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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Mobasher, Bamshad (EDT)/ Nasraoui, Olfa (EDT)/ Liu, Bing (EDT)/ Masand, Brij (EDT)

出品人:

页数:187

译者:

出版时间:

价格:58

装帧:Pap

isbn号码:9783540471271

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 数据分析
• 知识发现
• Web挖掘
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
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《知识之海的探索：第六届国际网络知识发现研讨会论文集》 概述 这是一本汇集了第六届国际网络知识发现研讨会（The 6th International Workshop on Knowledge Discovery on the Web）精选论文的文集，旨在全面呈现当前网络知识发现领域的最新研究成果、前沿技术和创新理念。本书聚焦于如何从浩瀚的互联网信息中提取、组织、理解和利用有价值的知识，为学术界和工业界提供一个交流思想、分享经验、激发灵感的平台。收录的论文涵盖了从理论模型到实际应用的广泛议题，反映了网络知识发现领域的多样性和快速发展。 内容详述 本书内容丰富，逻辑严谨，涵盖了网络知识发现的多个关键方面，具体可划分为以下几个主要板块： 一、 网络数据预处理与表示 网络数据的复杂性、异构性和大规模性是知识发现的首要挑战。本部分论文深入探讨了解决这些问题的有效方法。 数据清洗与噪声去除： 针对网络数据中普遍存在的冗余、不一致、错误信息等问题，研究人员提出了多种鲁棒的数据清洗算法。这些算法能够有效地识别和去除噪声，确保后续知识发现过程的准确性。例如，一些论文介绍了基于统计模型和机器学习方法来检测和修正数据中的异常值，另一些则关注如何从半结构化和非结构化数据中提取出更干净、更有用的信息。 数据集成与融合： 网络上的信息来源多样，格式各异。本部分论文着重于如何将来自不同来源、不同类型的数据有效地集成起来。这包括实体对齐、模式匹配、异构数据集成等技术，旨在构建一个统一、一致的数据视图，为知识发现奠定基础。例如，有研究提出了一种基于本体的知识集成框架，能够有效地解决语义异构性问题。 数据表示与特征工程： 如何将原始的网络数据转化为机器可理解的特征表示是知识发现的关键。本部分包含了对各种表示技术的探索，如词嵌入（Word Embeddings）、图嵌入（Graph Embeddings）等，这些技术能够捕捉数据中的语义和结构信息。同时，也探讨了针对特定网络应用场景的特征工程方法，例如社交网络分析中的节点和边特征提取，或者文本数据中的主题模型和命名实体识别。 二、 文本挖掘与自然语言处理在网络知识发现中的应用 互联网上绝大部分信息以文本形式存在，因此，文本挖掘和自然语言处理（NLP）技术在网络知识发现中扮演着核心角色。 信息抽取： 论文聚焦于从海量网络文本中自动抽取结构化信息，例如实体、关系、事件等。这包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）等任务的最新进展。研究人员展示了如何利用深度学习模型（如BERT、GPT系列）结合领域知识来提高信息抽取的准确性和召回率。 主题建模与话题发现： 如何发现隐藏在大量文本数据中的潜在主题和话题是理解网络内容的关键。本部分论文介绍了各种主题建模技术，如LDA（Latent Dirichlet Allocation）的变种、非负矩阵分解（NMF）等，以及如何将其应用于新闻报道、社交媒体评论、论坛讨论等场景，从而洞察社会热点和趋势。 情感分析与观点挖掘： 理解用户在网络上的情感倾向和观点是重要的商业和研究需求。论文探讨了如何从用户评论、社交媒体帖子等文本中进行情感分析，识别正面、负面、中性情感，并进一步挖掘具体的观点和理由。这对于品牌声誉管理、产品改进、市场研究等具有重要意义。 问答系统与信息检索： 如何构建高效的问答系统，让用户能够快速准确地获取所需信息，是网络知识发现的直接应用。本部分论文展示了基于检索和生成式问答模型的研究，以及如何利用知识图谱来增强问答系统的理解能力和回答质量。 三、 结构化与半结构化数据挖掘 除了海量文本，互联网也包含大量的结构化和半结构化数据，如网页表格、数据库、API接口等。 网页数据挖掘： 论文深入探讨了如何从网页中抽取结构化信息，包括表格提取、列表提取、信息框提取等。这些技术对于构建大型知识库、进行市场分析、舆情监测等至关重要。研究人员介绍了如何利用网页布局、HTML标签、CSS样式等信息来辅助信息抽取。 知识图谱构建与推理： 知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，在网络知识发现中发挥着越来越重要的作用。本部分论文关注如何从网络数据中自动构建和扩展知识图谱，包括实体链接、关系预测、知识图谱补全等。同时，也探讨了如何利用知识图谱进行推理，发现隐含的知识和联系。 社交网络分析： 社交网络中的用户、内容、关系构成了复杂的网络结构。论文研究了如何分析社交网络，发现社群、关键用户、信息传播路径等。这对于理解社交动态、预测信息传播、识别虚假信息等具有重要价值。 四、 机器学习与深度学习在网络知识发现中的应用 机器学习和深度学习技术是当前网络知识发现的核心驱动力。 监督、无监督与半监督学习： 论文展示了各种监督、无监督和半监督学习算法在网络知识发现任务中的应用，如分类、聚类、异常检测、降维等。研究人员探讨了如何利用大规模标注数据或少量标注数据来训练高效的模型。 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等深度学习模型在文本理解、图像识别、序列建模等方面取得了巨大成功。本部分论文展示了这些模型在网络信息抽取、情感分析、推荐系统等领域的创新应用。 图神经网络（GNNs）： 鉴于网络数据的图结构特性，图神经网络在社交网络分析、知识图谱表示学习、网页结构分析等方面展现出强大的能力。论文探讨了各种GNN模型及其在网络知识发现中的具体应用。 五、 网络知识发现的应用领域与挑战 本书不仅关注理论和技术，还深入探讨了网络知识发现的实际应用场景以及面临的挑战。 推荐系统： 如何利用用户行为、内容偏好等信息，为用户提供个性化的产品、服务或信息推荐，是网络知识发现的重要应用。论文探讨了基于协同过滤、内容过滤、深度学习等多种推荐算法。 欺诈检测与安全： 网络上的欺诈行为（如虚假评论、恶意链接、网络钓鱼）是亟待解决的问题。本部分论文研究如何利用知识发现技术来识别和预防这些欺诈行为。 科学发现与知识工程： 如何从科学文献、研究数据中发现新的知识和洞见，加速科学研究进程。论文探讨了在生物医学、材料科学等领域的知识发现应用。 新兴挑战： 随着网络信息量的爆炸式增长和技术的发展，网络知识发现也面临新的挑战，例如：隐私保护（如何在数据利用中保护用户隐私）、可解释性（如何理解和解释模型的决策）、实时性（如何在快速变化的网络环境中进行实时知识发现）、对抗性攻击（如何应对恶意攻击对知识发现系统的干扰）等。 总结 《知识之海的探索：第六届国际网络知识发现研讨会论文集》是一部内容翔实、理论与实践并重的学术专著。本书不仅系统地梳理了网络知识发现领域的研究现状，更重要的是，它为读者提供了一扇了解前沿技术、把握发展趋势的窗口。无论您是希望深入理解网络信息背后蕴含的知识，还是希望将这些知识应用于实际问题的研究者、开发者或决策者，本书都将为您提供宝贵的参考和启发。通过对本书的阅读，读者将能够更深刻地理解如何驾驭信息洪流，挖掘知识金矿，从而在信息时代取得更大的成功。

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