Journal on Data Semantics II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2005年3月14日)

作者:Stefano Spaccapietra

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2005-3

价格:508.50元

装帧:平装

isbn号码:9783540242086

丛书系列:

图书标签:

• Data Semantics
• Semantic Web
• Knowledge Representation
• Data Integration
• Ontologies
• Database Systems
• Information Systems
• Artificial Intelligence
• Data Mining
• Knowledge Management

《数据语义研究（二）》 是一部汇集了数据语义领域前沿研究成果的学术专著。本书深入探讨了如何理解、表示、组织、管理和利用数据中蕴含的意义，旨在推动人工智能、数据库技术、信息检索、知识工程以及各类数据驱动应用的发展。全书内容丰富，理论与实践相结合，覆盖了从基础概念到复杂应用的全谱系，为研究人员、开发者和对数据语义感兴趣的专业人士提供了一个宝贵的参考资源。 第一部分：数据语义的基础与理论框架 本部分奠定了整个研究的基石，深入剖析了数据语义的核心概念及其理论基础。 数据语义的定义与演进：详细阐述了数据语义的内涵，即数据本身所承载的意义，以及如何将这些意义从原始数据中提取、建模和应用。追溯了数据语义概念的起源和发展历程，从早期的数据库模式定义到当前复杂本体和知识图谱的构建，展现了其不断深化和拓展的轨迹。强调了理解数据“是什么”以及“为什么”是有效数据处理和智能分析的前提。 本体论与语义建模：深入探讨了本体在数据语义中的核心作用。详细介绍了本体论的概念，包括类、属性、关系、实例等基本元素，以及它们如何被用于形式化地描述特定领域的概念体系和知识结构。介绍了多种主流的本体构建方法和工具，例如 Protégé，以及相关的本体语言，如 OWL（Web Ontology Language）和 RDF（Resource Description Framework），并分析了它们在表达丰富语义信息方面的优势和局限性。 形式化语义方法：介绍了用于精确表达和推理数据语义的形式化方法。探讨了逻辑学在语义建模中的应用，如描述逻辑（Description Logics）如何支持高效的语义推理，以及如何利用这些推理能力来发现隐藏的知识、验证数据一致性或自动推断新的关系。分析了不同形式化方法的适用场景和计算复杂度。 语义互操作性：聚焦于解决数据孤岛问题，实现不同数据源之间的语义互操作。探讨了通过共享和映射的本体，以及数据集成技术，如何使异构数据系统能够理解和交换彼此的数据。介绍了语义 Web 的相关技术和标准，以及它们在实现全球范围内数据互操作性方面的潜力。 第二部分：数据语义的关键技术与方法 本部分着重于实现数据语义的各种关键技术和实用方法，涵盖了从数据抽取到知识整合的各个环节。 知识抽取与表示：详细介绍了从各种数据源（如文本、表格、图像、音视频）中抽取结构化语义信息的技术。包括自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取等，以及如何将抽取到的信息转化为可供机器理解和推理的语义表示，例如 RDF 三元组、属性图或更复杂的知识图谱。 知识图谱的构建与演进：深入探讨了知识图谱（Knowledge Graphs）作为一种重要的数据语义表示形式。介绍了知识图谱的架构、构建流程（包括数据收集、清洗、对齐、集成和丰富化），以及其在表示海量、异构、互联知识方面的强大能力。讨论了知识图谱的演进，如多模态知识图谱、动态知识图谱等，以及它们在应对复杂信息需求中的挑战。 数据质量与语义验证：强调了数据质量对语义理解和应用的重要性。介绍了如何通过语义规则、本体约束和数据分析技术来检测和纠正语义不一致、不完整或不准确的数据。探讨了主动学习、众包等方法在提升数据质量和语义标注准确性方面的作用。 语义搜索与问答系统：阐述了如何利用数据语义技术来构建更智能的搜索和问答系统。介绍了基于本体和知识图谱的语义搜索，能够理解用户查询的深层意图，而非仅仅进行关键词匹配，从而返回更精确、更相关的结果。探讨了面向知识图谱的问答系统，如何从海量知识中抽取并组合信息来回答复杂自然语言问题。 机器学习与数据语义的融合：探讨了机器学习算法与数据语义技术的协同作用。介绍了如何利用机器学习技术来辅助知识抽取、本体学习和知识图谱补全，例如使用深度学习模型来预测实体之间的关系或发现新的本体概念。同时，也探讨了如何将结构化的语义知识融入到机器学习模型中，以提升模型的解释性、泛化能力和对少量标注数据的鲁棒性。 第三部分：数据语义的应用领域与未来展望 本部分将理论和技术落到实处，展现了数据语义在各个实际应用领域的价值，并对未来的发展趋势进行了展望。 智能推荐系统：阐述了数据语义如何提升推荐系统的准确性和多样性。通过理解用户偏好、物品属性以及它们之间的复杂语义关系，能够进行更精准的个性化推荐，并有效避免“过滤气泡”效应。 金融领域的语义应用：介绍了数据语义在金融分析、风险管理、欺诈检测等方面的应用。例如，通过构建金融领域的本体，能够整合来自不同来源的金融数据，进行更深入的风险评估和市场趋势预测。 医疗健康领域的语义应用：探讨了数据语义在电子病历分析、药物发现、个性化医疗等方面的潜力。通过构建医疗领域的知识图谱，可以整合疾病、症状、药物、基因等信息，为医生提供更全面的决策支持。 科学研究的数据整合与发现：阐述了数据语义如何促进跨学科的数据整合和知识发现。在生物学、天文学等领域，通过语义技术可以整合海量的实验数据和文献信息，加速科学研究的进展。 智慧城市与物联网数据的语义管理：介绍了如何利用数据语义来理解和管理海量的物联网设备产生的数据。通过为传感器数据和设备信息赋予语义，能够实现更智能的城市服务，例如交通流量优化、能源管理等。 面向未来：语义的演化与认知：对数据语义的未来发展方向进行了展望。讨论了如何处理动态变化的数据和不断演化的语义，如何实现更深层次的语义理解和推理，以及如何将数据语义与人类的认知过程相结合，构建更具智能和鲁棒性的信息系统。探讨了语义技术在人工智能伦理、数据主权等新兴议题中的作用。 《数据语义研究（二）》一书在每个章节都提供了详细的理论阐述、技术细节和案例分析，力求为读者提供一个全面、深入且具有启发性的知识体系。它不仅梳理了当前数据语义研究的最新进展，也为未来的研究和应用指明了方向，是该领域不可多得的权威著作。

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