书法生态论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:卢辅圣

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:1991-9

价格:7.50元

装帧:

isbn号码:9787810191708

丛书系列:

图书标签:

• 评论
• 艺术
• 书法
• 书法理论
• 生态学
• 文化
• 艺术
• 中国书法
• 美学
• 传统文化
• 书论
• 艺术生态

好的，这是一份图书简介，内容不涉及《书法生态论》： 《数字时代的知识图谱构建与应用：面向复杂系统的深度解析》 作者： [此处可填入虚构作者姓名] 出版社： [此处可填入虚构出版社名称] ISBN： [此处可填入虚构ISBN] 定价： [此处可填入虚构定价] --- 内容提要 在信息爆炸的今天，如何有效地组织、关联和利用海量异构数据，已成为驱动科学研究、商业决策乃至社会治理的核心挑战。本书《数字时代的知识图谱构建与应用：面向复杂系统的深度解析》，正是针对这一前沿领域，提供了一套系统化、操作性强且富有理论深度的全景式指南。 本书深度剖析了知识图谱（Knowledge Graph, KG）从理论基石到工程实践的全生命周期，重点关注其在处理高度复杂、动态变化系统（如智慧城市、生物医药网络、金融风控模型等）时的独特优势与技术要求。它不仅涵盖了传统知识表示方法的演进，更侧重于探讨如何利用先进的机器学习、深度学习及图神经网络（GNNs）技术，实现知识的自动抽取、融合、推理和验证。 全书结构严谨，由浅入深，旨在为数据科学家、软件工程师、系统架构师以及相关领域的研究人员提供一套兼具学术严谨性与工程实用性的参考手册。 --- 详细章节解析 全书共分为六大部分，二十二个章节，层层递进地构建起知识图谱的理论与实践框架。 第一部分：知识图谱的理论基石与历史沿革 (Foundation and Evolution) 本部分奠定了理解知识图谱的理论基础。首先，详细梳理了从语义网（Semantic Web）到现代知识图谱的演变路径，明确了本体论（Ontology）在知识结构化中的核心地位。 1.1 知识表示的历史回顾： 从一阶逻辑到描述逻辑（Description Logics, DLs），探讨了不同知识表示范式的优缺点。 1.2 本体论设计原则与工程实践： 深入讲解了Schema构建中的互操作性、可扩展性与一致性问题。特别引入了OWL 2（Web Ontology Language）的最新特性及其在企业级应用中的落地挑战。 1.3 知识图谱的数学模型： 从图论视角审视KG结构，讨论了不同类型边（单向、双向、超边）对复杂系统建模的影响。 第二部分：知识的获取与抽取技术 (Knowledge Acquisition and Extraction) 知识图谱的构建依赖于高质量的数据输入。本部分聚焦于如何从非结构化和半结构化数据中高效、准确地提取实体、关系和属性。 2.1 实体识别与链接（NER & NEL）： 详细比较了基于规则、统计模型（如CRF）以及最新的预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）在不同领域文本中的性能差异。引入了跨语言实体链接的挑战与解决方案。 2.2 关系抽取与事件抽取： 重点解析了远程监督（Distant Supervision）方法的局限性，并详细阐述了基于注意力机制的序列到序列模型在复杂多事件抽取中的应用。 2.3 知识融合与冲突消解： 探讨了如何识别同义实体、处理数据源间的矛盾信息，以及构建高可信度的融合知识库的方法论。 第三部分：知识的存储、查询与推理 (Storage, Querying, and Reasoning) 知识图谱的价值在于其可被高效查询和推理。本部分深入探讨了底层存储结构及高级逻辑推理机制。 3.1 知识存储架构选型： 对比了RDF三元组存储（Triple Stores）与属性图数据库（Property Graphs）在处理大规模图数据时的性能权衡，并探讨了面向向量化存储的混合架构。 3.2 高级查询语言与优化： 聚焦SPARQL的高级特性，并讨论了在分布式环境下如何优化复杂嵌套查询的执行计划。 3.3 逻辑与概率推理： 详细介绍了基于规则的演绎推理（如Datalog）和归纳推理（如Inductive Logic Programming, ILP）的原理。尤其侧重于知识图谱嵌入（KGE）技术，如TransE、RotatE等模型，及其在隐式关系发现中的作用。 第四部分：知识图谱的深度学习驱动 (Deep Learning Driven KG) 这是本书的核心创新点之一，探讨如何利用深度学习模型增强知识图谱的表示能力和推理精度。 4.1 图神经网络（GNNs）在KG上的应用： 详细讲解了Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs) 如何用于节点分类、链接预测和知识表示学习。 4.2 结合文本与结构信息的混合模型： 研究了如何设计多模态模型，将文本上下文信息与图结构信息联合编码，以提高复杂关系推理的准确性。 4.3 基于强化学习的知识图谱问答（KGQA）： 探讨了如何将问答过程建模为在图上的搜索路径问题，并利用强化学习策略来指导搜索过程，实现对复杂查询（如多跳推理、限制性条件查询）的精确回答。 第五部分：知识图谱在复杂系统中的工程应用 (Engineering Applications in Complex Systems) 本部分将理论和技术应用于实际的复杂系统场景，展示知识图谱解决实际问题的能力。 5.1 金融风险控制中的知识图谱： 探讨了如何通过构建企业股权穿透、资金流向等图谱，实现对新型金融欺诈的早期识别和风险传导路径分析。 5.2 药物发现与生物信息学： 针对蛋白质相互作用网络、疾病基因关联网络的建模，阐述了如何利用KG推理发现潜在的药物靶点或疾病机理。 5.3 智慧城市与物联网数据集成： 讨论了如何将来自不同传感器、不同协议的异构时空数据，通过本体映射整合到统一的知识图谱中，支撑城市级的智能调度与决策。 第六部分：知识图谱的质量保证与演化 (Quality Assurance and Evolution) 任何面向动态系统的知识库都必须具备自我修正和持续更新的能力。 6.1 知识图谱的质量度量体系： 定义了准确性、完整性、时效性和一致性等关键质量指标，并提出了相应的评估框架。 6.2 持续学习与知识更新机制： 探讨了当新数据不断涌现时，如何设计增量学习策略，避免模型灾难性遗忘，实现知识图谱的“活化”与版本控制。 6.3 知识图谱的可解释性（XAI）： 强调了在关键决策领域（如医疗、金融）中，推理结果必须提供清晰的逻辑链条，本章提供了后解释（Post-hoc Explanation）和内在可解释模型的构建方法。 --- 本书特色 1. 深度与广度兼备： 覆盖了从基础理论到前沿技术的完整链条，理论深度足以支撑博士研究生研究，工程细节可供高级工程师参考。 2. 面向复杂系统的聚焦： 不同于一般性教材，本书将知识图谱的应用核心锚定在需要处理高维、动态、非结构化关系数据的复杂系统上。 3. 技术前沿性： 详尽收录了近三年图神经网络、知识注入、可解释性推理等领域最新的研究成果，确保内容的先进性。 4. 丰富的案例支撑： 穿插了多个跨行业的真实（或高度仿真）应用案例，使抽象的技术概念得以具象化落地。 读者对象 信息科学、计算机科学、数据科学相关专业的高年级本科生及研究生。 从事大数据分析、人工智能研发、系统架构的高级工程师和技术管理者。 希望利用知识图谱技术解决行业痛点的金融、医疗、能源等领域的研究人员和业务专家。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆