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出版者:The MIT Press

作者:Grigoris Antoniou

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2004-4-30

价格:USD 42.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262012102

丛书系列:

图书标签:

• Semantic
• 语义网
• Web
• 计算机
• 计算机科学
• 网络技术
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• RDF
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• 知识图谱
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• 数据集成
• 本体
• 信息检索
• Linked Data

《信息时代的知识图谱构建与应用》 本书旨在深入探讨现代信息爆炸背景下，如何有效地组织、管理和利用海量异构数据，构建可计算、可理解的知识图谱，并阐述其在各行各业的广泛应用。全书围绕知识图谱的核心理念、技术方法和实践案例展开，为读者提供一个系统而全面的学习框架。 第一部分：知识图谱的基石——语义数据模型与表示 本部分将从根本上剖析知识图谱赖以生存的语义数据模型。我们将首先介绍 RDF (Resource Description Framework) 的基本概念，包括其三元组结构（主语-谓语-宾语），以及 URI (Uniform Resource Identifier) 在资源标识中的关键作用。随后，深入讲解 OWL (Web Ontology Language) 的表达能力，包括类、属性、个体、公理等，以及如何利用 OWL 构建丰富的本体（Ontology），从而精确地描述概念、关系和约束。此外，还将讨论 RDFS (RDF Schema) 在定义类和属性层次结构方面的作用，以及 SHACL (Shapes Constraint Language) 在数据验证和质量控制中的重要性。本部分力求让读者理解，知识图谱并非简单的键值对存储，而是建立在严谨的语义模型之上，能够赋予数据以机器可读的意义。 第二部分：知识图谱的构建——从数据到知识的转化 构建知识图谱是一个复杂而多阶段的过程。本部分将详细阐述其中的关键环节。首先，我们将探讨数据抽取（Information Extraction）技术，包括命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）、关系抽取（Relation Extraction, RE）以及事件抽取（Event Extraction），并介绍基于规则、统计和深度学习的各种方法。其次，我们将聚焦于数据融合（Data Fusion）与实体对齐（Entity Alignment），研究如何整合来自不同来源的零散信息，解决实体指代消歧（Coreference Resolution）问题，确保同一实体在不同数据源中得到一致的表示。接着，本部分将深入讲解本体映射（Ontology Mapping）与对齐，讨论如何在异构本体之间建立联系，实现跨领域知识的互联互通。最后，我们将介绍知识图谱的推理（Reasoning）机制，包括基于规则的推理（如 SWRL）和基于逻辑的推理，以及如何利用本体和事实信息推导出新的知识。 第三部分：知识图谱的演进——实时性、动态性与大规模挑战 现实世界的数据并非静态不变，知识图谱也需要具备处理动态性与实时性的能力。本部分将探讨知识图谱的演进过程。我们将分析如何捕捉和表示时间动态信息，以及如何在动态知识图谱中进行查询和推理。此外，还将讨论大规模知识图谱的存储与查询优化技术，包括分布式存储方案、高效的图数据库选型，以及针对大规模图数据的查询优化策略。本部分旨在为读者提供应对海量、动态知识图谱的实践指导。 第四部分：知识图谱的应用——赋能智能服务 知识图谱的最终价值体现在其广泛的应用中。本部分将通过丰富的案例，展示知识图谱在不同领域的实际效用。我们将深入探讨知识图谱在智能搜索（如语义搜索、问答系统）中的核心作用，讲解如何利用知识图谱理解用户查询意图，并提供更精准、更具相关性的搜索结果。此外，还将详细介绍知识图谱在推荐系统中的应用，分析如何基于用户行为和内容本体，构建个性化的推荐模型。同时，还将聚焦于知识图谱在金融风控、医疗健康、智能制造、教育科研等领域的具体实践，展示其如何助力风险识别、疾病诊断、生产优化、学术发现等。通过这些案例，读者将深刻理解知识图谱如何将离散的数据转化为有价值的洞察，驱动各个行业的智能化转型。 第五部分：知识图谱的未来——前沿探索与发展趋势 本部分将展望知识图谱的未来发展方向。我们将探讨多模态知识图谱（如融合图像、视频、音频信息）的构建与应用，以及如何利用自然语言处理（NLP）与知识图谱的深度结合，实现更强大的语义理解能力。此外，还将关注知识图谱的可解释性（Explainable AI for Knowledge Graphs）和知识图谱的自动化构建（Automated Knowledge Graph Construction）等前沿议题。本部分旨在激发读者对知识图谱未来发展的思考，并为研究人员提供探索新方向的灵感。 本书适合从事人工智能、数据科学、计算机科学、信息管理等领域的学生、研究人员和工程师。通过阅读本书，读者将能够掌握构建和应用知识图谱的核心技术，理解其在现代信息技术中的关键作用，并为应对未来数据挑战做好准备。

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这本书最让我拍案叫绝的，是它对于语义技术栈中“连接性”和“互操作性”的深刻剖析。它没有将各个技术组件孤立看待，而是构建了一个清晰的、层级分明的生态图谱。从最底层的URI规范，到中层的Schema与数据模型，再到顶层的应用层服务，作者都展现出了对整体架构的洞察力。特别是关于语义数据发布的最佳实践部分，它详细论述了如何确保数据的“可发现性”（Discoverability）和“可链接性”（Linkability），这在当前大数据时代，数据孤岛问题日益严重的背景下，显得尤为重要。我尤其欣赏作者在论述SHACL（Shapes Constraint Language）时的细致入微，它超越了传统的XML Schema的限制，提供了一种更灵活、更符合图数据特性的数据质量保证机制。这种对细节的执着，使得这本书不仅适合于理论研究者，更成为了一线数据架构师案头必备的参考工具书。它提供的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做是最好的选择”的深度解释。

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如果必须用一个词来概括这本书带给我的感受，那将是“结构化思维的重塑”。阅读体验堪称一场智力上的SPA，每一次翻页都带来精神上的放松与清晰。作者对复杂系统的拆解能力令人叹服，他能够将一个涉及逻辑学、计算机科学、信息架构等多个领域的庞大主题，梳理得井井有条，逻辑链条清晰到几乎不需要反复回溯。在对推理引擎的性能分析部分，作者采用了对比分析法，将基于Datalog的系统与基于Tableau的系统进行了细致的性能和适用场景对比，这种客观且深入的分析，避免了任何一家独大的偏颇，体现了作者深厚的学术功底和实践经验。它不是一本轻松的读物，它要求读者投入心力，但更重要的是，它慷慨地回报给你一个能够清晰、准确地理解和构建知识系统的全新心智模型。这本书，无疑是该领域内一座难以逾越的里程碑式的著作。

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坦率地说，市面上关于Web技术演进的书籍汗牛充栋，但大多在阐述“演进”二字时显得力不从心，只停留在技术罗列上。然而，此书的独特之处在于，它成功地描绘了语义网作为“下一代互联网操作系统”的愿景。作者在探讨隐私保护、去中心化身份标识（DID）与语义网融合的可能性时，展现了令人信服的远见卓识。它没有沉溺于对过去技术的缅怀，而是将目光投向了Web 3.0时代的挑战。书中对于知识图谱（Knowledge Graph）的构建和应用案例的剖析，更是紧扣时代脉搏，展示了如何利用语义技术解决现实世界中的复杂决策问题，比如供应链优化、药物发现等。这种将前沿理论与实际商业价值紧密结合的写作手法，极大地激发了我将所学知识转化为生产力的冲动。它不是一本静止的参考书，而是一份充满活力的、对未来技术方向的宣言。

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这部作品的问世，无疑为那些在浩瀚的知识海洋中摸索前行，渴望洞悉语义网底层逻辑与未来图景的探索者们，点亮了一盏至关重要的航灯。作者以一种近乎雕琢般精细的手法，将那些原本晦涩难懂的技术概念，层层剥离，化繁为简。阅读过程中，我深切感受到那种渐入佳境的流畅感，仿佛置身于一位经验丰富的向导的引导之下，每一步都踏得坚实而自信。尤其对本体论（Ontology）的阐述，它不像教科书那样干巴巴地罗列定义，而是通过生动的案例和比喻，将抽象的知识组织结构具象化。比如，书中对OWL（Web本体语言）的讲解，并非停留在语法的层面，而是深入剖析了其背后的逻辑推理能力，以及它如何赋予机器“理解”世界的能力。这种由表及里的叙述方式，极大地降低了初学者的入门门槛，使得那些对RDF、SPARQL抱有畏惧心理的读者，也能迅速建立起稳固的知识框架。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于如何构建“有意义的互联网”的思想蓝图，让我对下一代互联网的形态充满了期待与敬畏。

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我花了整整一个周末来消化这本书的前半部分，其叙事节奏的把控，简直是一门艺术。开篇没有急于抛出那些拗口的专业术语，而是先构建了一个宏大的背景：为什么我们需要语义网？现有的互联网是如何“失语”的？这种由问题驱动的讲解方式，立刻抓住了我的注意力。作者高超的叙事技巧在于，他总能在关键节点穿插一些历史性的脚注或者行业内的轶闻，使得冰冷的技术讨论瞬间有了人情味和历史的厚重感。举个例子，他对资源描述框架（RDF）的介绍，并非简单的三元组结构描述，而是将其置于统一资源标识符（URI）的哲学基础之上进行探讨，这种跨学科的视野令人耳目一新。而且，书中对图数据库和推理引擎的比较分析，视角独特，避开了许多同类书籍中常见的、过于理想化的论调，而是非常务实地指出了当前技术栈在实际应用中面临的性能瓶颈和权衡取舍。读罢，我感觉自己像是完成了一次高强度的智力马拉松，收获的不仅是知识点，更是一种批判性思维的能力，学会了如何去审视技术背后的真正价值。

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