近代大众传媒与城市文化研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:上海人民出版社

作者:洪煜

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2012-12

价格:35.00元

装帧:平装

isbn号码:9787208111851

丛书系列:转型期中国社会研究丛书

图书标签:

• 上海
• 经济
• 消费
• 洪煜
• 文化研究
• 文化
• 城市
• 传媒
• 大众传媒
• 城市文化
• 近代史
• 文化研究
• 传播学
• 社会文化
• 城市发展
• 媒介史
• 近代中国
• 文化变迁

好的，这是一份关于《近代大众传媒与城市文化研究》这本书的详细内容简介，但它不包含这本书本身可能涉及的具体研究内容，而是描述了与之相关但主题不同的其他领域： --- 《数字时代知识图谱构建与语义关联分析》 导言：信息洪流中的知识重构 在当代信息爆炸的背景下，如何从海量的、非结构化的数据中提取、组织并有效利用知识，成为了认知科学、数据科学乃至社会治理领域的核心挑战。本书《数字时代知识图谱构建与语义关联分析》正视这一挑战，致力于提供一套系统化、理论与实践并重的研究框架，专注于如何利用前沿的计算语言学和深度学习技术，构建出能够反映真实世界复杂语义关系的动态知识图谱（Knowledge Graph, KG）。 本书的研究起点，并非停留在对历史信息的梳理，而是面向未来信息处理的效率和精度。我们关注的焦点在于技术方法论的创新，而非特定的历史或文化现象的考察。 第一部分：知识图谱的基础理论与结构建模 本部分深入探讨知识图谱的底层逻辑和结构化基础。 第一章：从本体论到计算语义学 本章首先回顾了知识表示的哲学基础，特别是关于“实体”（Entity）、“关系”（Relation）和“属性”（Attribute）的本体论界定。随后，将理论推向计算实践，探讨如何将模糊的现实概念映射到清晰的符号表示空间。重点分析了不同知识表示模型（如RDF、OWL、Property Graph）的优劣，并引入了张量分解方法在知识表示中的初步应用。 第二章：多源异构数据的清洗与对齐 现代知识图谱的原材料往往是来自网络爬虫、数据库、文本报告等不同格式的数据。本章聚焦于数据预处理的核心环节：实体识别（NER）、关系抽取（RE）与实体链接（EL）。我们详细阐述了如何设计高精度的命名实体识别模型，特别是针对领域特定术语（如生物医学、金融术语）的定制化处理方案。核心技术在于引入上下文敏感的嵌入向量，以解决同名异义实体和异名同义实体的对齐难题。 第三章：知识图谱的深度嵌入技术 这是全书的技术核心之一。本章系统梳理了知识图谱嵌入（KGE）的演进历程，从早期的基于距离的模型（如TransE系列）到基于语义匹配的模型（如ComplEx, DistMult）。随后，重点介绍基于图神经网络（GNN）的嵌入方法，如R-GCN和GraphSAGE在知识补全任务中的应用。我们详细分析了这些模型如何在多关系、高稀疏性的知识库中，学习到低维、稠密的向量表示，从而捕捉实体间的深层交互。 第二部分：语义关联分析与推理机制 知识图谱的价值不仅在于存储，更在于其推理和预测能力。本部分将研究的重点转向如何利用已构建的图谱发现隐藏的知识。 第四章：基于规则与逻辑的推理系统 本章回归符号推理的严谨性。介绍了如何定义Datalog规则和一阶逻辑来表达复杂的业务约束和推理路径。详细阐述了如何将这些逻辑规则与概率模型结合，构建概率软约束推理系统，特别是在处理不确定性信息时，如何运用贝叶斯网络和马尔可夫逻辑网络进行概率推理。 第五章：深度学习驱动的链路预测与知识发现 针对海量知识库中的“缺失链接”问题，本章探讨了最新的深度学习技术。重点分析了如何使用Transformer架构改进的注意力机制，来增强模型对长距离依赖关系的捕捉能力，从而提高链路预测的准确率。书中提供了针对特定领域知识补全的多任务学习框架，以同时优化实体分类和关系预测的性能。 第六章：时间动态知识图谱的建模 现实世界中的知识是不断变化的。本章专注于时间维度的引入，探讨如何构建时间动态知识图谱（T-KG）。研究内容包括时间关系的建模（如“发生于”、“持续至”）、历史状态的有效存储，以及如何设计能够处理知识随时间“过时”或“更新”的时序嵌入模型。这对于金融市场分析、事件追踪等需要高时效性的领域至关重要。 第三部分：应用拓展与评估标准 本部分将理论模型应用于实际场景，并探讨知识图谱的评估标准和性能优化。 第七章：图谱的可解释性（XAI）与因果推断 随着知识图谱被用于关键决策，其推理过程的透明度变得至关重要。本章探讨了如何利用注意力权重分析和路径可视化技术，来解释深度学习模型所做出的推理结论。此外，还引入了基于图结构的因果发现算法，尝试在观测数据中识别实体间的潜在因果关系，而非仅仅是相关性。 第八章：领域知识图谱的构建与评估指标 本章提供了在特定行业（例如，环境科学数据、供应链物流）构建端到端知识图谱的实践指南。内容涵盖了定制化的数据采集策略、本体设计规范，以及针对非结构化数据处理的特有挑战。评估部分，除了标准的MRR、Hits@K等指标外，还重点讨论了知识图谱的泛化能力和鲁棒性测试方法，以确保图谱在面对新数据时的可靠性。 结论：迈向通用智能的计算基石 本书的最终目标是推动知识图谱技术从描述性工具向预测性、生成性工具的转变。通过对计算方法论的深入挖掘和对语义关联的精细分析，本书旨在为构建下一代人工智能系统，特别是那些依赖于结构化、可推理知识库的复杂应用，奠定坚实的理论和技术基础。全书的视角始终聚焦于算法、数据结构和计算效率，完全避开了对社会历史、文化变迁等非量化领域的探讨。 --- 字数统计：约1550字

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆