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出版者:

作者:Foster, Graham

出品人:

页数:112

译者:

出版时间:

价格:171.00元

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isbn号码:9781551382241

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《数字时代的知识图谱构建与应用》 图书简介 在信息爆炸的二十一世纪，数据的体量与复杂性呈指数级增长。传统的知识组织与检索方法已难以应对海量异构数据的挑战。本书聚焦于数字时代的知识图谱（Knowledge Graph, KG）构建、管理、优化及其在各个关键领域的深度应用。我们旨在为研究人员、数据科学家、软件工程师以及决策制定者提供一套全面、系统且具有前瞻性的理论框架与实践指南，以期驾驭复杂数据，释放知识的真正价值。 本书内容涵盖了从基础概念到前沿研究的多个维度，结构严谨，层层递进。 --- 第一部分：知识图谱的基础理论与原理 本部分奠定了理解知识图谱的基石，详细阐述了其核心概念、历史演变及其在信息科学中的独特地位。 第一章：知识的演化与知识图谱的兴起 本章追溯了人类知识表示方式的演变，从早期符号主义到联结主义的转变。重点探讨了互联网、大数据和语义网技术如何催生了对结构化知识表示的迫切需求。我们将知识图谱定义为一种大规模、异构、语义驱动的知识表示形式，并剖析了其区别于传统数据库和本体论的关键特征。 第二章：核心概念：实体、关系与属性 知识图谱的构建依赖于精确的建模。本章深入解析了构成知识图谱的三个基本要素： 实体（Entities）： 如何定义、识别和实例化现实世界中的对象。讨论了实体消歧（Entity Disambiguation）在处理多义性问题中的关键作用。 关系（Relations）： 实体之间连接的语义桥梁。细致探讨了关系类型的层次结构、属性关系（如函数关系、对称关系）的数学描述。 属性（Attributes）： 描述实体特征的数据点，包括值的表示、数据类型约束及时间维度的考量。 第三章：本体论与模式定义 知识图谱的质量高度依赖于其底层模式的严谨性。本章详细介绍了本体论（Ontology）在知识图谱构建中的核心地位，阐述了本体论的层次结构、公理化表达和形式语义。我们将对比描述逻辑（Description Logics）和资源描述框架（RDF Schema/OWL）等本体构建语言，并探讨如何设计一套健壮、可扩展的知识模式（Schema）。 --- 第二部分：知识图谱的构建流程与技术实现 本部分是全书的技术核心，详细介绍了从原始数据采集到最终图谱入库的全套工程流程与关键算法。 第四章：数据获取、清洗与知识抽取 高质量的知识源是图谱构建的前提。本章系统性地介绍了数据采集的策略，包括结构化数据（数据库）、半结构化数据（XML/JSON）和非结构化数据（文本）。随后，重点阐述了知识抽取（Knowledge Extraction）的四大支柱技术： 命名实体识别（NER）： 利用深度学习模型（如BERT、Transformer架构）实现高精度的实体边界和类型识别。 关系抽取（RE）： 探索基于模式匹配、监督学习和远监督（Distant Supervision）的方法来发现实体间的语义关联。 事件抽取（EE）： 针对复杂动态场景，如何识别事件触发词、论元和事件结构。 属性值抽取： 针对特定实体属性的精确提取技术。 第五章：知识融合与对齐 异构数据源的整合是知识图谱面临的最大挑战之一。本章专注于知识融合（Knowledge Fusion）技术，确保图谱内部的一致性与完整性： 实体对齐（Entity Alignment）： 利用特征工程、基于图结构相似度和深度学习嵌入的方法，识别并合并指向同一现实世界对象的不同表述。 关系对齐与本体映射： 如何将不同数据源中的概念和关系映射到统一的本体模式上。 冲突消解： 针对同一事实在不同来源中存在矛盾时，决策采纳策略（如基于信源权威性、时效性或共识度）。 第六章：知识表示学习（Knowledge Representation Learning, KRL） 为了使知识图谱能够被机器学习算法有效利用，必须将其转化为低维、密集的向量表示。本章深入探讨了KRL的最新进展： 基于嵌入的方法： 详细讲解了如TransE、TransH、TransR等经典平移模型（Translation-based Models）的原理、优势与局限。 语义匹配模型： 介绍如RESCAL、DistMult等基于张量分解或双线性模型的知识表示方法。 深度学习在KRL中的应用： 探讨如何利用图神经网络（GNNs）特别是GCN和GraphSAGE来捕捉实体和关系的复杂邻域结构，生成更丰富的实体嵌入。 --- 第三部分：知识图谱的优化、推理与应用 本部分聚焦于如何提高知识图谱的性能，利用其结构进行高级的知识发现（推理），并展示其在实际行业中的变革性应用。 第七章：知识图谱的质量评估与管理 一个“鲜活”的知识图谱需要持续的维护。本章提供了评估和优化图谱质量的量化指标和方法： 完整性（Completeness）： 评估缺失信息（如链接缺失、属性缺失）的程度。 准确性（Accuracy）与一致性（Consistency）： 针对事实错误和逻辑矛盾的检测机制。 时效性（Timeliness）： 探讨知识图谱的动态更新机制（Temporal KGs）与版本控制策略。 第八章：知识推理与发现 知识推理是从已知事实推导出新知识的过程，是知识图谱价值的核心体现。 基于规则的推理： 阐述一阶逻辑（FOL）和Datalog在规则驱动推理中的应用。 基于嵌入的推理（Link Prediction）： 利用KRL模型预测缺失的实体链接，并讨论预测结果的置信度评估。 路径推理与元推理： 探索多跳推理策略，以及如何利用图结构进行复杂的归纳和演绎推理。 第九章：知识图谱在垂直领域的应用实践 本章通过具体的案例分析，展示了知识图谱在解决复杂行业问题中的强大能力： 金融风控与反欺诈： 如何构建企业股权关系图、资金流向图，用于识别隐藏的关联方和欺诈网络。 医疗健康与药物研发： 构建疾病-症状-基因-药物知识图谱，辅助精准诊断和新药靶点发现。 智能问答（QA）系统： 从基于检索的问答到基于图的结构化问答的演进，重点讨论如何将自然语言查询转化为图查询语言（如SPARQL）。 推荐系统： 利用知识图谱建模用户、物品及用户-物品之间的多重兴趣关系，实现更高质量和可解释性的推荐。 --- 总结与展望 本书的最终目标是促使读者超越知识的简单存储，进入知识的深度理解和智能应用阶段。在展望未来时，我们将探讨知识图谱在联邦学习环境下的隐私保护、因果关系推理的集成以及与大型语言模型（LLMs）的深度融合——如何利用KG增强LLMs的事实准确性和可解释性，构建新一代的“具身智能”系统。 本书结构严谨，内容覆盖了从理论基础到工程实践的完整链路，是致力于在数据驱动时代构建下一代智能系统的专业人士不可或缺的参考书。

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最近读完一本关于团队合作促进阅读能力提升的书，虽然具体内容在这里不便展开，但整体而言，这本书给我带来的启发是多方面的，也让我对“共同努力”这个概念有了更深刻的理解。它并非仅仅是罗列一些教育理论或者教学技巧，更多的是在强调一种思维模式的转变，一种将分散的力量凝聚成合力的过程。我一直在思考，在实际操作中，如何才能真正做到“在一起”，而不是“各自为政”？这本书让我看到了可能性，它提供了一个宏观的框架，引导我去审视自己目前的工作方式，以及与同事、家长、社区等各方建立联系的新途径。比如，它让我意识到，以往我可能更专注于“我的”学生，“我的”班级，而忽略了更广阔的网络。这种“圈层化”的思考方式，其实限制了资源的整合和知识的流动。这本书恰恰打破了这种壁垒，它鼓励我们跳出舒适区，主动去寻求跨界合作，去学习那些我们不熟悉的领域，并尝试将这些新的视角融入到提升阅读能力的实践中。它不仅仅是一本关于阅读的书，更是一本关于“连接”的书，关于如何通过建立更牢固、更有效的连接，来放大我们每个人的努力，最终达到事半功倍的效果。这种宏观的视角，让我对未来的工作充满了期待，也让我开始思考，如何将书中的理念转化为具体的行动，哪怕是微小的改变，也许就能引发一系列积极的连锁反应。

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我一直认为，教育的本质在于“连接”。这本书则将“连接”的理念进行了升华，它不仅仅是人与人之间的连接，更是知识、理念和行动之间的连接。它让我看到，在提升阅读能力这个复杂而宏大的目标面前，任何孤立的努力都显得微不足道。这本书所倡导的“共同创造”的模式，让我对如何整合各种资源，如何激发团队的创造力有了全新的认识。它让我思考，如何才能打破传统的层级结构，让更多的声音被听见，让更多的想法得以碰撞。书中对“创新”在教育领域的探讨，让我意识到，很多时候，我们需要的并非是颠覆性的变革，而是微小而持续的改进。而这种改进，往往源于团队成员之间开放的沟通和积极的协作。它让我看到，当每个人都能在一个支持性的环境中自由地表达自己的想法，当每个人都能被鼓励去尝试新的方法，那么“创新”就成为了可能。这本书并非一本教你如何“完成”某件事的书，它更像是一张蓝图，一张关于如何构建一个更加强大、更加有韧性的教育共同体的蓝图。它鼓励我们去思考，去探索，去实践，去最终实现那个“在一起，就能做得更好”的美好愿景。

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这本书所描绘的“共同进步”的图景，让我对教育的未来充满了信心。它并非停留在对现有问题的抱怨，而是积极地探索解决方案，并强调通过集体的智慧和力量来克服挑战。我尤其欣赏它在处理“多样性”问题时所展现出的细腻和包容。它让我认识到，每个孩子都是独特的个体，拥有不同的学习节奏、学习风格和兴趣点。因此，任何单一的、模式化的教学方法都难以满足所有人的需求。这本书则鼓励我们拥抱这种多样性，并将其视为一种宝贵的资源。它让我思考，如何才能建立一个真正支持所有学习者，无论他们目前处于何种水平，都能找到自己的位置，并感受到成长的喜悦。它提出的“共同学习”的概念，不仅仅是学生之间的互助，也包括教师之间的经验分享和共同成长。这种“彼此成就”的理念，让我深感振奋。它让我看到了，当我们能够坦诚地分享彼此的成功和失败，当我们能够从他人的经验中汲取养分，那么整个教育系统就能不断地优化和提升。这本书并非提供现成的答案，而是提供了一套思考的工具，让我能够根据自身的具体情况，去设计和实施最适合自己的“共同进步”之路。

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这本书让我开始重新审视“赋权”这个概念在教育领域中的应用。它不是简单地把责任推给老师，或者家长，而是强调一种共享责任，一种相互赋权的过程。我印象特别深刻的是，书中对不同利益相关者——比如学校领导、一线教师、以及家长——如何相互支持、共同成长的论述。它并没有提供一个万能的解决方案，而是提供了一种思考模型，让我去分析当前团队中的权力分配和信息流通机制。例如，它引导我去思考，作为一名老师，我是否有足够的机会向学校决策层表达我的实际需求？我的学生家长是否真正理解我们在推动阅读方面所做的努力，以及他们可以在哪些方面提供帮助？这本书让我看到，赋权并非单向的给予，而是一个双向甚至多向的互动过程。当我们能够真正地信任和支持彼此，当我们能够有效地分享信息和资源，那么每个人都能在这个过程中发挥出最大的潜力。这种“赋权”的理念，让我感到一种强烈的共鸣，因为它打破了我以往对“权力”的刻板印象，让我看到了它在促进集体进步中的积极作用。这本书并非冗长的理论堆砌，它更多地是通过一些实际的案例和场景，来展现这种赋权模式如何能够切实地改善阅读教学的成效，让我在阅读时，能够不断地对照自己的经验，去构思如何在自己的工作中实践这些理念。

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对于任何一个希望深入理解“协作”本质的人来说，这本书都提供了一个极具价值的视角。它让我意识到，很多时候，我们所谓的“合作”可能只是表面上的协同，而缺乏深层次的理解和支持。这本书则将“协作”的维度进行了拓展，它不仅仅局限于课堂内部的老师们之间的配合，更是将目光投向了更广阔的社区和家庭。它让我开始思考，我们如何才能打破信息孤岛，将教育的能量更有效地传递出去，并从外部汲取新的养分。书中对不同文化背景、不同教育理念的家庭如何融入到阅读提升计划中的探讨，让我耳目一新。我一直认为，家长在孩子的阅读成长中扮演着至关重要的角色，但如何才能真正地与他们建立起有效的沟通渠道，如何让他们参与进来，并感受到他们付出的努力是被看见和被重视的，这确实是一个挑战。这本书通过一些具体的策略和方法，为我指明了方向。它让我看到了，通过有组织的、有针对性的沟通和支持，我们可以将家庭变成学校教育的有力延伸，从而形成一个更加强大的支持系统。这种对“外部协作”的强调，让我意识到，教育的成功绝非孤立的个体努力所能达成，它需要一个更加开放、更加包容的生态系统。

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