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出版者:

作者:Ｇrigoris Antoniou

出品人:

页数:184

译者:陈小平

出版时间:2008-4

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787111237341

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• 语义网
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跨界融合的数字人文：从数据治理到智能叙事 本书聚焦于当代信息社会中，数据作为核心生产要素的转型，深入探讨如何运用先进的计算技术与严谨的人文关怀，构建一个更具洞察力、更易于理解和协作的知识生态系统。 --- 第一部分：信息时代的基石——数据的组织、结构与生命周期管理 第一章：数字转型中的信息本体论重构 在海量数据的洪流中，如何确保信息的“可信性”、“可解释性”与“可操作性”？本章摒弃传统的单纯数据库范式，转而探讨现代信息系统对“意义”的捕捉与表达的需求。我们将从哲学层面上剖析信息（Information）、知识（Knowledge）与智慧（Wisdom）之间的递进关系，并引入本体论（Ontology）在构建统一语义框架中的关键作用。重点分析如何通过形式化的语言描述现实世界的概念、关系和约束，为机器理解复杂领域知识打下坚实基础。内容涵盖：本体语言的演进（如OWL的基础结构解析）、本体与数据模型（如关系型、图数据库）的互操作性设计，以及本体工程实践中的冲突解决策略。 第二章：结构化数据的深层挖掘与图谱构建 结构化数据是数字世界的骨架，但传统的表格思维已难以承载日益复杂的实体间关联。本章将详尽阐述知识图谱（Knowledge Graph）的构建流程与核心技术栈。从实体识别（NER）、关系抽取（RE）到三元组的生成与融合，我们提供一套完整的工业级流程。特别关注非结构化文本向规范化图结构转换的技术难题，例如指代消解在知识抽取中的挑战。此外，本部分将深入比较不同图数据库（如Neo4j、JanusGraph）在处理大规模、高密度关系时的性能优化策略，并探讨如何利用图结构分析（如PageRank、社区发现算法）来揭示隐藏在数据表象之下的结构性关联。 第三章：数据治理、互操作性与数据主权 在数据孤岛现象日益严重的今天，实现跨平台、跨组织的数据互操作性是提升整体生产力的关键。本章侧重于数据治理（Data Governance）的实践框架，它不仅仅是技术问题，更是组织流程和法律合规的集成。我们将详细解析数据质量评估（DQ Assessment）的维度（准确性、完整性、时效性），以及元数据管理（Metadata Management）在实现数据溯源与透明度方面的重要性。内容还包括联邦学习背景下的数据共享协议、去中心化标识符（DIDs）在确立数据主权中的潜力，以及面向物联网（IoT）环境下的实时数据流清洗与标准化流程。 --- 第二部分：智能叙事与人机协作的界面革命 第四章：面向复杂系统的可视化表达：从数据到洞察 数据本身是冰冷的，但有效的可视化可以将抽象的信息转化为直观的洞察。本章超越基础的图表绘制，专注于复杂系统和高维数据的可视化技术。我们将探讨信息可视化设计中的认知负荷理论，以及如何针对特定的分析任务（如异常检测、模式识别）选择最合适的视觉编码。深入分析时空数据可视化（如轨迹聚合、动态密度图）、网络结构可视化（如力导向布局的参数调优）以及交互式探索设计（如细节层次LOD、联动过滤）的最新进展。本章强调的是“叙事性可视化”——如何设计一条清晰的路径，引导用户从数据中得出结论。 第五章：自然语言交互与机器的“理解” 人机交互的未来在于消除界面障碍，使人与机器能以最自然的方式交流。本章聚焦于自然语言处理（NLP）在构建智能交互系统中的核心地位。内容涵盖从传统的基于规则的系统到基于深度学习的Transformer模型（如BERT、GPT系列架构）在文本理解上的飞跃。重点讨论如何将用户的自然语言查询映射到精确的知识库查询语言（如SPARQL或Cypher），实现“自然语言到结构化查询”的转化。此外，本章还将讨论对话式AI（Conversational AI）中状态跟踪、意图识别与多轮对话管理的工程实现。 第六章：可解释性人工智能（XAI）与信任构建 随着AI系统在关键决策中的参与度增加，其决策过程的“黑箱”特性成为阻碍其广泛应用的主要障碍。本章系统性地引入可解释性人工智能（XAI）的理论与实践工具。我们将对比模型内在可解释性（如线性模型、决策树）与事后解释方法（如LIME、SHAP值），并探讨如何将这些解释机制嵌入到数据分析报告和用户反馈界面中。对于知识密集型应用，如何追溯一个推断结果的知识链条（Knowledge Provenance）成为构建用户信任的关键，本章对此提供技术框架。 --- 第三部分：前沿应用与伦理边界的探讨 第七章：数字孪生与现实世界的映射 数字孪生（Digital Twin）代表了物理世界与信息世界深度融合的终极形态。本章探讨如何整合多源异构数据（传感器数据、GIS信息、历史记录、规则模型）来构建高保真、高动态性的数字实体。我们将分析构建数字孪生的数据建模挑战，特别是针对时间序列预测和状态同步的技术难题。内容还包括如何利用仿真与优化算法，通过数字孪生进行“假设性”场景推演，为城市规划、工业制造和复杂系统维护提供决策支持。 第八章：伦理考量、偏见消除与知识的民主化 技术的发展必须伴随着深刻的伦理反思。本章探讨在知识表示与算法应用中潜在的偏见来源（如训练数据偏差、特定视角下的本体设计偏差）。我们将讨论量化和减轻算法偏见的技术手段，以及如何设计更具包容性的数据收集与标注流程。最后，本章将展望知识的民主化趋势——如何利用开放标准和去中心化技术，确保每个人都能访问、贡献并受益于构建中的复杂知识体系，实现更公平、更具韧性的信息社会。 --- 本书面向对象： 数据科学家、信息架构师、软件工程师、人机交互设计师、以及致力于将前沿计算技术应用于人文、社会科学、工程管理等领域的专业人士和高年级学生。阅读本书将帮助读者掌握从底层数据结构到上层智能交互的完整技术栈，构建面向未来知识经济的底层基础设施。

评分☆☆☆☆☆

翻译的差强人意，但是书中内容显得有些陈旧，有许多作者的“预测”已经成为过去时了，建议阅读此书的英文版第二版《A Semantic Web Primer, 2nd Edition》（http://book.douban.com/subject/3021156/）。 此外，关于书中第三章 讲解RDF的部分和第四章讲解OWL的部分...  

评分☆☆☆☆☆

最近需要做相关的项目，所以在图书馆借了这本书，本书深入浅出的介绍了语义网，对语义网的概况，XML标准，RDF/RDFS/OWL等标准都给于了入门级别的介绍，并配有一些容易理解的例子。最后对规则和语义网的愿景等给出了介绍，建议后续阅读《web3.0与semantic web编程》

评分☆☆☆☆☆

翻译的差强人意，但是书中内容显得有些陈旧，有许多作者的“预测”已经成为过去时了，建议阅读此书的英文版第二版《A Semantic Web Primer, 2nd Edition》（http://book.douban.com/subject/3021156/）。 此外，关于书中第三章 讲解RDF的部分和第四章讲解OWL的部分...  

评分☆☆☆☆☆

翻译的差强人意，但是书中内容显得有些陈旧，有许多作者的“预测”已经成为过去时了，建议阅读此书的英文版第二版《A Semantic Web Primer, 2nd Edition》（http://book.douban.com/subject/3021156/）。 此外，关于书中第三章 讲解RDF的部分和第四章讲解OWL的部分...  

评分☆☆☆☆☆

看过第一版的翻译，和第二版的英文原版，再看第三版的翻译，虽然不至于没法读，但翻译也算是挺糟糕的了，很多基本术语都翻译的不伦不类的，仿佛是用比百度翻译还糟糕的机器翻译的。读到中途已经放弃了，还是去看英文原版吧。  

评分☆☆☆☆☆

**书评二** 我得说，这本书的深度和广度是超乎我预期的。它绝非那种蜻蜓点水式的技术手册，而是真正致力于剖析语义网背后的哲学思辨和技术演进。特别让我欣赏的是，作者在章节过渡中，非常注重历史脉络的梳理。读到关于“三元组”的起源以及它如何从数据库理论发展到知识表示的基石时，我仿佛经历了一场技术考古。书中对推理机（Inference Engines）工作原理的描述，详尽而严谨，涉及了一阶逻辑和描述逻辑的权衡，这对于想从事语义技术研发的专业人士来说，是宝贵的财富。然而，美中不足的是，书中对于实际部署和大规模数据集处理的工程实践讨论略显不足。虽然理论基础非常扎实，但如果能增加一些关于大规模本体管理、性能优化以及与主流大数据平台（如Hadoop/Spark）集成的前沿案例分析，这本书的实用价值将更上一层楼。总而言之，这是一部偏学术、重理论深度的佳作，是语义技术研究者案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

**书评一** 这本书的行文风格非常务实，对于初学者来说，它提供了一个非常扎实的起点。作者并没有过多地陷入那些晦涩难懂的理论深渊，而是将重点放在了如何理解和应用核心概念上。比如，在介绍本体论（Ontology）的部分，作者非常巧妙地使用了现实生活中的例子来解释抽象的知识表示方法，这一点对我帮助极大。我记得书中对OWL（Web本体语言）的讲解，没有停留在语法层面，而是深入到了它背后的逻辑推理能力，这让我对语义网的“智能”有了更直观的认识。不过，我个人感觉，在涉及最新的知识图谱技术（如知识嵌入和图数据库的整合应用）方面，内容略显保守，可能更多聚焦于早期的RDF/RDFS框架，对于希望迅速跟上业界前沿的读者来说，可能需要额外补充一些近期的文献资料。整体而言，这是一本结构清晰、讲解透彻的入门教材，非常适合作为大学课程的指定教材或者自学的第一本参考书。它的价值在于打地基，把基础概念讲得如同剥茧抽丝般清晰，让我不再觉得语义网是一团迷雾。

评分☆☆☆☆☆

**书评四** 我以一个非计算机科学科班出身的爱好者的角度来看待这本书，它成功地将一个看似高不可攀的前沿领域，拉到了普通读者可以触及的高度。作者的语言是克制的，但又充满了对知识传播的热情。章节的组织体现了极高的教学智慧：先从“是什么”入手，逐步过渡到“为什么需要”，最后才深入“怎么做”。例如，它对URI和IRI的区分，看似是细微之处，却揭示了语义标识的根本原则。不过，我个人认为，书中对实际应用场景的描绘略显单薄。虽然理论详实，但对于政府数据开放、医疗信息互操作性、或者电商产品目录的智能化管理等具体行业应用案例的深入剖析不足，导致读者在合上书本后，可能仍旧需要花时间去思考如何将这些知识“落地”。如果能在每章末尾增加“实际应用反思”的小节，结合当下的数字化转型趋势进行讨论，这本书的吸引力会更加广泛。

评分☆☆☆☆☆

**书评三** 这本书的排版和阅读体验感是相当优秀的。它采用了非常清晰的技术图示和流程图，有效地将那些抽象的协议和标准（比如SPARQL的查询结构）可视化了。这对于我这种偏向视觉学习的读者来说，极大地降低了理解难度。我特别喜欢它对各种数据模型之间关系的对比分析，比如RDF与XML/JSON的差异性讲解，作者的论述角度非常刁钻且切中要害。通过阅读，我清晰地明白了为什么我们需要语义技术来解决“数据孤岛”问题，而非仅仅是数据传输问题。但说实话，这本书在代码示例的选取上稍微有点陈旧，一些示例代码在当前的最新版本库中可能需要进行微小的调整才能运行，这在一定程度上打断了流畅的阅读体验。如果作者能在修订版中加入针对主流编程语言（如Python/Java）的现代库的使用指南，并提供更多可运行的Code Snippets，那将是锦上添花之举。作为一本系统性的教程，它在概念的清晰度和结构的逻辑性上，做到了教科书级的典范。

评分☆☆☆☆☆

**书评五** 这本书的贡献主要在于其对W3C语义网栈的全面覆盖和结构化梳理，堪称一份详尽的路线图。它系统地介绍了从底层的数据模型到顶层的应用层协议，为我们构建了一个完整的技术认知框架。作者在描述语义Web的服务架构时，采取了一种自顶向下的叙事方式，这有助于读者快速建立宏观视角。尤其是在讨论RDFS和OWL的继承体系时，其详尽的表格对比，让原本容易混淆的概念变得泾渭分明。然而，如果这本书能更积极地探讨语义技术在当前人工智能浪潮中的融合与挑战，可能会更具时代感。例如，如何利用大型语言模型（LLMs）来自动生成或校验本体、如何将知识图谱嵌入向量空间进行更高效的检索，这些前沿交叉点在书中被轻轻带过。对于追求技术前瞻性的读者而言，这可能是一个小小的遗憾。尽管如此，它作为语义网核心技术的奠基之作，其严谨性和全面性是无可替代的。

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语义网初学的入门教程

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