧:其他

isbn号码:9787875628157

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好的，这是一份关于其他主题的图书简介，旨在详细阐述其内容，同时避免提及“信息检索与利用（最新修订）”这本书的任何信息。 --- 图书名称：数字时代的知识图谱构建与应用实践 作者： 王建华, 李明德 出版社： 科技文献出版社 出版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-5118-0899-2 图书简介 【核心主题】 本书深度聚焦于知识图谱（Knowledge Graph, KG）的理论基础、构建方法论、关键技术实现及其在复杂业务场景中的前沿应用。在海量异构数据爆炸式增长的数字时代，如何将分散、隐性的信息转化为结构化、可推理的知识体系，是当前人工智能与大数据领域的核心挑战。《数字时代的知识图谱构建与应用实践》旨在提供一套系统、全面且具有极强实操指导性的知识体系，帮助研究人员、数据工程师及产品架构师掌握从零开始设计、开发和维护企业级知识图谱的完整流程。 【内容结构与深度解析】 本书内容划分为六个主要部分，层层递进，确保读者能够从基础概念过渡到高级工程实践。 第一部分：知识图谱的理论基石与发展脉络 (Foundations and Evolution) 本部分首先界定了知识图谱的内涵，明确其与传统知识库、本体论（Ontology）及语义网（Semantic Web）的区别与联系。详细阐述了知识图谱的三个核心要素：实体（Entity）、关系（Relation）与属性（Attribute），并以Triple（主谓宾）的形式展示知识的结构化表达。此外，还深入探讨了知识图谱的演化历史，从早期的语义网标准（如RDF/RDFS/OWL）到现代的基于深度学习的表示学习方法，为后续的技术选型奠定理论基础。重点分析了知识图谱在认知计算、自然语言理解（NLU）中的战略地位。 第二部分：知识获取与融合技术 (Knowledge Acquisition and Fusion) 知识的准确性和完备性是图谱质量的生命线。本部分是全书技术性最强的一部分，详细介绍了构建知识图谱所需的数据抽取流程。 实体识别与关系抽取 (NER & RE)： 覆盖基于规则、统计模型（如CRF）到主流的深度学习方法（如Bi-LSTM-CRF、Transformer架构在抽取任务中的应用）。特别分析了如何处理长文本中的隐式关系表达。 知识融合与对齐 (Alignment)： 针对多源异构数据中实体名称不一致、描述冲突等问题，系统介绍了基于特征匹配、向量空间映射和迭代对齐算法的实践方案。讨论了如何有效处理时间动态变化带来的知识一致性挑战。 知识表示学习 (Knowledge Representation Learning, KRL)： 深入剖析了基于嵌入（Embedding）的技术，包括Translational Models（如TransE、TransH、TransR）如何将离散的实体和关系映射到低维向量空间。同时，对基于神经网络的KRL模型（如ConvE、GCN-based models）的优劣进行了对比分析。 第三部分：知识图谱的存储与管理 (Storage and Management) 高效的存储是支撑大规模图谱查询与推理的前提。本部分详细对比了主流的图数据库选型标准。 图数据库选型： 重点介绍了属性图模型（Property Graph Model，如Neo4j）和RDF三元组存储（Triple Store，如Virtuoso）的架构特点、适用场景及性能瓶颈。 存储优化策略： 讲解了索引构建、数据分区以及如何针对特定查询模式（如路径查找、社区发现）优化存储结构，以应对数十亿级别规模的图数据。 第四部分：知识推理与知识发现 (Inference and Discovery) 知识图谱的价值在于推理能力，即从已知事实中推导出新知识。 逻辑推理： 阐述了基于本体和规则的推理机原理，如描述逻辑（Description Logic, DL）及其在OWL推理中的应用。 统计与概率推理： 详细介绍了基于图嵌入的模型（如知识图谱补全 KBC）如何通过预测缺失的实体或关系进行自动推理。这部分包含了最新的图神经网络（GNN）在图结构数据上的应用，如GCN、GraphSAGE在链接预测中的创新应用。 归纳推理与因果发现： 探讨了如何通过模式匹配和规则挖掘发现图谱中潜在的规律性结构。 第五部分：知识驱动的智能应用实践 (Application Scenarios) 本部分将理论与工程实践紧密结合，展示了知识图谱在解决实际行业问题中的强大能力。 智能问答系统 (QA)： 论述了如何结合自然语言处理技术，将用户自然语言查询转化为图查询语言（如Cypher或SPARQL），并实现基于知识图谱的精准答案生成，区别于传统的基于文档检索的问答系统。 推荐系统： 介绍了如何利用图谱中的用户-物品-兴趣点三元组，通过图嵌入模型进行高阶协同过滤和解释性推荐。 金融风控与反欺诈： 重点分析了如何在金融交易网络中识别隐藏的关联方、洗钱路径和团伙性欺诈行为，展示图谱在复杂关系网络分析中的独特优势。 工业领域知识建模： 探讨了如何将设备、故障、维护手册等非结构化数据转化为工业本体，赋能预测性维护和专家系统。 第六部分：知识图谱的生命周期管理与工程化挑战 (Lifecycle Management) 构建一个知识图谱是一个持续迭代的过程。本部分着重于工程落地层面的挑战。 质量保障体系 (QA)： 介绍了如何设计定期的知识校验流程，包括实体覆盖率、关系准确性、时间一致性等指标的量化评估标准。 增量更新与维护： 针对快速变化的数据源，设计了高效的增量知识抽取、冲突解决与图谱版本控制策略。 工具链与平台选型： 提供了构建企业级知识图谱平台所需的基础设施选型指南，从数据湖集成到分布式计算框架的选择。 【本书特色】 本书最大的特色在于其理论深度与工程实践的紧密结合。它不仅仅停留在概念介绍，而是提供了大量基于Python生态（如spaCy, PyTorch Geometric, Neo4j Desktop）的可复现代码示例和架构设计蓝图。书中对知识图谱表示学习的前沿进展进行了系统梳理，尤其对GNN在图谱任务上的应用给予了专门章节的详尽阐述，是当前该领域内少有的涵盖从基础理论到前沿应用全景的权威参考书。对于希望在AI领域深耕，构建具有强大解释性和推理能力的知识驱动系统的专业人士而言，本书提供了不可或缺的路线图。

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这本书的语言风格极其精炼，仿佛每一句话都是经过千锤百炼才落笔的，没有一丝多余的赘述。我尤其欣赏作者在描述具体技术细节时所展现出的那种精确性。例如，在介绍不同的搜索算法的性能评估指标时，作者没有停留在表面，而是深入挖掘了它们背后的数学模型和统计学基础。那些公式和图表被恰当地穿插在文字叙述中，既保证了专业性，又不会让非数学背景的读者感到望而却步。每次读到关键性的概念总结时，作者总能用一句精辟的话将其概括，让人茅塞顿开。这种写作手法，极大地提高了阅读效率，让时间宝贵的读者能够迅速抓住核心要点。我甚至愿意将它作为一本工具书来查阅，因为查找特定信息时的定位感非常强，不像有些书那样需要大海捞针。这本书的价值在于它的“密度”，知识的密度极高，每一页都值得反复揣摩和品味，绝非那种灌水式的读物可比拟。

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我注意到这本书在案例分析这块做得相当出色，它没有将理论束之高阁，而是紧密地结合了现实世界的应用场景。书中列举的那些历史上的经典信息检索系统的案例，比如早期的文献管理系统，或是现代大型电商平台的推荐引擎，都展示了理论是如何在实践中开花结果的。更让我惊喜的是，作者似乎非常与时俱进，提到了不少新兴的技术趋势对信息检索带来的冲击，比如自然语言处理的最新进展如何改变了传统的关键词匹配模式。这些前瞻性的讨论，让这本书的生命力大大延长，不再是几年前出版就过时的教科书。读到这些部分时，我仿佛置身于一个充满活力和变革的行业前沿，而不是在回顾历史。这种理论与实践的完美结合，使得学习过程充满了代入感，让人能够清晰地看到自己所学知识在未来职业生涯中的巨大潜力。

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从整体感受上来说，这本书给我带来了一种“武装到牙齿”的感觉。它不仅仅是一本介绍“信息检索”的入门书，更像是一套系统性的方法论手册。作者的叙述中透露出一种强大的自信，仿佛在对读者说：“我已经将这个领域的精华提炼出来了，现在把钥匙交给你，去开启更广阔的知识领域吧。”书中对于一些关键概念的定义和界限划分极为清晰，不像有些书那样含糊其辞，让人在记忆和理解上产生偏差。特别是关于信息组织和用户需求的交叉分析部分，作者提供的框架极具启发性，它引导我去思考“检索”背后的深层哲学问题，而不仅仅是技术层面的操作。读完后，我感觉自己的思维模式被重塑了，看待信息的方式也变得更加结构化和高效，这是一种超越书本知识本身的长期价值投资。

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这本书的排版和装帧质量也值得一提，虽然这听起来像是对内容无关紧要的细节，但对于一本需要长时间阅读的专业书籍来说，舒适的阅读体验是至关重要的。纸张的质地很不错，不反光，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更重要的是，页边距的处理非常合理，为读者留下了足够的空间做批注和标记，这对于深度学习者来说简直是福音。很多技术书籍的排版往往为了压缩篇幅而显得拥挤不堪，但这本则恰到好处地平衡了信息量和视觉上的友好度。翻阅时那种沉甸甸的质感，也从侧面反映了出版社对这本书内容的重视程度。这种对细节的打磨，反映了一种对知识的敬畏之心，让人在捧读时就心生敬意，自然而然地就更愿意沉下心来啃读那些看似坚硬的知识点。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种沉稳的蓝色调和简洁的字体排版，一看就知道是本正经的学术读物。当我翻开第一页，就被作者严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。整本书的章节安排得井井有条，从基础理论到高级应用，层层递进，毫无跳跃感。比如，在讨论信息组织的原理时，作者不仅详细阐述了分类法的演变，还结合了当今互联网时代的新挑战，给出了富有洞察力的分析。特别是关于元数据标准的介绍部分，那份详尽的程度，即便是专业人士也难以挑出太大毛病。作者似乎对这个领域有着深入骨髓的理解，能够将复杂晦涩的概念用通俗易懂的语言表达出来，这在同类书籍中是相当难得的。读完这部分内容，我感觉自己对信息世界的基本法则有了更坚实的基础，为后续学习打下了坚实的基础。这种循序渐进的教学方式，让人在不知不觉中吸收了大量知识，完全没有传统教材那种枯燥乏味的感觉，反而充满了探索的乐趣。

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