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页数:330

译者:

出版时间:2009-2

价格:59.00元

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isbn号码:9787115193841

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• 语义网
• Semantic_Web
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《信息组织与检索前沿》 本书旨在系统阐述信息组织与检索领域的最新理论、方法与技术，深入探讨在日益膨杂的信息海洋中，如何有效地组织、描述、存储、发现和利用信息。本书不同于现有的教科书，它着重于介绍当前研究的热点、新兴的挑战以及未来的发展趋势，为信息科学、计算机科学、图书馆学、情报学等领域的学者、研究人员和实践者提供一个全面而深入的参考。 第一部分：信息组织的演进与革新 本部分首先回顾信息组织的历史沿革，从传统的分类法、主题词表到联机目录和早期数据库，梳理其发展脉络与局限性。在此基础上，重点介绍新兴的信息组织模式。 本体与知识图谱： 详细解析本体的构成要素（类、属性、关系、公理），阐述本体构建的方法论与工具，并深入探讨本体在语义互操作、推理、知识发现中的作用。重点介绍知识图谱的构建流程（实体抽取、关系抽取、链接预测）、演化与维护，以及在搜索引擎、智能助手、问答系统中的应用实例。分析不同知识图谱构建框架（如 Neo4j, ArangoDB, RDF stores）的优劣。 主题建模与文档聚类： 介绍Latent Semantic Analysis (LSA)、Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) 和 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 等主流主题模型，阐释其原理、参数设置、主题解释与评估方法。探讨基于深度学习的主题模型（如 Neural Topic Models）的进展。同时，介绍层次聚类、K-means、DBSCAN等聚类算法在文档集合组织中的应用，以及如何利用主题模型的结果进行辅助聚类。 标签与众包信息组织： 分析用户生成标签（folksonomies）的特点、优势与挑战，介绍标签云、标签聚合、标签推理等技术。探讨众包模式在信息标注、内容分类、知识构建方面的潜力与实践。 第二部分：信息检索的范式转换与智能化 本部分关注信息检索技术的最新进展，特别是如何应对海量、异构、多模态信息，以及如何实现更加智能化的检索体验。 基于深度学习的检索模型： 详细介绍深度学习在信息检索中的应用，包括词向量（Word2Vec, GloVe）、句子向量（Doc2Vec, Sentence-BERT）的生成与应用。深入探讨各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在文本匹配、排序（Learning to Rank）中的应用。重点介绍Transformer架构及其在预训练模型（BERT, RoBERTe, XLNet）中的革新，分析这些模型如何提升检索的准确性和鲁棒性。 跨语言与多模态信息检索： 探讨跨语言检索的关键技术，包括机器翻译、跨语言词向量空间映射、跨语言匹配模型。深入研究多模态信息检索，如图像-文本检索、视频-文本检索，分析特征融合、跨模态匹配的挑战与方法。介绍基于深度学习的多模态联合嵌入技术。 用户建模与个性化检索： 分析用户行为数据（点击、搜索历史、停留时间）在用户建模中的作用。介绍基于协同过滤、基于内容的推荐以及混合推荐模型的原理。探讨个性化检索在提升用户满意度和信息发现效率方面的作用，并讨论潜在的隐私问题。 语义检索与问答系统： 深入探讨语义检索的概念，即理解用户查询背后的意图，而不仅仅是关键词匹配。介绍如何利用本体、知识图谱进行语义扩展和意图识别。详细阐述基于知识图谱的问答系统（KBQA）和基于阅读理解的问答系统（Machine Reading Comprehension, MRC）的架构与技术，包括实体链接、关系抽取、答案抽取等。 第三部分：信息组织与检索的挑战与未来展望 本部分聚焦于当前信息组织与检索领域面临的瓶颈问题，并对未来的发展方向进行展望。 低资源语言与领域检索： 探讨在数据稀疏的低资源语言环境下进行信息组织与检索的挑战，介绍迁移学习、少样本学习等技术。分析特定领域（如医疗、法律、金融）的信息组织与检索的特殊需求与方法。 可解释性与可信度： 讨论深度学习模型在信息检索中的“黑箱”问题，介绍可解释AI（XAI）在信息检索中的应用，如何让检索结果的生成过程更加透明。探讨如何评估和提升信息检索结果的可信度，对抗虚假信息。 伦理与隐私保护： 深入分析信息组织与检索过程中涉及的伦理问题，如偏见、歧视、信息茧房。探讨如何保护用户隐私，例如差分隐私、联邦学习在信息检索中的应用。 新兴技术融合： 展望下一代信息组织与检索系统将如何融合人工智能、大数据、区块链等前沿技术，例如利用区块链技术构建去中心化的知识图谱，利用AI驱动的自动化信息组织流程。 本书力求通过清晰的逻辑结构、丰富的案例分析和对前沿技术的深入剖析，帮助读者构建扎实的理论基础，掌握先进的技术工具，并对信息组织与检索的未来发展趋势形成深刻的洞见。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常不错的关于Semantic Web的书籍，但是不适合初学者。虽然全书一开始用了好几个例子来讲述Semantic Web的意义、角色、优点和用武之地，可是全书的重点是Semantic Web的建模，如书名一样强调的是：RDFS/OWL effective modeling. 就Semantic Web的建模这方面来说，这...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我一直认为，信息时代的未来在于数据之间的深度关联和智能交互，“实用语义网”这个书名，恰好触及了我内心深处对这个未来的想象。我之前阅读过一些关于Web 3.0和去中心化网络的文章，但始终觉得它们缺乏一个清晰的技术支撑框架。我希望这本书能够深入浅出地解释“语义网”的核心理念，它如何通过引入语义信息，让机器不仅仅是存储和传输数据，而是能够理解数据的含义。我特别期待书中会介绍如何在实际项目中应用语义网的技术，例如如何构建可重用的数据模型，如何进行跨平台的数据集成，以及如何利用本体库来增强数据的可解释性和可操作性。对我而言，了解“实用”的含义至关重要，我希望这本书能够提供切实可行的指导，让我能够理解如何在有限的资源和时间内，构建起有效的语义网应用。我希望这本书能够帮助我看到，如何将那些分散的、结构化的、非结构化的数据，通过语义网的技术，编织成一张有机的、智能的网络，从而 unlocking 更多潜在的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引我，那种简约而又富有内涵的排版，配上沉静的色调，瞬间就勾起了我对阅读的兴趣。我当时正寻找一本能够系统性梳理复杂概念的书籍，而这本书的标题——“实用语义网”——传递出一种务实、落地的信息，这正是我所需要的。我期待它能像一位经验丰富的向导，带领我穿越信息爆炸的海洋，找到真正有价值的知识。在拿到书后，我迫不及待地翻开，希望能在每一页的字里行间，都能感受到作者的用心与智慧，能够清晰地理解那些可能听起来有些抽象的术语，并能将其与我所熟悉的现实场景联系起来。我尤其关注书中是否能提供实际的案例分析，因为理论的魅力固然重要，但如果能辅以真实世界的应用，那么这本书的价值将呈几何级数增长。我想知道，作者是如何将“语义网”这个概念，从一个学术性的理论，转化为指导我们实际工作的工具。这本书能否帮助我更好地理解数据之间的关联，以及如何利用这些关联来解决实际问题？我非常期待能够从这本书中获得启发，并将其应用到我自己的工作流程中，从而提升效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的那天，我的心情就像是即将踏上一段未知的旅程。标题“实用语义网”简洁有力，给我一种踏实可靠的感觉。我之前的学习经历中，总会遇到一些概念晦涩难懂，难以找到实践出口的情况。我希望这本书能够填补这一空白，它是否能够用一种更容易理解的方式，将“语义网”这个复杂的技术体系拆解开来，并且提供清晰的路线图？我非常好奇书中是否会涉及“本体论”的设计和应用，因为在我看来，这是构建语义网的基础。我期待书中能够讲解如何定义概念、属性以及它们之间的关系，并用生动的例子说明这些定义如何指导数据的组织和查询。同时，我也想知道，这本书是否会探讨如何利用现有的知识和数据，构建符合语义网标准的模型，以及如何进行知识的抽取和融合。对于我而言，最重要的是能否学到一套行之有效的方法论，让我能够将抽象的语义概念转化为具体的应用，解决我在工作中遇到的数据集成和知识管理方面的难题。这本书是否能成为我手中解决实际问题的利器，我对此寄予厚望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，在我当前的知识体系中，仿佛是一块急需的拼图。我一直在思考如何将我零散的知识点串联起来，让它们形成一个有机的整体，并且能够被更有效地利用。“实用语义网”这个标题，传递出一种将理论与实践紧密结合的信号，这正是我所渴望的。我希望这本书能够深入地讲解，如何构建一套严谨的语义模型，让数据之间拥有清晰的含义和关系。我期待书中能够提供关于数据表示、知识组织、以及推理机制的详细说明，并且通过具体的案例，展示这些概念在实际应用中的落地过程。我非常关注书中是否会探讨，如何将现有的数据库、API接口等资源，转化为符合语义网标准的数据格式，以及如何利用本体库来丰富和深化数据的语义。对于我来说，理解“实用”二字，意味着不仅要了解技术本身，更要掌握如何运用这些技术来解决真实世界的问题，提升数据处理的效率和智能化水平。我希望这本书能够成为我构建更智能、更互联的信息系统的指南，让我能够更好地驾驭数据，释放其真正的潜力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能和数据科学领域的前沿技术充满好奇，而“实用语义网”这个名字，让我联想到的是一种能够让机器更好地理解和处理信息的方式。我之前接触过一些关于知识图谱和数据建模的介绍，但总觉得它们停留在概念层面，缺乏深入的实践指导。这本书的出现，就像是为我打开了一扇通往更深层次理解的大门。我迫切地想知道，它是否能够解释清楚“语义网”的核心思想，比如它如何表示知识，如何推理，以及如何在实际应用中实现这些功能。我期望书中能够提供清晰的图示和案例，让我能够直观地理解RDF、OWL等技术，并且能够了解到如何利用这些技术来构建和查询知识库。我特别感兴趣的是，这本书会如何探讨不同类型的数据如何在语义网中进行整合，以及如何解决数据互操作性方面的问题。作为一个渴望将理论知识转化为实际技能的学习者，我非常期待这本书能够提供一些实用的开发技巧和工具推荐，让我能够亲手实践，构建自己的语义应用。这本书是否能够成为我深入探索这个领域的起点，或者为我提供更高级的指导，我对此充满了期待。

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没办法，现在语义网＝SW了。英文影印版，比原价便宜多了。 读书笔记参见http://www.kevenlw.name/archives/2164

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书名翻译的实在不好，我觉得改个名字会让它卖的更好。 此书很新，谈到的已经是比较新的semantic web的内容了

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'15 年图灵社区赠书

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书名翻译的实在不好，我觉得改个名字会让它卖的更好。 此书很新，谈到的已经是比较新的semantic web的内容了

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