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出版者:

作者:Nikos E. Mastorakis 编

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:1998-9

价格:434.00元

装帧:

isbn号码:9789810236571

丛书系列:

图书标签:

• 信息科学
• 技术进展
• 计算机科学
• 人工智能
• 数据科学
• 机器学习
• 网络技术
• 云计算
• 信息技术
• 算法

《智能时代的知识图谱构建与应用》 书籍简介 在信息爆炸的时代，海量数据的涌现对传统的信息组织和检索方式提出了严峻挑战。如何有效地理解、关联和利用这些信息，已成为驱动科技进步和社会发展的关键。本书《智能时代的知识图谱构建与应用》深入探讨了构建和应用知识图谱的核心理论、前沿技术和实践经验，旨在为研究者、工程师和行业从业者提供一份全面而深入的指导。 本书的编写立足于当前人工智能和大数据技术的飞速发展，聚焦于知识图谱这一承载和传递知识的重要载体。我们认识到，知识图谱不仅是数据的结构化表示，更是实现机器智能理解和推理的基石。因此，本书将从理论基础出发，逐步深入到技术实现和应用场景，力求构建一个严谨而易于理解的知识体系。 第一部分：知识图谱的基础理论与核心概念 本部分首先对知识图谱的起源、发展历程及其在人工智能领域的定位进行梳理。我们将详细阐释知识图谱的基本构成要素，包括实体（Entities）、属性（Attributes）和关系（Relations），并通过生动的案例解释三元组（Triples）这一核心表示方式。在此基础上，本书将深入介绍不同类型的知识表示模型，如RDF（Resource Description Framework）、OWL（Web Ontology Language）等，并分析它们在语义表达和推理能力上的优势与局限。此外，我们还会探讨知识图谱的生命周期，从数据获取、模式构建到知识抽取、存储和推理，勾勒出知识图谱建设的完整流程。 第二部分：知识图谱的构建技术 构建高质量的知识图谱是实现其应用价值的前提。本部分将集中介绍当前主流的知识图谱构建技术，并着重分析其背后的算法和模型。 数据获取与预处理： 涵盖从结构化、半结构化和非结构化数据源中提取信息的关键技术，包括网络爬虫、API接口、数据库导入等。重点关注文本数据的预处理，如分词、词性标注、命名实体识别（NER）等，为后续的知识抽取奠定基础。 知识抽取： 这是知识图谱构建的核心环节。我们将详细介绍不同层次的知识抽取技术： 实体抽取（Entity Extraction）： 重点讲解基于规则、统计模型（如CRF）以及深度学习模型（如BiLSTM-CRF、BERT-NER）的实体识别方法，并讨论如何处理领域特定实体和歧义性问题。 关系抽取（Relation Extraction）： 介绍远程监督、远程监督结合深度学习、端到端关系抽取等技术，包括面向特定关系模式的抽取方法以及开放式关系抽取。 属性抽取（Attribute Extraction）： 阐述如何从文本中识别和抽取实体的属性值，包括基于模板、基于模式匹配和基于机器学习的方法。 实体对齐与消歧（Entity Alignment and Disambiguation）： 探讨如何解决不同数据源中同名实体的关联问题，以及如何区分具有相同名称但指向不同对象的实体。我们将介绍基于特征匹配、基于图的方法以及利用深度学习进行实体对齐的技术。 知识融合（Knowledge Fusion）： 介绍如何将来自不同来源的零散知识整合到统一的知识图谱中，包括冲突检测、冗余消除和一致性维护。 知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）： 阐述将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间的技术，如TransE、ComplEx、DistMult等模型，以及其在推理和问答等任务中的应用。 第三部分：知识图谱的应用与前沿研究 构建好的知识图谱并非终点，如何充分发挥其价值才是关键。本部分将聚焦知识图谱在各个领域的广泛应用，并展望未来的研究方向。 智能问答系统（Intelligent Question Answering Systems）： 详细介绍如何利用知识图谱构建语义匹配、路径查找和推理型的问答系统，实现对用户自然语言查询的精确理解和回答。 推荐系统（Recommendation Systems）： 探讨知识图谱如何增强传统推荐算法，通过理解用户兴趣和物品属性之间的复杂关系，提供更个性化、更具解释性的推荐。 搜索引擎优化（Search Engine Optimization）： 分析知识图谱如何帮助搜索引擎更好地理解网页内容和用户意图，提升搜索结果的准确性和相关性。 智能搜索与信息检索（Intelligent Search and Information Retrieval）： 介绍知识图谱在结构化信息检索、多模态信息关联和复杂查询理解方面的优势。 领域应用案例： 结合医疗健康、金融风控、智能制造、教育等具体行业，展示知识图谱在实际业务场景中的落地与价值。例如，在医疗领域，利用知识图谱构建疾病诊断辅助系统；在金融领域，用于欺诈检测和风险评估。 知识图谱的质量评估与演化： 讨论如何对知识图谱的准确性、完整性和一致性进行评估，以及如何随着新数据的不断涌入，实现知识图谱的动态演化和更新。 多模态知识图谱（Multimodal Knowledge Graphs）： 探讨如何融合文本、图像、视频等多种模态的信息，构建更全面的知识表示。 可解释性AI与知识图谱（Explainable AI and Knowledge Graphs）： 研究如何利用知识图谱为AI模型的决策提供可解释的依据，增强AI的可信度。 本书在内容编排上，力求从浅入深，由概念到实践，理论与技术并重。每章都配有相关的算法介绍、伪代码示例和思考题，以帮助读者加深理解。我们希望通过本书，能够激发读者对知识图谱研究和应用的兴趣，并为相关领域的学术研究和技术创新提供有益的参考。 目标读者 本书适合于计算机科学、人工智能、数据科学、信息工程等相关专业的本科生、研究生，以及在信息技术、互联网、金融、医疗、科研等领域从事数据挖掘、机器学习、自然语言处理、知识工程、信息检索等工作的工程师、研究员和技术管理者。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深蓝色和银灰色的搭配，给人一种既专业又现代的感觉。我刚拿到手的时候，主要关注的是它在人工智能和大数据处理方面的论述，毕竟这是当前技术浪潮的核心。然而，翻阅了前几章后，我发现它对这些前沿领域的介绍相对比较宏观，缺乏那种深入到算法细节或者具体应用案例的剖析。例如，在谈到深度学习模型的优化时，作者只是泛泛地提到了梯度下降法的变种，却没有深入探讨 Adam 或 RMSprop 在特定网络结构下的实际性能对比和调优技巧。这对于一个希望从理论走向实践的读者来说，多少会感到有些意犹未尽。我原以为它会像一本技术手册一样，提供手把手的指导，但更多的时候，它更像是一份行业综述报告，适合那些需要快速了解整个信息科学技术版图的管理者，而不是需要精研某一技术栈的工程师。书中引用的文献虽然不少，但很多都是几年前的成果，对于瞬息万变的技术领域来说，新鲜度略显不足，让人不禁怀疑作者是否紧跟了最近两年内突破性的研究进展。总的来说，它更像是一份合格的“入门级”概览，但要指望它能让你在某个细分领域内成为专家，恐怕需要寻找更专业的垂直书籍来补充。

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这本书在软件工程方法论方面的讨论，坦率地说，让我感到有些过时了。我本以为在信息技术的新进展中，会看到对 DevOps 实践、持续集成/持续交付（CI/CD）的最新工具链，以及如何将机器学习模型集成到生产环境中的 MLOps 流程的深入探讨。然而，书中对软件开发流程的描述，仍停留在敏捷开发的早期阶段，对于容器化技术（如 Docker 和 Kubernetes）在现代部署流水线中的核心作用，提及得非常轻描淡写，仿佛这些技术只是可有可无的补充。当我试图寻找关于微服务架构弹性设计（如断路器模式的应用）的案例时，书中提供的示例代码片段显得陈旧且效率低下，更像是教科书上为了演示基本概念而编写的“玩具代码”。在这个一切都追求快速迭代和高可用性的时代，这种对现代基础设施建设的轻视，极大地削弱了本书作为“最新进展”的参考价值。它似乎更适合那些刚接触软件工程的本科生，作为理解基本瀑布模型和早期敏捷思想的材料，但对于经验丰富的从业者来说，这些内容无法提供任何新的洞察或可操作的改进建议。

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我对这本书的语言风格感到非常困惑。它似乎在努力平衡学术的严谨性与大众的可读性，结果却陷入了一种尴尬的中间地带。在描述某些复杂概念时，它会突然冒出一些过于晦涩难懂的术语，却没有提供足够的背景知识解释，让人感觉像是在阅读一篇未经充分编辑的学术草稿。但紧接着，在讨论一些相对基础的概念时，文字又变得异常口语化，像是朋友间的闲聊，这与之前建立起来的“严肃技术读物”的形象格格不入。这种风格的摇摆不定，使得阅读体验非常不稳定。举个例子，书中对“知识图谱”的解释部分，前半段引用的定义来自一个非常小众的计算机语言学期刊，后半段却用了一个类比来解释其工作原理，这个类比本身也存在逻辑上的瑕疵，让人在理解上产生了二次困惑。我更倾向于那些要么彻底走学术路线，用严谨的数学和逻辑支撑一切；要么彻底走科普路线，用生动的比喻和清晰的案例来引导读者的书籍。这本书不幸地卡在了中间，未能提供一个稳定、一致的阅读支柱。

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这本书的结构编排着实考验了我一些耐心。它的章节之间的逻辑跳跃性比较大，有时候感觉像是把不同研讨会上的论文集硬生生地拼凑到了一起。前一章还在热火朝天地讨论量子计算对未来加密学的影响，下一章立刻转入了对传统数据库架构性能瓶颈的冗长分析，这两种主题的衔接处理得相当生硬，让人不得不频繁地在脑海中建立它们之间的隐性联系。我特别期待它能对物联网（IoT）安全与隐私保护这一块给予更扎实的论述，毕竟这是我们日常生活中日益关注的问题。可惜，这部分内容被放在了一个很靠后的位置，而且篇幅明显偏短，几乎没有触及到边缘计算节点的安全认证协议，仅仅是蜻蜓点水地提了一下数据脱敏的重要性。读完之后，我感觉像是在一个巨大的技术展览会上走马观花了一圈，虽然看到了很多展品，但没有一个能停下来仔细研究。对于那些追求清晰、层层递进学习路径的读者来说，这本书的组织方式无疑是一种挑战，它要求读者具备很强的自我知识整合能力，自行去弥补那些本该由作者构建的逻辑桥梁。

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最让我感到失望的是，这本书在伦理和治理方面的讨论，缺乏应有的批判深度。信息科学技术，尤其是在数据隐私和算法偏见日益受到社会关注的今天，如何负责任地发展这些技术，是一个至关重要的话题。书中确实设置了一个章节来谈论“信息社会的责任”，但其论述角度非常保守且防御性，更像是对现有法律法规的简单罗列和顺从，而非对技术本身潜在风险的深度剖析和前瞻性思考。例如，在讨论面部识别技术的普及时，作者只是简单地提到了“需要遵守数据保护条例”，却完全回避了关于偏见放大、权力滥用以及公民自由受侵蚀等核心伦理困境。我期待看到对“可解释性人工智能”（XAI）在建立信任方面的潜力，以及如何通过技术手段来审计和纠正算法歧视的详细论述。这本书在这方面的处理，显得软弱无力，仿佛是在刻意避开那些可能引发争议的尖锐问题。它提供的解决方案大多是程序性的、外在的合规要求，而不是技术人员内心深处需要建立的、基于原则的道德框架。读完后，我感觉自己对技术的发展趋势有了了解，但对如何成为一个负责任的科技贡献者，却依然感到迷茫。

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