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页数:154

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出版时间:2010-1

价格:28.00元

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isbn号码:9787560839134

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• 远程实训
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• 技能培训

深度探索：企业级知识图谱构建与实践 本书聚焦于当前信息时代企业级数据管理的核心挑战，系统性地阐述了知识图谱（Knowledge Graph, KG）从理论构建、技术选型到实际部署与运维的全生命周期。本书旨在为企业架构师、数据科学家以及系统工程师提供一套完整、可操作的知识图谱落地指南，帮助组织有效管理和利用海量、异构的结构化与非结构化数据资产。 --- 第一部分：知识图谱的理论基石与战略定位 本部分深入剖析知识图谱的本质、发展脉络及其在现代企业中的战略价值。我们摒弃空泛的定义，着重探讨知识图谱如何作为企业级智能决策和自动化流程的底层支撑。 第一章：从语义网到企业知识中台 知识表示的演进： 梳理RDF、OWL等本体论语言的发展历程，分析其在处理复杂领域知识时的局限性与优势。 图数据库的原理与选择： 详细对比Neo4j、JanusGraph、ArangoDB等主流图数据库的技术特性、查询语言（Cypher、Gremlin）的差异，并提供基于业务场景的选型决策框架。 知识图谱在企业架构中的位置： 探讨知识图谱如何从传统的数据仓库、数据湖中脱颖而出，成为连接业务流程与底层数据的核心“语义层”。分析其在客户360视图、供应链优化、合规性审计等关键业务场景中的不可替代性。 第二章：本体设计与模式构建的艺术 知识图谱的质量高度依赖于其底层本体（Ontology）的设计。本章侧重于本体构建的规范流程与实践技巧。 领域知识的获取与建模： 介绍基于专家访谈、文档分析、现有系统数据模型反向工程等方法，系统化地进行领域概念的抽取。 本体的层次化设计： 探讨如何构建清晰的类（Class）、属性（Property）、实例（Instance）层级结构，确保模型的可扩展性和查询效率。重点解析“重用性”与“精确性”之间的平衡策略。 Schema验证与版本控制： 介绍如何使用SHACL（Shapes Constraint Language）等工具对本体结构进行约束和验证，并建立一套适应企业快速迭代的本体版本管理流程。 --- 第二部分：异构数据的抽取、融合与对齐 企业数据通常分散在ERP、CRM、文档系统、日志文件等多个孤立的源头。本部分详细阐述如何通过先进的技术手段，将这些异构数据转化为统一的知识表示。 第三章：自动化信息抽取技术栈 知识图谱的鲜活度依赖于高效、自动化的信息抽取能力。 实体识别（NER）的深度优化： 针对金融、制造等特定行业术语和复杂命名实体，探讨基于BERT、RoBERTa等预训练模型的微调策略，以及如何处理长尾实体和新概念的引入。 关系抽取（RE）的高级方法： 比较基于模式匹配、远程监督（Distant Supervision）和图神经网络（GNNs）的关系抽取技术。重点介绍如何设计有效的训练数据，以提高对复杂、隐含关系的捕获能力。 事件抽取（EE）与时间序列整合： 如何从非结构化文本中抽取具有明确参与者、时间、地点的结构化事件，并将这些事件与图谱中的时间轴属性进行精确关联。 第四章：实体对齐与知识融合的难题破解 数据融合是构建高质量知识图谱中最具挑战性的环节。 同义实体识别（Entity Linking）： 介绍基于特征向量（如Word2Vec、Graph Embeddings）和深度学习的实体匹配算法。重点讨论在数据质量不一致的情况下，如何通过上下文信息和本体约束来提高匹配的准确率。 知识融合的冲突解决机制： 当不同数据源对同一实体的属性描述存在矛盾时，如何制定冲突解决策略（如信任度加权、时间戳优先原则），确保图谱的最终一致性。 嵌入式知识推理： 引入TransE、RotatE等知识图谱嵌入技术，将实体和关系映射到低维向量空间，利用向量空间中的几何关系来发现潜在的链接和预测缺失事实。 --- 第三部分：知识图谱的推理、问答与应用部署 知识图谱的价值最终体现在其为业务带来的洞察和自动化能力上。本部分专注于高级推理机制和面向用户的应用界面构建。 第五章：基于图谱的高级推理与洞察生成 推理是知识图谱从“数据存储”走向“智能引擎”的关键一步。 逻辑推理与规则引擎： 详解如何使用Datalog或SWRL（Semantic Web Rule Language）定义明确的业务规则（如“如果A是B的上级，且B是C的供应商，则A间接影响C”），并利用推理机自动推导出新知识。 基于图嵌入的归纳推理： 利用图神经网络（GNNs），特别是Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs)，进行链接预测和实体分类，挖掘出人类难以发现的隐性关联。 不确定性推理与概率图模型： 探讨在数据带有噪声或部分信息缺失时，如何引入概率框架（如贝叶斯网络与知识图谱的结合）进行更鲁棒的决策支持。 第六章：交互式知识问答系统（KGQA）的工程实现 本章提供从用户提问到系统返回精确答案的全栈实现路径。 自然语言理解（NLU）到查询转换： 详细介绍如何将自然语言问题解析为SPARQL或Cypher查询语句。重点分析基于序列到序列模型（Seq2Seq）和语义解析（Semantic Parsing）的复杂问句处理流程。 多跳、聚合查询的优化： 针对需要跨越多个实体和关系才能回答的复杂问题，探讨如何优化图遍历算法，确保查询的实时性。 答案生成与解释性： 如何在返回最终答案的同时，向用户展示知识图谱中支持该答案的路径和证据（Provenance），增强系统的可信度。 第七章：知识图谱的运维、评估与生态系统建设 一个成熟的知识图谱项目需要一套标准的运维和持续优化体系。 图谱质量评估指标： 建立覆盖准确率（Precision）、召回率（Recall）、覆盖率（Coverage）和时效性（Timeliness）的多维度评估框架。 持续集成与迭代（CI/CD for KG）： 设计自动化流程，确保新数据流入、模型更新后，图谱能够平稳过渡，最小化对下游应用的影响。 可视化与探索工具： 介绍先进的可视化技术，如力导向布局、层次布局在图谱探索中的应用，帮助业务人员直观地理解图谱结构和查询结果。讨论如何集成到BI工具和企业级工作流中。 --- 本书特点： 工程实践导向： 每一个理论章节后都附带基于Python、Java/Scala的实际代码片段和案例分析，强调从概念到落地的转化路径。 企业级视角： 重点关注大规模数据处理、高并发查询、数据安全与合规性要求，而非学术原型。 技术栈全面： 涵盖本体论、图数据库、NLP信息抽取、图嵌入、GNN推理等多个关键技术栈的深度整合方案。 本书是致力于构建新一代智能数据基础设施的技术人员的必备参考手册。

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