知識圖譜技術與應用

定　價：￥59.00

作　者：	閆樹，魏凱，洪萬福等著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115519665	出版時間：	2019-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	150	字數(shù)：

內容簡介

　　本書系統(tǒng)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(fā)展歷程與特點，也涵蓋了當前階段知識圖譜的主要應用，并分析了未來的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)。本書從理論綜述、技術解讀、應用場景、實戰(zhàn)分析等多個角度進行了闡述，內容全面且易于理解。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(yè)知識。同時，本書還面向渴望了解知識圖譜應用的各行業(yè)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獲。

作者簡介

　　閆樹，理學博士，中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所高級工程師。主要研究方向為數(shù)據(jù)流通、政務大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)產業(yè)等。牽頭編寫《大數(shù)據(jù)白皮書》《數(shù)據(jù)流通關鍵技術白皮書》《知識圖譜白皮書》《城市大數(shù)據(jù)平臺白皮書》《大數(shù)據(jù)產業(yè)統(tǒng)計口徑研究報告》及數(shù)據(jù)流通、可信數(shù)據(jù)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云計算與大數(shù)據(jù)研究所副所長，研究方向為大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、區(qū)塊鏈、知識圖譜的技術標準與基準測試，以及相關產業(yè)與監(jiān)管政策。主持完成10項行業(yè)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(xié)會大數(shù)據(jù)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(xié)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(yè)經驗，擅長知識圖譜、自然語言處理、大規(guī)模系統(tǒng)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(shù)據(jù)挖掘、機器學習相關工作，2013年創(chuàng)立淵亭科技并推出DataExa產品系列（知識圖譜、AI中臺等），專注認知智能方向在行業(yè)的應用和賦能。

圖書目錄

目錄

第一章知識圖譜概述 / 1
第一節(jié) 什么是知識圖譜 / 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(jié) 知識圖譜的發(fā)展歷程 / 8
一、起源：科學知識圖譜 / 8
二、發(fā)展：知識庫 / 9
三、形成：知識圖譜 / 11
第三節(jié) 知識圖譜的架構 / 13
一、邏輯架構 / 13
二、技術架構 / 14
第四節(jié) 知識圖譜的特點 / 16
一、與早期語義網(wǎng)絡的比較 / 16
二、與早期知識庫的比較 / 17
三、與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術的比較 / 18
第五節(jié) 知識圖譜的應用 / 18
一、知識圖譜應用于搜索——查詢理解 / 18
二、知識圖譜應用于回答——自動問答 / 19
三、知識圖譜應用于查閱——文檔表示 / 19
第六節(jié) 知識圖譜的重要意義 / 20
一、提升互聯(lián)網(wǎng)服務 / 20
二、升級傳統(tǒng)行業(yè) / 21
三、改善社會治理 / 21
第七節(jié) 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(yè)知識圖譜 / 26
三、基于互聯(lián)網(wǎng)搜索的知識圖譜 / 27
四、中文開放知識圖譜聯(lián)盟 / 29
第二章通用知識圖譜的技術要素 / 31
第一節(jié) 知識表示與建模 / 32
一、知識表示 / 32
二、知識建模 / 37
第二節(jié) 知識抽取與挖掘 / 40
一、知識抽取 / 40
二、知識挖掘 / 46
第三節(jié) 知識存儲與融合 / 49
一、知識存儲 / 49
二、知識融合 / 51
第四節(jié) 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(yè)知識圖譜的應用場景 / 59
第一節(jié) 行業(yè)知識圖譜的特點 / 59
第二節(jié) 公安行業(yè) / 60
一、行業(yè)應用背景 / 61
二、解決方案 / 62
第三節(jié) 金融行業(yè) / 65
一、行業(yè)應用背景 / 65
二、應用場景 / 66
第四節(jié) 教育行業(yè) / 67
一、行業(yè)應用背景 / 68
二、解決方案 / 68
三、應用價值 / 72
第五節(jié) 電信行業(yè) / 75
一、智能客服系統(tǒng) / 75
二、電信反欺詐 / 81
第六節(jié) 工業(yè) / 84
一、工業(yè)知識圖譜構建 / 84
二、工業(yè)知識圖譜應用場景 / 85
第四章知識圖譜的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn) / 87
第一節(jié) 知識圖譜的發(fā)展趨勢 / 87
一、與機器學習相互滲透融合 / 88
二、向更多行業(yè)滲透 / 89
三、從學術轉移到產業(yè)界 / 90
第二節(jié) 知識圖譜面臨的挑戰(zhàn) / 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(yè)知識圖譜構建困難 / 93
六、商業(yè)模式面臨阻礙 / 93
第五章知識圖譜實戰(zhàn)案例 / 95
第一節(jié) 基于知識圖譜的醫(yī)療決策輔助系統(tǒng) / 96
一、痛點難點 / 96
二、實現(xiàn)路徑 / 96
三、應用效果 / 102
第二節(jié) 利用知識圖譜構建“虛擬生命” / 103
一、痛點難點 / 103
二、實現(xiàn)路徑 / 104
三、應用效果 / 106
第三節(jié) 股份制銀行知識圖譜案例 / 107
一、痛點難點 / 107
二、實現(xiàn)路徑 / 108
三、應用效果 / 110
第四節(jié) 基于公安知識圖譜的禁毒大數(shù)據(jù)分析平臺 / 111
一、痛點難點 / 111
二、實現(xiàn)路徑 / 112
三、應用效果 / 114
第六章知識圖譜構建工具 / 115
第一節(jié) Pajek / 115
一、Pajek軟件概述 / 115
二、Pajek的主要特點 / 116
三、Pajek的數(shù)據(jù)結構 / 118
第二節(jié) CiteSpace / 119
一、CiteSpace軟件概述 / 119
二、CiteSpace的主要特點 / 120
三、CiteSpace的結果呈現(xiàn) / 121
第三節(jié) 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(jié) Gephi / 124
一、Gephi軟件概述 / 124
二、Gephi的主要特點 / 125
第五節(jié) VOSviewer / 126
一、VOSviewer軟件概述 / 126
二、VOSviewer的主要特點 / 127
三、VOSviewer的結果呈現(xiàn) / 128
第六節(jié) VantagePoint / 129
一、VantagePoint軟件概述 / 129
二、VantagePoint的主要特點 / 130
第七節(jié) Sci2 / 131
一、Sci2軟件概述 / 131
二、Sci2的主要特點 / 132
第八節(jié) SciMAT / 133
一、SciMAT軟件概述 / 133
二、SciMAT的主要特點 / 134
參考文獻 / 137