Information Modelling and Knowledge Bases XVI (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:IOS Press

作者:Kiyoki, Yasushi; Kiyoki, Y.; Wangler, B.

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2006-01

价格:USD 114.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781586034979

丛书系列:

图书标签:

• 论文集
• 信息模型
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智慧时代的基石：深入探索数据结构、知识表示与智能系统构建 图书名称： 《深度数据结构：面向复杂系统的优化与实现》 图书简介： 在信息爆炸的时代，有效的数据组织和高效的知识管理已成为推动技术进步和社会发展的核心驱动力。本书《深度数据结构：面向复杂系统的优化与实现》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，聚焦于如何设计、分析和实现支撑现代智能系统的底层数据结构。本书不侧重于特定领域的应用模型或高阶的知识工程理论，而是将重点放在支撑这些应用与理论的基础架构——即数据如何在内存和分布式环境中被组织、检索和转换，以确保性能、可扩展性和鲁棒性。 第一部分：基础理论的重塑与深化 本书伊始，我们并未停留在传统数据结构教材的浅层叙述上，而是对核心概念进行了现代化的重审。我们首先详细探讨了时间复杂度和空间复杂度的严格分析框架，引入了针对现代多核处理器和内存层级结构的微观性能分析模型。读者将学习如何超越渐近符号（如$O(n)$），转而关注实际缓存命中率、分支预测惩罚等对实际执行时间产生决定性影响的因素。 在此基础上，本书深入剖析了树形结构的演进历程。除了平衡二叉搜索树（AVL, Red-Black Tree）的传统实现，我们用相当篇幅详细阐述了B+树和B树在数据库索引和文件系统中的核心地位，重点分析了它们如何通过优化磁盘I/O操作来处理海量数据的需求。针对内存计算的趋势，我们详细介绍了跳跃列表（Skip Lists）的概率保证机制及其在并发环境下的优势，并与基于比较的排序算法进行了详尽的性能对决分析。 第二部分：面向大规模与并发的数据组织 随着数据规模的指数级增长，传统结构在面对TB级甚至PB级数据集时显得力不从心。本书的第二部分聚焦于大规模数据结构（Large-Scale Data Structures）的构建与优化。 我们详尽地介绍了散列（Hashing）机制的最新发展，特别是一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存集群和内容分发网络）中的应用原理。读者将学习如何设计和评估不同的哈希函数，以最小化碰撞并实现负载的均匀分布。此外，本书还专门辟章节探讨了布隆过滤器（Bloom Filters）和Cuckoo Hashing，解释了它们在提供空间效率和近乎恒定的查询时间方面的技术权衡。 并发性是现代软件的必然要求。本部分投入大量精力讨论无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）数据结构的实现。我们将详细解析基于CAS（Compare-and-Swap）操作的并发队列、栈和链表的设计范式，并结合Java `concurrent`包或C++ `std::atomic`库，提供实际的同步原语应用示例，旨在帮助开发者构建真正高吞吐、低延迟的并发数据访问层。 第三部分：图结构的高效处理与应用 在网络科学、社交分析和复杂网络建模中，图结构是不可替代的工具。本书第三部分将图论的抽象概念转化为可高效计算的实际数据结构。 我们不仅覆盖了邻接矩阵和邻接表的优缺点对比，更重点研究了压缩稀疏行（CSR）和压缩稀疏列（CSC）格式在处理万亿级边关系时的内存效率和遍历性能。针对动态图场景，本书深入分析了动态图数据结构（Dynamic Graph Data Structures），例如如何高效地支持边的插入、删除以及子图查询。 在算法层面，本书对图遍历（BFS/DFS）、最短路径算法（Dijkstra, A）和最小生成树（MST）在不同数据结构表示下的性能差异进行了细致的实证分析，并引入了图嵌入（Graph Embedding）的基础数据结构支撑，为后续的深度学习在图结构上的应用奠定基础。 第四部分：面向特殊约束的数据结构设计 现代应用场景往往伴随着独特的数据约束或操作需求。本书的最后部分探讨了针对特定限制条件进行优化的结构。 这包括： 1. 空间索引结构（Spatial Indexing）：详细解析了K-D Tree、四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）在地理信息系统（GIS）和碰撞检测中的应用，重点讨论了如何平衡区域划分的均匀性和查询效率。 2. 时间序列数据结构：针对金融交易、传感器数据等场景，探讨了如何利用区间树（Interval Trees）和R-Tree的变体来高效地支持范围查询和重叠检测。 3. 外部存储优化结构：虽然主要关注内存结构，但本书也涉及LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的基本原理，该结构是NoSQL数据库（如RocksDB, Cassandra）高性能写入的基础，解释了其如何通过批量操作和分层存储来优化SSD的写入放大问题。 总结： 《深度数据结构：面向复杂系统的优化与实现》是一本面向高级程序员、系统架构师和计算机科学研究人员的参考书。它不是一本关于“如何使用库”的指南，而是关于“如何从底层构建和优化”的深度解析。通过对理论的严谨推导和对现代硬件特性的充分考虑，本书致力于为读者提供构建下一代高性能、高可扩展性智能系统的坚实技术基石。掌握这些核心数据结构的设计哲学与实现技巧，是跨越从“能用”到“极致高效”的关键一步。

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我一直对人工智能的“推理”能力充满好奇。一个真正智能的系统，不仅仅能够记住大量的信息，更重要的是它能够基于这些信息进行逻辑推理，解决问题，甚至做出预测。而信息建模和知识库的构建，正是实现人工智能推理能力的基础。这本书的名字，让我感觉它将深入探讨如何构建能够支持复杂推理过程的知识表示。我一直在思考，如何将人类世界的因果关系、规则、约束等信息，有效地编码到人工智能系统中？例如，在医学诊断中，医生需要根据病人的症状、病史、检查结果等信息，进行复杂的逻辑推理，最终得出诊断结论。在金融领域，风控专家需要分析大量的交易数据、客户行为数据，识别潜在的风险。这些都需要强大的知识库和与之配套的信息建模技术。我非常期待这本书能够提供一些关于如何设计更具表现力、更易于推理的知识表示方法的指导。我希望它能够介绍一些能够处理不确定性、模糊性以及时间动态性的信息建模技术。此外，我也想了解，在构建这些知识库时，如何平衡信息的可解释性与模型的复杂性，以及如何有效地获取和更新这些知识。

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这本书的名字本身就带着一种厚重感和学术性，让人立刻联想到那些需要深入钻研的专业领域。翻开它，我并没有立刻去寻找具体的理论或模型，而是先感受它传递出的整体氛围。它仿佛是一扇通往复杂世界的大门，而“Information Modelling”和“Knowledge Bases”则是开启这扇门的钥匙。我一直在思考，信息是如何被组织、被理解、被转化为知识的？这个过程本身就是一门艺术，也是一项科学。在信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用这些信息，如何让它们不再是散乱的点，而是形成有意义的联系，构建起坚实的知识体系，这无疑是当前科技发展中至关重要的一环。这本书的名字暗示着它将探讨如何构建这样的体系，这本身就足以勾起我的极大兴趣。我期待它能够提供一些创新的方法论，或者对现有的建模和知识表示技术进行一次深入的梳理和发展。毕竟，在人工智能日益渗透到我们生活的方方面面的今天，高效、准确的信息模型和知识库的构建，是实现更智能、更自主的AI系统的基石。它不仅仅是技术层面的挑战，更涉及到对人类认知过程的理解和模拟，这其中的深度和广度，让我对这本书充满了期待。我希望它能引领我思考信息与知识之间微妙而强大的联系，以及如何通过精妙的建模来驾驭这股力量，为人工智能的进步注入新的活力。

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我一直认为，人工智能的“智能”，很大程度上体现在其能够有效地处理和利用信息的能力上。而“Information Modelling and Knowledge Bases”正是实现这一能力的关键。这本书的名字，让我感觉它将引领我深入探索人工智能在信息组织和知识表示方面的最前沿研究。我一直在思考，如何才能让机器不仅能“看到”数据，更能“理解”数据背后的含义？这涉及到如何将原始、零散的信息，转化为具有结构、逻辑和语义的知识。我期待这本书能够提供一些关于如何设计更具表现力、更易于推理的知识表示方法的指导。例如，我一直对如何将人类的常识性知识、领域专家的经验，以及从海量数据中学习到的模式，有效地编码到知识库中，并使其能够被人工智能系统所利用，这方面有浓厚的兴趣。我也希望了解，在构建这些知识库的过程中，如何解决数据的一致性、完整性以及动态更新等问题。

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我在阅读人工智能相关文献时，常常会被“知识表示”和“信息建模”这两个概念所吸引。它们如同人工智能领域的“骨架”和“血脉”，是构建真正智能系统的基础。这本书的名字——“Information Modelling and Knowledge Bases XVI”——恰恰点明了这些核心概念，并暗示了其在人工智能应用中的前沿地位。我一直在思考，如何才能让机器不仅拥有庞大的信息量，更能对其进行深入的理解和推理？这需要一套精巧的信息模型来组织数据，以及一个强大而灵活的知识库来存储和管理知识。我期待这本书能够为我揭示一些最新的信息建模技术，例如如何利用本体论（Ontology）来描述复杂的领域知识，或者如何构建能够支持高效推理的知识图谱（Knowledge Graph）。此外，我也对如何将机器学习技术与知识库相结合，从而实现更智能、更具解释性的人工智能系统，充满了好奇。我希望这本书能够提供一些关于如何平衡信息的可表达性、推理的效率以及系统的可维护性的宝贵见解。

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在我看来，人工智能的进步，很大程度上取决于我们能否有效地组织和利用信息。而“Information Modelling and Knowledge Bases”正是实现这一目标的核心。这本书的名字，让我感觉它将提供关于如何构建人工智能“大脑”的蓝图。我一直在思考，当面对海量、多源、异构的数据时，人工智能如何才能从中提取出有用的信息，并将这些信息转化为能够指导行动的知识？这个过程涉及到数据的清洗、转换、集成，以及对信息的结构化表示。我希望这本书能够详细介绍一些先进的信息建模技术，例如本体论（Ontology）、语义网络（Semantic Networks）等，并探讨它们在人工智能领域的具体应用。同时，我也对如何构建能够支持复杂推理的知识库非常感兴趣。我期待这本书能够探讨如何将领域专家的知识、常识性知识、以及从数据中学习到的规则，有效地集成到知识库中，并使其能够被人工智能系统高效地访问和利用。此外，我也希望了解，在构建和维护这些知识库的过程中，如何解决数据的一致性、完整性以及动态更新等问题。

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作为一名对人工智能的应用场景充满探索欲望的读者，我总是在寻找能够提供实践指导和理论启发的书籍。这本书的名字——“Information Modelling and Knowledge Bases XVI (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications)”——正好满足了我的需求。它不仅点明了核心的技术领域，更强调了其在人工智能实际应用中的前沿性。我一直在思考，如何才能将复杂、多变、甚至模糊的现实世界信息，转化为人工智能能够理解和利用的结构化知识？这个过程涉及到信息的采集、清洗、建模、存储和推理。我期待这本书能够深入探讨各种信息建模技术，比如如何构建能够精确描述实体、属性和关系的概念模型，或者如何设计能够支持复杂推理的本体论。同时，我也对如何构建能够支持高效查询和推理的知识库非常感兴趣。我希望它能够分享一些在不同应用领域（如智能搜索、知识问答、智能推荐等）的成功实践，并分析其中信息建模和知识库构建的关键挑战和解决方案。

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我一直对人工智能系统中的“学习”机制感到着迷。而这种学习，离不开对信息的有效建模和知识的积累。这本书的书名，让我觉得它将深入探讨人工智能如何从信息中学习，并构建自己的知识体系。我一直在思考，人工智能如何才能真正地“理解”数据，而不仅仅是进行模式匹配？这涉及到如何将原始数据转化为具有语义的、可推理的信息，并将其组织成有意义的知识。我期待这本书能够提供一些关于如何设计能够支持机器学习、深度学习等人工智能技术的先进信息模型和知识表示方法。例如，如何将神经网络学习到的特征，转化为更具解释性的知识表示，或者如何利用知识图谱来增强深度学习模型的推理能力。我个人对如何构建能够处理领域特定知识，并具备一定泛化能力的知识库特别感兴趣。我希望这本书能够分享一些在不同人工智能应用领域（如自然语言处理、计算机视觉、机器人学等）的成功案例，并分析其中信息建模和知识库构建的关键因素。

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阅读这本书，我首先被它所聚焦的主题所吸引。“Artificial Intelligence and Applications”这一副标题，让我立刻意识到这本书并非停留在理论层面，而是与实际应用紧密相连。我一直对人工智能如何在现实世界中落地感到好奇，尤其是那些能够处理复杂信息、并从中提取有价值知识的应用。在医疗诊断、金融风控、自动驾驶、智能推荐等领域，强大的信息模型和知识库扮演着核心角色。它们如同AI的“大脑”，负责理解输入的数据，并根据预设的规则和学习到的模式做出决策。这本书的名字暗示着它将深入探讨如何设计、构建和优化这些“大脑”，使其更加高效、智能和鲁棒。我特别想了解，在面对海量、异构、甚至不确定性的信息时，人工智能是如何构建起可靠的知识体系的？是否存在一些通用性的方法论，可以适用于不同的应用场景？或者说，不同的应用领域是否有其独特的建模和知识表示的挑战？我对那些能够将抽象概念转化为可计算、可推理的知识表示形式的方法尤其感兴趣。例如，如何将人类的常识、领域专家的经验，甚至是模糊的、难以量化的信息，有效地融入到知识库中，并使其能够被AI系统所理解和利用。这本书的书名，就像一个承诺，承诺将带领读者走进人工智能应用的核心，揭示那些支撑起智能行为的基石。

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作为一名对人工智能领域充满热情的学习者，我一直关注着学术界在前沿研究上的最新进展。这本书的标题，特别是“Information Modelling and Knowledge Bases XVI”，让我立刻联想到这是一个长期且持续的研究项目，并且已经积累了相当的深度和广度。每一届的“XVI”都代表着该领域不断演进的最新成果和思想碰撞。我期待这本书能够为我打开一扇窗，让我得以窥见“信息建模”和“知识库”这两个概念在人工智能研究中最前沿、最精妙的应用。我个人对如何将复杂的现实世界信息有效地表示和组织起来，以便人工智能系统能够进行推理和决策的过程，有着浓厚的兴趣。想象一下，我们如何将自然语言的模糊性和歧义性，图像的视觉信息，以及传感器数据的实时性，都转化为人工智能能够理解和处理的结构化知识？这个过程本身就是一个巨大的挑战。这本书的书名，预示着它将汇集这个领域的顶尖研究人员的智慧，分享他们最新的发现和创新的方法。我希望它能够提供一些关于如何构建更具表现力、更易于推理、并且能够处理不确定性的知识表示方法的指导。同时，我也好奇作者们是否会探讨如何让这些知识库具备一定的自适应和自学习能力，能够随着新的信息的涌入而不断更新和优化。

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我最近一直在思考“理解”这个概念在人工智能中的重要性。我们常常说人工智能“智能”，但这种“智能”究竟是如何实现的？在我看来，信息建模和知识库的构建，是实现人工智能“理解”的关键。这本书的名字，恰好触及了我的核心疑问。它不仅仅是关于数据的堆砌，更是关于如何赋予数据意义，如何将孤立的信息片段连接成有逻辑、有因果关系的知识网络。我一直在寻找能够解释这一过程的深入见解。例如，在自然语言处理中，如何让机器理解文本的语义，理解词语之间的关系，理解句子的隐含意义？在计算机视觉中，如何让机器识别图像中的物体，理解物体之间的空间关系，甚至理解图像所描绘的场景？这些都需要强大的信息模型和知识库作为支撑。这本书的书名，让我联想到它将探讨的不仅仅是技术细节，更是一种“思考方式”，一种如何将世界上的各种信息转化为机器能够理解和运用的“知识”的哲学和方法。我期待它能够提供一些关于如何构建能够处理复杂推理、具备常识性知识，并且能够从经验中学习的知识库的理论和实践。这对于发展更具通用性、更能适应未知环境的人工智能系统至关重要。

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