Fourth International Conference on Coordinated & Multiple Views in Exploratory Visualization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ieee

作者:

出品人:

页数:103

译者:

出版时间:2007-4-25

价格:USD 169.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780769526058

丛书系列:

图书标签:

• 可视化
• 多视图
• 探索性数据分析
• 协调与联动
• 信息可视化
• 人机交互
• 数据科学
• 计算机图形学
• 视觉分析
• 会议论文集

《数字人文视域下的跨学科知识图谱构建与应用研究》 内容提要 本书聚焦于数字人文领域的前沿挑战——如何有效整合、结构化和可视化海量、异构的文化遗产数据。全书以知识图谱技术为核心驱动力，系统阐述了从原始文本、图像、口述历史等多源异构数据中抽取实体、关系、属性，并构建高精度、高覆盖度人文知识图谱的理论基础、关键方法和工程实践。本书深入探讨了深度学习（如BERT、GPT模型在文本语义理解中的应用）、图神经网络（GNNs）在关系推理和链接预测中的效能，以及时空信息在历史地理信息系统（HGIS）中的融合策略。 全书不仅提供了详尽的技术路线图，更侧重于知识图谱在具体人文研究中的应用案例，包括但不限于：古代文学作品中的人物关系网络重构、历史事件的因果链条可视化分析、跨区域艺术风格的演变路径追踪，以及区域文化遗产的数字化保护与传播策略研究。本书旨在为历史学、文学、考古学、艺术史、图书馆学等领域的学者、研究生以及从事文化遗产数字化工作的工程师提供一套全面、深入、具有实践指导意义的工具箱和方法论框架。 第一章：数字人文的范式转型与知识图谱的兴起 本章首先界定数字人文（Digital Humanities, DH）的内涵与外延，并追溯其在数据密集型研究范式下的知识组织需求。传统的人文研究高度依赖语料库和定性分析，面对互联网时代的海量数字资源（如数字化典籍、博物馆藏品数据、社交媒体中的文化讨论），亟需一种能够体现知识间内在联系的结构化模型。 我们将知识图谱（Knowledge Graph, KG）定位为解决这一挑战的关键技术。本章详细介绍了知识图谱的基本构成要素——实体（Entities）、关系（Relations）和属性（Attributes），并区分了描述性知识图谱（如Wikidata）与领域专业知识图谱（如特定历史时期的人物图谱）的构建差异。重点阐述了知识图谱如何超越传统数据库和本体论（Ontology）的局限，通过语义化表示实现更深层次的知识推理和发现。 第二章：异构数据源的整合与预处理 人文研究的数据源具有极强的异构性和非结构性。本章着重于如何将来自不同载体的原始信息转化为可供图谱构建的结构化单元。 2.1 文本数据的清洗与标注： 探讨了大规模历史文献（如古籍、档案信函）的OCR（光学字符识别）误差校正技术，特别是针对手写体和模糊文本的鲁棒性处理。随后，详细介绍了命名实体识别（NER）在人文领域的特有挑战（如人名、地名、官职、朝代的歧义性识别），并对比了基于规则、基于统计模型（如CRF）和基于深度学习（如Bi-LSTM-CRF, Transformer）的NER性能。 2.2 图像、音视频数据的关联与嵌入： 讨论了如何通过图像描述生成（Image Captioning）和多模态学习，将视觉信息中的关键元素（如文物特征、建筑风格、肖像细节）转化为知识图谱中的实体或属性，实现图像与文本描述的语义对齐。 2.3 元数据标准与本体构建： 强调了 Dublin Core, CIDOC CRM 等主流元数据标准在知识抽取前对数据进行规范化的重要性。本章详细介绍了如何基于领域知识，设计并实例化一套精细化的领域本体（Domain Ontology），用以约束实体类型和关系类型，确保知识图谱的语义一致性。 第三章：基于深度学习的关系抽取与知识融合 知识图谱的核心在于发现实体之间的隐性或显性关系。本章深入探讨了关系抽取（Relation Extraction, RE）的最新进展及其在人文领域的应用。 3.1 远监督与弱监督学习方法： 鉴于人文领域高质量标注数据的稀缺性，本章重点分析了远监督（Distant Supervision）技术，如何通过现有知识库（如DBpedia或构建的初始本体）自动生成噪声训练样本。同时，探讨了主动学习（Active Learning）和弱监督方法在最小化人工标注成本下的有效策略。 3.2 知识图谱嵌入（KGE）技术： 详细解析了知识图谱嵌入技术（如TransE, TransH, ComplEx）的数学原理，即如何将离散的实体和关系映射到低维连续向量空间中。这一步骤对于后续的知识推理和链接预测至关重要。重点分析了KGEs在处理非对称关系、反向关系以及复杂多关系推理中的局限与改进方向。 3.3 知识图谱对齐与融合： 针对不同历史时期、不同语种的知识库的合并，本章研究了实体对齐（Entity Alignment）的技术，包括基于结构信息、基于文本描述信息和基于嵌入向量的对齐策略，以构建一个统一的、跨库的文化知识网络。 第四章：知识推理与发现：挖掘历史的潜藏联系 知识图谱的价值不仅在于描述已知的知识，更在于通过推理机制发现未知的、潜在的知识联系。 4.1 规则与路径推理： 讲解了基于逻辑规则（如OWL/DL推理机）和路径遍历的推理方法。在历史研究中，这常用于验证史料记载的连贯性，例如推理“某人曾师从某位学者，且该学者生活在某一特定年代，故此人可能活跃于该年代”。 4.2 基于图神经网络（GNNs）的知识推理： 深入阐述了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）在知识图谱补全（Link Prediction）中的应用。GNNs能够有效地聚合邻域信息，捕捉图结构中的高阶依赖关系，这对于发现如“共同赞助人”、“风格影响继承”等复杂的文化传播路径具有显著优势。 4.3 时空信息融合与演化推理： 历史知识图谱是动态的。本章提出了一种结合时间戳和空间坐标的推理框架。通过将时间维度嵌入到实体和关系中，可以进行事件的先后顺序推理、地理事件的传播路径模拟，以及文化要素随时间推移的语义漂移分析。 第五章：知识图谱的可视化与交互式探索 有效的人文知识需要直观且可操作的界面来呈现。本章探讨了知识图谱的可视化技术及其在研究实践中的人机交互设计。 5.1 基础可视化布局算法： 对比了力导向布局（Force-Directed Layouts，如Fruchterman-Reingold, ForceAtlas2）在处理大规模、高密度人文关系图谱时的性能和可读性优化。讨论了如何利用知识的属性（如关系强度、实体重要性）来动态调整节点和边的视觉编码。 5.2 探索性可视化范式： 强调了人文研究的探索性需求。本章介绍了多视角可视化技术，包括网络拓扑图、时间轴视图（Timeline View）、地理信息叠加视图（Map Overlay）以及摘要视图（Overview+Detail）。重点阐述了如何设计交互过滤、聚焦/上下文（Focus+Context）机制，使用户能够在海量信息中高效定位并探索特定知识子群。 5.3 案例研究：基于知识图谱的历史人物传记重构系统： 通过一个完整的案例，展示如何将图谱数据动态渲染成可交互的传记叙事流，支持研究者对人物的社会网络、知识网络和地理足迹进行一体化探索。 第六章：知识图谱在特定人文领域的应用实践 本章通过具体案例展示知识图谱从理论到实践的转化，体现其在解决复杂人文问题中的独特价值。 6.1 文学研究中的“陌生化”发现： 如何利用图谱发现文学作品中未被传统批评注意到的隐性关联，例如识别不同地域作家的文本主题词共现模式，或追溯某一文学母题的跨朝代流变。 6.2 考古学与物质文化研究： 构建包含文物、材质、制作工艺、出土地点、时代背景的知识图谱，通过图谱推理帮助考古学家进行风格溯源和技术传播路径的模拟。 6.3 区域文化遗产的数字化叙事： 如何整合分散的口述历史、地方志和数字图像，构建区域性文化地图知识库，并利用该图谱生成面向公众的沉浸式、知识驱动的文化导览体验。 结语：面向未来的知识组织挑战 本书最后对知识图谱在人文领域的未来发展方向进行了展望，包括对不确定性知识（Probabilistic Knowledge）的建模、常识知识（Commonsense Knowledge）的引入，以及如何应对不断涌现的新型数字资源带来的挑战。 --- 目标读者： 历史学、文学、艺术史、考古学、图书馆信息学的研究人员、研究生、数字人文实验室的技术人员和对知识工程感兴趣的跨学科学者。 关键词： 知识图谱、数字人文、深度学习、关系抽取、本体论、知识推理、可视化、文化遗产、异构数据整合。

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这本书的封面设计简直是视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，散发出一种专业而又不失典雅的气质。初次翻阅时，我立刻被它清晰的排版和精致的图表所吸引。我原本以为一本关于“协调与多视角”的会议文集可能会显得晦涩难懂，充斥着复杂的数学公式和抽象的理论，但事实远非如此。它在处理复杂概念时，展现出一种令人惊叹的叙事能力。那些关于数据可视化的案例研究，每一个都像是精心打磨的艺术品，不仅展示了技术的前沿，更融入了深厚的人文关怀，让人在学习知识的同时，也享受了一场思想的漫步。作者们似乎深知，最深刻的洞察往往隐藏在最直观的呈现之中，因此，书中对不同视角整合的讨论，绝非空泛的口号，而是通过大量生动的实例，展示了如何打破数据藩篱，构建起一座座沟通的桥梁。那种仿佛能触摸到数据脉络的清晰感，确实让人耳目一新。

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这本书的重量级，并非体现在纸张的厚度上，而是体现在其内容的时代前瞻性上。它不仅仅记录了某一个时间点（即会议举办之时）的研究成果，更像是一份指向未来十年可视化研究方向的路线图。书中对“AI驱动的可视化推荐系统”的几篇论文，着实令人振奋。它们不再是将AI视为一个简单的工具，而是将其视为可视化过程中的一个“协作伙伴”。这种合作模式的探讨，不仅涉及算法的精确性，更关注于如何让机器的“建议”能够与人类专家的直觉和领域知识完美融合。阅读这些内容时，我能明显感受到，作者们对于“人机协同智能”的理解已经超越了当前业界的平均水平。它促使我重新审视自己过去对自动化工具的依赖程度，并思考如何在未来的项目中，更有效地利用这种新型的智能辅助力量来突破可视化设计的瓶颈。

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说实话，刚拿到这本厚厚的文集时，我带着一丝对学术会议录的刻板印象：内容零散，重点不突出，多数只是对现有技术的修修补补。然而，这次的阅读体验彻底颠覆了我的认知。这本书的编辑团队显然下了大功夫，他们成功地将来自全球顶尖实验室的零散研究，编织成了一张逻辑严密的研究全景图。特别值得称道的是，它对“探索性可视化”的定义进行了富有建设性的扩展。不再仅仅局限于传统意义上的交互式探索，而是深入探讨了如何在高度不确定性的数据集或多源异构信息流中，建立起一种动态的、自我修正的认知框架。书中的几篇关于实时流数据分析的论文，其方法论的创新性，直接触及了当前大数据领域的核心痛点。阅读这些内容，就像是站在一个高地，俯瞰整个可视化研究的最新动态，那种豁然开朗的感觉，是只看单一论文难以体会的广度与深度。

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从装帧和印刷质量来说，这本书达到了收藏级的标准。纸张的克重拿在手里沉甸甸的，墨水的清晰度无可挑剔，即便是最精细的线条图和灰度渐变，也表现得淋漓尽致。但超越物理层面的赞美，真正让我印象深刻的是它对“多视角”这一核心概念的哲学深度挖掘。这不仅仅是技术上将不同角度的数据投射到屏幕上那么简单；它探讨的是在信息爆炸的时代背景下，如何构建一个既能体现数据整体性，又能尊重局部特殊性的观察框架。书中对“视角冲突管理”的深入剖析尤其精彩，它提供了一套处理信息矛盾和视角偏差的实用框架，这在当今充斥着偏见信息和信息茧房的媒介环境中，显得尤为珍贵。这本书无疑是为那些真正关心数据背后的意义，而非仅仅关注技术实现的深度研究者准备的宝贵资源，它提供的是一种看待世界的全新且更具洞察力的方式。

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这本书的阅读体验，与以往我接触的任何一本技术书籍都大相径庭。它没有那种咄咄逼人的技术灌输，而是采用了一种近乎“对话式”的写作风格，尽管是以论文集的形式呈现。许多章节的引言部分，都非常巧妙地设置了引发读者思考的场景或哲学层面的提问，让人不由自主地想要深究下去。我特别欣赏其中对“认知负荷”和“可视化伦理”的探讨。在追求更复杂模型和更多维度展示的今天，如何确保用户不是被信息洪流淹没，而是真正地进行有效认知，这一点被提到了前所未有的高度。我感觉自己不是在阅读一份会议记录，而是在参与一场跨学科的、关于人类认知极限的深度研讨会。那些关于人类感知系统如何处理并行信息流的论述，甚至对我日常的工作流程和信息管理方式都产生了潜移默化的影响，这是一种知识渗透，而不是简单的信息输入。

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