具体描述
《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用:以创新研究论文的分析为例》内容简介：知识图谱方法是当今科学计量学、文献计量学、信息计量学、情报计量学等共同关注的前沿学术领域之一。《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用:以创新研究论文的分析为例》构建了一套基于中文科技文献数据库的知识图谱绘制方法体系，并以近十年来国内创新研究论文的分析为例，具体而又系统地说明了它的应用步骤和分析框架，并对该方法的由来、特点、优势和不足等进行了较全面的总结。
全书结构完整，逻辑清晰，图文并茂，理论阐述和案例研究有效结合，适合于科技管理人员、科研人员、高等院校师生以及对图书情报、社会网络分析、复杂网络、数据挖掘、信息可视化等学术领域感兴趣的人员阅读。
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用户评价
这本书的名字听起来就很有分量——《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》。我是一个对知识图谱一直很感兴趣的普通读者，平时也会接触一些自然语言处理和数据挖掘的知识。所以，当我在书店看到这本书时，我的第一反应是：“这正是我一直在寻找的！” 我脑海里立刻浮现出各种设想，比如，这本书会不会深入浅出地讲解如何从海量的中文文本数据中提取实体、关系，然后构建出那种层层叠叠、错综复杂的知识图谱？它会提供一些实用的工具和算法吗？还是说，它更侧重于理论的探讨，比如知识表示、推理机制等等？我对“中文数据库”这个限定词特别好奇，因为中文的语言特点，比如词语的模糊性、句法的灵活性，与英文等语言相比，在知识图谱构建上可能存在一些独特的挑战。我设想着，作者一定在这方面付出了大量的研究和实践，或许会分享一些针对中文特点的解决方案，比如如何有效地处理多义词、同义词，如何捕捉隐含的语义关系等等。而且，“应用”这个词也让我充满了期待。知识图谱可不仅仅是学术上的理论模型，它的价值在于实际的应用。我希望这本书能够展示一些真实的案例，比如在智能搜索、推荐系统、问答系统，甚至是更前沿的领域，比如医学诊断、金融风控等方面，知识图谱是如何发挥作用的。我甚至在想，如果书中能附带一些代码示例，哪怕是伪代码，那就更完美了，这样我就可以自己动手尝试一下，加深理解。总而言之，这本书的名字已经激起了我内心深处对知识图谱探索的强烈渴望，我迫不及待地想要翻开它，看看里面究竟隐藏着怎样的宝藏，能否为我在知识图谱的世界里打开一扇新的大门。
评分这本书的标题《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》，光是读出来，就有一种扑面而来的专业感和实用性。我是一名对人工智能和大数据技术怀有极大热情的学习者，平时也会关注一些前沿的研究动态。知识图谱，这个概念我并不陌生，也知道它在很多领域有着巨大的潜力，但一直苦于找不到一个系统、深入地介绍其在中文环境下的构建和应用的权威资料。所以，这本书的出现，无疑是为我打开了一扇重要的窗口。我脑海中闪过无数个问题：这本书的“绘制方法”会有多深入？它会从最底层的文本解析、实体识别、关系抽取讲起吗？还是会侧重于图谱的构建、存储和查询优化？我特别期待能够看到一些关于如何处理中文特有语言现象的技巧，比如多义词的消歧、上下文的理解、隐性知识的挖掘等。这些都是构建高质量中文知识图谱的关键难点。而且，“应用”这个词，让我对这本书的价值有了更高的期待。我希望看到作者能够列举一些具有代表性的应用案例，比如在智能客服、智能医疗、金融风险控制、甚至是文化遗产保护等领域的实际落地情况。这些案例能否让我们直观地感受到知识图谱的强大能力，以及它如何为各行各业赋能？我甚至在想，书中会不会提供一些代码示例或者算法框架，让我们可以理论结合实践，亲自动手尝试一下知识图谱的构建过程？这本书对我来说，不仅仅是一本学术著作，更可能是一把开启智能信息时代大门的钥匙，让我能够更深入地理解和掌握知识图谱的核心技术，并在未来的学习和工作中，创造更大的价值。
评分当我的目光落在《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》这本书上时，我脑海中立刻涌现出一系列与信息、连接、智能相关的画面。我一直对如何从海量、看似零散的数据中提取出有价值的知识充满兴趣，而知识图谱，正是解决这一问题的关键技术。这本书的标题，特别是“中文数据库”和“绘制方法”，让我觉得它极具针对性和实用性。我迫切地想知道，作者是如何深入挖掘中文文本的内在逻辑，如何将那些隐晦的语义关系具象化为可供机器理解的图谱。我设想，书中会详细讲解一系列技术流程，从文本预处理、分词、词性标注，到更核心的实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE），甚至会涉及如何构建领域本体（Ontology）和进行知识融合。特别让我好奇的是，针对中文语言的复杂性，比如一词多义、同义词、缩略语、以及中文特有的表达习惯，作者会提供哪些巧妙的解决方案？而“应用”部分，则更是让我充满了期待。我希望看到，这些精心绘制的知识图谱，如何在实际场景中发挥作用，比如在智能推荐系统中，如何更精准地理解用户兴趣；在智能问答系统中，如何更准确地回答用户的疑问；或者在金融风控、医疗诊断等领域，如何提供更有效的决策支持。我甚至在幻想，这本书是否会提供一些可复用的代码模块或者算法实现，让我能够将理论知识转化为实际生产力。总而言之，这本书的标题已经激起了我对知识图谱世界的无限遐想，我渴望通过它，深入了解并掌握这项改变未来的核心技术。
评分“基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用”——这个书名，就像一个巨大的磁场，将我这个对信息技术充满好奇的普通读者牢牢吸引。我之前接触过一些关于图计算和数据可视化的概念，但真正系统地了解知识图谱，尤其是在中文语境下，还停留在比较零散的认知阶段。所以，这本书的出现，对我来说，简直是雪中送炭。我脑袋里立即开始构思，这本书的结构会是怎样的？是先从知识图谱的基本概念讲起，然后深入到如何从海量的中文文本中提取“知识点”，就像大海捞针一样，找到那些重要的实体和它们之间的关系？我特别好奇，它会如何处理中文的“表述多样性”，比如同一个意思可以用很多不同的词语来表达，或者句子结构非常灵活，这些都会给知识图谱的构建带来什么样的挑战？书中会不会介绍一些成熟的中文NLP工具和技术，并结合知识图谱的构建流程进行讲解？我期待它能详细阐述“绘制”的过程，比如如何进行实体链接、关系分类、冲突消解等等，每一个环节都可能蕴含着作者的心血和智慧。而“应用”部分，更是我最为关注的。我希望看到一些生动形象的案例，比如如何利用知识图谱来构建一个智能问答系统，回答用户提出的各种关于中国历史、文化、科技等方面的问题；或者如何将知识图谱应用于金融领域，辅助风险评估和欺诈检测；亦或是如何为医疗行业构建疾病知识图谱，辅助医生进行诊断。我甚至期望，这本书能够提供一些实际操作的指南，例如如何选择合适的数据库存储知识图谱，如何进行大规模知识图谱的查询和推理。总之，这本书的名字让我看到了一个充满希望的未来，一个将零散信息连接成有价值知识的未来。
评分这本书的标题《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》着实抓住了我的眼球，特别是“中文数据库”这几个字，让我觉得它在处理语言的细微之处会别具一格。我一直以来都对信息如何组织和连接非常着迷，而知识图谱正是这种连接的绝佳体现。我脑子里立刻勾勒出这样一幅画面：作者是如何一步步引导我，从最初的中文文本数据出发，就像一位辛勤的园丁，耐心地搜寻、筛选、修剪，然后将那些散落的“知识种子”培育成茁壮成长的“知识树”。我猜测书中很可能会详尽地介绍各种“绘制”的方法，这其中的“绘制”二字，在我看来，不仅仅是技术的堆砌，更是一种艺术的呈现，它关乎如何将抽象的概念具象化，如何让冰冷的数据充满生命力。我设想，它会涉及数据预处理的各种技巧，比如如何清洗噪音、如何分词、如何词性标注，以及更核心的实体识别和关系抽取技术，特别是针对中文特有的语序和表达方式，作者是否会提供一些独到的见解和实用的算法，例如如何识别隐性的因果关系，如何处理一词多义的情况。更令我兴奋的是“应用”部分，我迫切想知道，这些绘制出来的知识图谱，究竟能为我们解决哪些实际问题？是能让搜索结果更加智能，推荐更加精准，还是能在复杂的领域，如法律、金融、医疗，提供决策支持？我甚至在幻想，这本书会不会提供一些可以复用的模型或者框架，让我在自己的项目中能够触类旁通，而不是从零开始。这本书在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一次通往知识世界深处探险的邀请函，充满了未知的惊喜和无限的可能性。
评分《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》——这个标题，在我看来，就像是为我量身打造的。我一直对信息是如何被组织和理解充满好奇，而知识图谱，正是连接信息、构建智能的桥梁。我平日里对科技资讯保持着高度关注，也了解知识图谱在诸多领域的广泛应用，但对于如何具体实现，尤其是在中文这样复杂而丰富的语言环境下，我一直感到有些捉襟见肘。所以，当看到这本书的标题时，我的第一反应是“找到了！”。我开始畅想，这本书会是怎样的内容：它会从最基础的概念讲起，一步步带领读者理解什么是知识图谱，它的核心要素是什么，以及它与传统数据库有何不同？我尤其期待“绘制方法”部分，它会不会深入到文本处理、实体识别、关系抽取、本体构建等关键环节？针对中文的特性，比如词语的歧义性、句式的灵活性、以及丰富的成语和典故，作者是如何提出有效的解决方案的？我甚至在期待，书中会不会介绍一些业界领先的中文NLP工具和知识图谱构建框架，并提供具体的实操指导，让我能够理论联系实际，甚至可以直接套用到自己的项目中。而“应用”部分，更是我最关注的。我希望看到一些真实、有说服力的案例，比如，如何利用知识图谱来构建一个能够深度理解用户意图的智能搜索系统；如何将其应用于金融领域，辅助风险评估和欺诈检测；又或者，如何将其拓展到教育、医疗等领域，为个性化学习和精准医疗提供支持。这本书在我看来，不仅仅是技术的堆砌，更是通往智能信息世界的一条清晰路径，它将帮助我系统地掌握知识图谱的构建和应用技巧，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
评分《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》——这个书名，就像一座灯塔，指引着我在浩瀚的知识海洋中探索前进的方向。我是一名对信息技术和数据科学领域抱有极大热情的业余爱好者，平时会阅读一些相关的文章和技术博客。知识图谱，这个概念对我来说充满了神秘感和吸引力，我一直渴望能够更深入地了解它是如何构建的，以及它在实际应用中能发挥怎样的作用。这本书的标题，尤其是“绘制方法”和“应用”这两个词，让我觉得它兼具理论深度和实践指导意义。我脑海中想象着，作者会如何循序渐进地引导我，从最基础的文本预处理、分词、词性标注开始，一步步深入到实体识别、关系抽取、知识融合等关键技术。我特别好奇，针对中文特有的语言现象，比如多义词、同义词、以及那些隐藏在复杂句式中的隐性关系，作者是如何提出行之有效的解决方案的。我期待书中能提供一些具体的算法模型和技术细节，让我能够理解其背后的原理，并有机会自己动手尝试。而“应用”部分，更是我最期待的内容。我希望看到一些鲜活的案例，比如知识图谱如何帮助我们构建更智能的搜索引擎，让信息检索更加精准高效；如何应用于智能推荐系统，为我们提供个性化的信息服务；或者如何为医疗、金融、教育等领域提供创新的解决方案。我甚至设想，这本书是否会提供一些实际操作的建议，比如如何选择合适的图数据库，如何进行大规模知识图谱的存储和查询优化。总之，这本书的名字让我看到了一个更加智能、互联的信息化未来，我迫不及待地想要翻开它，去探索其中的奥秘，并将其中的知识应用到我的学习和实践中。
评分《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》——这个书名，在我看来，简直就是一座通往信息海洋深处的宝藏地图。我一直觉得，我们每天接触到的海量中文信息，很多时候都是散落的珍珠，而知识图谱，就是那条神奇的线，能够将它们串联起来，形成璀璨的项链。这本书的出现，让我对如何实现这一点充满了好奇。我开始想象，作者会如何一步步地引领我，从那些看似杂乱无章的中文文本出发，去挖掘隐藏其中的“知识骨架”。“绘制”这个词，在我脑海中勾勒出一幅精细的蓝图：它不仅仅是简单的信息提取，更是一种对知识结构和语义关系的深度理解。我期待书中能够详细讲解，如何从海量的中文语料中，精准地识别出人名、地名、机构名等实体，并区分它们的类别；更重要的是，如何捕捉到这些实体之间错综复杂的关系，比如“谁是谁的领导”、“什么产品与什么技术相关”、“某个事件发生在哪一年”等等。对于中文特有的语言现象，比如同义词、多义词、成语、俗语，我特别希望书中能提供有效的处理策略，让知识图谱更加健壮和准确。而“应用”部分，则是这本书的价值所在。我迫切想知道，这些绘制出来的知识图谱，究竟能在哪些方面改变我们的生活和工作？是否能让搜索引擎不再是简单的关键词匹配，而是真正理解我们的意图；是否能让智能推荐系统更加贴心，猜到我们潜在的需求；是否能为科研人员提供一个强大的工具，加速知识的发现和创新。我甚至设想，这本书是否能为我们打开一个全新的视角，去理解和利用海量中文信息，从而在这个信息爆炸的时代，更加游刃有余地获取知识、创造价值。
评分这本书的标题《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》，听起来就非常硬核且接地气。我是一名对信息科学和人工智能领域充满好奇心的读者，一直以来都对知识图谱如何将海量碎片化的信息组织起来，形成一张能够被机器理解和利用的“知识网络”感到着迷。这本书的出现，正好满足了我对这一领域深入了解的渴望，特别是“中文数据库”的限定，让我觉得它更加贴近我们的实际应用场景。我脑海中勾勒出的画面是，作者将带领我一步步探索，如何从浩瀚的中文文本数据中，提炼出有价值的知识单元。我期待书中能够详细阐述“绘制方法”，这其中必然涉及到复杂的自然语言处理技术，比如如何精准地识别文本中的实体（人、地点、组织等），如何抽取实体之间的各种关系（如“谁在哪个公司工作”、“什么产品属于哪个品牌”），以及如何构建起一个结构化的知识图谱。我特别好奇，作者会如何处理中文语言特有的复杂性和模糊性，例如一词多义、同义词、以及那些需要上下文才能理解的隐含关系。而“应用”部分，更是我期待的亮点。我希望能看到一些真实且具有代表性的案例，例如，如何利用知识图谱来构建智能问答系统，让机器能够更准确地理解和回答用户的问题；如何将其应用于金融风控，通过分析关联信息来识别潜在风险；或者如何将其拓展到医疗领域，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐。我甚至在想，这本书是否会提供一些实用的工具、算法或者框架，让我能够真正地动手实践，将理论知识转化为实际的生产力。这本书，在我看来，就像是一份详尽的指南，指引我如何在这片中文信息数据的海洋中，绘制出属于我们自己的知识宝藏。
评分《基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用》——这个书名，就像一把钥匙，能打开我一直以来对信息连接和知识挖掘的探索之门。我是一名对技术有着浓厚兴趣的普通读者，平时也会接触到一些人工智能和大数据相关的概念。在我看来，知识图谱就像是给信息世界搭建了一个智能的神经网络，它能够将分散的数据点连接起来，形成有意义的知识体系。这本书的标题，尤其是“中文数据库”这几个字，让我觉得它非常贴近我们的实际需求，因为我们日常接触和产生的大量信息都是中文的，如何有效地构建和利用中文知识图谱，一直是我关注的重点。我非常好奇，书中是如何讲解“绘制方法”的？它是否会详细介绍从中文文本中提取实体、属性和关系的过程？例如，如何准确地识别出人名、地名、组织机构名，以及它们之间的各种关联，比如“创始人”、“所在地”、“隶属于”等等？我尤其希望书中能够提供一些针对中文特有语言现象的解决方案，比如如何处理同义词、多义词、以及那些隐藏在句子深处的隐含关系。而“应用”部分，更是让我对这本书的实用价值充满了期待。我希望能够看到一些生动、具体的案例，例如，如何利用知识图谱来提升搜索引擎的智能化水平，让搜索结果更懂我们的意图；如何应用于智能推荐系统，为我们推荐更符合口味的内容；或者如何将其运用在医疗、金融、法律等专业领域，辅助专家进行决策。我甚至在想，这本书是否会提供一些实践性的指导，比如如何选择合适的知识图谱数据库，如何进行知识图谱的查询和推理。总之，这本书的名字已经让我对它充满了期待，我相信它能够为我打开一扇通往知识图谱世界的窗户。
评分比较无聊的一本书
评分比较无聊的一本书
评分最近在了解思维导图，然后就顺藤摸瓜找到知识图谱了。区别是一个是个人层面的一个是人类层面的。扫了一下这本书，感觉讲得很一般，老生常谈，没什么意思，对我没啥价值。
评分好水的一本书，和书封面给我的严肃感形成了反差，忍不住在豆瓣登记下。反正我只看到词频统计，和共词绘制，另外，图还不咋好看……
评分比较无聊的一本书
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