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出版者:

作者:Kerrigan, Mick

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:

价格:$ 79.04

装帧:

isbn号码:9783540681694

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• Web
• Springer
• Services
• Semantic
• Modeling
• Semantic Web
• Web Services
• Ontology
• WSDL
• OWL
• Service Composition
• Service Discovery
• Semantic Annotation
• Knowledge Representation
• Artificial Intelligence

《知识图谱构建与应用：从理论到实践》 本书深入探讨了知识图谱的构建、存储、查询与应用的全过程，为读者提供了一套系统性的知识图谱技术指南。 第一部分：知识图谱基础理论 本部分首先从宏观视角介绍知识图谱的概念、发展历程及其在人工智能领域的关键作用。我们将追溯知识图谱的起源，阐述其与传统数据库、本体论等概念的区别与联系。随后，将重点介绍知识图谱的核心组成部分：实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relation），并通过生动形象的案例，帮助读者理解这些抽象概念的实际含义。 接着，我们将深入讲解构建知识图谱的理论基础，包括： 语义网技术回顾： 简要回顾RDF（资源描述框架）、RDFS（RDF Schema）和OWL（Web本体语言）等核心语义网技术，强调它们在描述数据语义方面的强大能力，并为后续的知识图谱表示和建模打下基础。 本体论工程： 详细介绍本体论（Ontology）的设计原则、方法论及其在知识图谱中的重要性。我们将探讨如何定义概念（Classes）、属性（Properties）、公理（Axioms）以及实例（Individuals），并通过实例展示构建一个领域本体的过程，例如一个电商领域的商品本体或者一个生物医学领域的基因本体。 数据模型与表示： 深入解析知识图谱常用的数据模型，包括RDF图模型（Triples）和属性图模型（Property Graph）。我们将阐述它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。同时，会介绍不同表示形式（如JSON-LD、Turtle、N-Triples）的特点和使用方法。 第二部分：知识图谱构建技术 本部分将聚焦于知识图谱从原始数据到高质量知识表示的整个构建流程，涵盖数据抽取、融合与对齐等关键技术。 数据抽取： 结构化数据抽取： 介绍从关系型数据库、CSV、JSON等结构化数据源中抽取实体、属性和关系的方法，包括SQL查询、数据转换等。 半结构化数据抽取： 重点讲解从HTML、XML等半结构化数据中抽取信息的技术，例如使用XPath、CSS选择器，以及基于模式匹配的方法。 非结构化数据抽取（重点）： 这是知识图谱构建中的难点和重点。我们将详细介绍： 命名实体识别（NER）： 讲解基于规则、基于统计模型（如CRF、HMM）以及基于深度学习（如Bi-LSTM-CRF、BERT）的NER技术，并提供实际应用案例。 关系抽取（RE）： 介绍从文本中识别实体之间关系的方法，包括基于模式的方法、监督学习方法（如SVM、最大熵）和深度学习方法（如CNN、RNN、Transformer）。 事件抽取（EE）： 讲解如何识别文本中的事件及其参与者、时间和地点等要素。 文本表示与特征工程： 介绍词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）、句子嵌入（Sentence Embeddings）以及Transformer模型（如BERT, RoBERTa）在文本理解和信息抽取中的应用。 知识融合： 探讨如何将来自不同数据源的零散知识进行整合，形成统一的知识图谱。 实体对齐（Entity Alignment）： 介绍解决同一现实世界实体在不同知识源中可能以不同标识出现的问题，包括基于字符串匹配、基于属性相似度、基于图结构以及基于深度学习的方法。 消歧（Disambiguation）： 讲解如何区分同名但指代不同实体的现象。 知识校验与清洗： 介绍验证知识图谱准确性和一致性的方法，包括规则校验、逻辑推理以及人工审核等。 第三部分：知识图谱存储与查询 本部分将介绍知识图谱的存储方案以及高效的查询方法，以支持其在实际应用中的检索和推理。 知识图谱存储： 图数据库： 详细介绍主流的图数据库，如Neo4j（属性图模型）、ArangoDB（多模型数据库）和TigerGraph（分布式图数据库），分析其优缺点及适用场景。 RDF存储： 讲解RDF三元组的存储方式，包括RDF存储（Triple Store），如Virtuoso、Blazegraph以及使用关系型数据库或NoSQL数据库（如MongoDB）模拟RDF存储的方法。 知识图谱查询： SPARQL（重点）： 详细讲解SPARQL查询语言，包括基本查询模式、过滤器、聚合函数、OPTIONAL、UNION、JOIN等操作符，并提供大量实例演示如何从RDF数据中检索信息。 Cypher（以Neo4j为例）： 介绍Cypher查询语言，其简洁的语法和强大的模式匹配能力，以及在属性图数据库中的应用。 图查询优化： 探讨图查询的性能优化策略，如索引、查询规划等。 第四部分：知识图谱应用 本部分将展示知识图谱在各个领域的广泛应用，帮助读者理解知识图谱的实际价值，并激发创新灵感。 智能搜索与问答系统： 讲解知识图谱如何增强搜索引擎的理解能力，实现更精准的搜索结果和更自然的问答交互。 推荐系统： 探讨利用知识图谱的丰富连接信息，构建更具深度和个性化的推荐算法，例如基于图的推荐、基于本体的特征工程等。 语义分析与自然语言理解： 阐述知识图谱在文本挖掘、情感分析、主题建模等方面的应用，提升机器对文本语义的理解水平。 金融风控与反欺诈： 展示知识图谱如何通过分析复杂的实体间关系，识别潜在的风险和欺诈行为。 医疗健康与药物研发： 介绍知识图谱在疾病诊断、药物发现、基因组学研究等领域的应用。 智慧城市与物联网： 阐述知识图谱如何整合城市中海量异构数据，提升城市管理效率和智能化水平。 知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）： 介绍将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间的技术（如TransE, ComplEx, RotatE），及其在下游任务（如链接预测、实体分类）中的应用。 第五部分：案例分析与未来展望 本部分将选取若干具有代表性的知识图谱项目进行深度案例分析，剖析其技术选型、构建流程和应用成效。最后，将对知识图谱的未来发展趋势进行展望，包括多模态知识图谱、可解释性知识图谱、动态知识图谱等前沿方向。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的代码示例、详细的流程讲解和贴近实际的应用场景，帮助读者掌握知识图谱的核心技术，并能够独立进行知识图谱的构建与应用开发。

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**第三段评价：** 作为一名资深系统架构师，我最看重的是技术方案的**可落地性**和**性能考量**。许多理论模型在实验室里看起来完美无缺，一旦投入真实复杂的企业环境，就会暴露出性能瓶颈或集成困难。这本书在这方面做得非常扎实。它不仅详细描述了如何用RDF/S和OWL来定义服务能力和约束条件，更重要的是，它花了大篇幅讨论了在实际部署中，如何优化三元组存储的查询效率，以及如何平衡描述的丰富性与查询的响应时间。书中对**安全性和隐私保护**在语义服务中的集成也进行了探讨，这在当前数据驱动的环境下至关重要，提供了不少实用的设计范式，远比那些只谈概念的文献要来得实在。总而言之，这是一本能够陪伴你从概念设计走向实际部署的“实战手册”，而非停留在理论介绍的入门读物。

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**第四段评价：** 这本书的行文风格是极其严谨且富有逻辑层次感的，它不像某些流行读物那样追求快速的感官刺激，而是沉下心来构建一个坚实的技术论证体系。对我个人而言，最受启发的是它对于**知识图谱（Knowledge Graphs）**与服务描述之间关系的探讨。作者清晰地论证了，强大的、经过精心维护的知识图谱是实现真正智能语义服务的基石。书中通过多个复杂的数据模型案例，展示了如何将领域知识的表达能力无缝地映射到服务接口的定义中，从而使得服务间的交互更加健壮和富有弹性。它要求读者必须投入精力去理解背后的逻辑推理，但这种“投入”的回报是巨大的——它让你真正理解为什么传统接口描述语言在面对高度动态和不确定的环境时会显得力不从心。这种深度和广度，是市场上许多浅尝辄止的教材所无法比拟的。

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**第二段评价：** 老实说，我拿到这本书时，心中是带着一丝忐忑的，因为“建模”这个词听起来就意味着大量的抽象思维和形式化描述，这通常是技术书籍中最容易让人望而却步的部分。然而，这本书的叙述风格却出乎意料地平易近人，它仿佛不是在写一本技术专著，而是在引导一场深刻的思维对话。作者在解释**服务发现机制（Service Discovery Mechanisms）**时，并没有陷入早期UDDI那种基于字符串匹配的僵局，而是巧妙地引入了基于语义匹配和推理的概念，这种前瞻性的视角让我茅塞顿开。书中对**服务组合（Service Composition）**的讨论尤其精彩，它展示了如何通过逻辑规则自动编排多个语义服务来实现复杂的业务流程，这已经超越了传统Web服务的范畴，触及到了智能自动化系统的核心。读完相关章节，我感觉自己对未来服务架构的理解维度被极大地拓宽了，这不仅仅是学习了一套技术，更是一种思考方式的重塑。

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**第一段评价：** 这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的金色字体，初看之下就给人一种专业而又不失典雅的感觉。我一直对如何将语义技术融入到服务架构中抱有极大的兴趣，但市面上的同类书籍往往过于侧重理论的堆砌，读起来枯燥乏味，让人难以深入。这本书的作者似乎深谙此道，从目录的编排就能看出其精心设计的逻辑递进。我尤其欣赏它对**本体论（Ontology）**在服务描述中应用的详尽阐述，那些复杂的概念被拆解得条理清晰，配以大量的图示和实际案例，即便是初次接触语义网概念的读者，也能快速建立起一个稳固的认知框架。它并没有止步于W3C的标准介绍，而是深入探讨了如何利用OWL和SPARQL构建出真正可被机器理解和执行的服务契约，这对于我们这些希望构建下一代企业级服务平台的工程师来说，无疑是极具操作指导意义的宝藏。

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**第五段评价：** 我必须承认，这本书的某些章节，尤其是在探讨**高级推理机集成**和**本体演化管理**时，对读者的背景知识提出了较高的要求。它显然是为那些已经具备一定计算机科学基础，并希望在服务工程领域进行深入研究或实践的专业人士准备的。然而，即便是那些挑战性的部分，作者也通过插入精妙的脚注和交叉引用，确保了信息链的完整性，引导读者追溯到必要的背景知识点。最让我感到振奋的是，这本书没有将语义网技术描绘成一个遥不可及的未来愿景，而是通过具体的架构蓝图和API设计示例，展示了它如何在当前的技术栈（如微服务、API网关）中逐步落地并发挥威力。它不仅仅是一本技术参考书，更像是一份**技术路线图**，为我们指明了构建下一代可自适应、可互操作系统的方向。

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