具体描述
《知识图谱构建与应用实践》 内容简介： 本书系统阐述了知识图谱的理论基础、核心技术、构建方法以及在各行业的实际应用。从宏观视角出发，首先深入浅出地介绍了知识图谱的概念、发展历程及其重要性，揭示了其在信息爆炸时代如何赋能智能决策和创新服务。随后，本书将视角聚焦于知识图谱的构建过程，详细讲解了从数据抽取、实体识别、关系抽取到知识融合等关键技术环节。在此基础上，本书进一步探讨了知识表示、推理以及图谱存储等支撑性技术，为读者构建高质量、大规模知识图谱提供了坚实的理论依据和技术指导。 第一部分：知识图谱基础 第一章：知识图谱概述 1.1 什么是知识图谱？ 定义、核心组成（实体、关系、属性） 与传统数据库、本体论的区别与联系 知识图谱的特性：结构化、语义化、互联互通 1.2 知识图谱的发展历程 早期概念的萌芽（本体论、语义网） Google Knowledge Graph 的里程碑意义 当前研究热点与发展趋势 1.3 知识图谱的重要性与价值 赋能智能搜索、推荐系统、问答系统 支撑企业知识管理、风控、反欺诈 在人工智能领域的关键作用 第二章：知识表示与模型 2.1 RDF（资源描述框架） Triples (Subject-Predicate-Object) 的概念 URI、Literal、Blank Node 的理解 RDF Schema (RDFS) 的基本概念和作用 OWL (Web 本体语言) OWL Lite, OWL DL, OWL Full 的区别 Classes, Properties, Individuals, Axioms 的详细讲解 OWL 在表达复杂语义和逻辑推理方面的优势 2.2 图模型（Graph Model） 属性图模型（Labeled Property Graph, LPG） 节点（Node）和关系（Relationship）的定义 属性（Properties）的存储与访问 LPG 与 RDF 的比较和适用场景 2.3 知识图谱的构建原则 数据来源的多元化 语义的一致性与规范性 可扩展性与可维护性 第二部分：知识图谱构建技术 第三章：知识抽取 3.1 文本信息抽取 命名实体识别（NER） 基于规则的方法、统计方法（CRF, HMM）、深度学习方法（BiLSTM-CRF, BERT-NER） 实体类型定义与粒度选择 关系抽取（RE） 监督学习、半监督学习、无监督学习方法 基于模式匹配、基于分类、基于神经网络的方法 多类型关系抽取与远程监督 事件抽取 事件触发词识别、事件角色标注 事件类型与参数提取 3.2 结构化数据抽取 数据库到知识图谱的转换 XML/JSON 数据的解析与映射 表格数据（如 Excel）的抽取与结构化 3.3 非结构化/半结构化数据抽取 网页信息抽取（信息提取器、爬虫技术） 多模态数据（图像、视频）的语义抽取（OCR、人脸识别、物体检测与关系识别） 第四章：实体识别与对齐（Entity Resolution & Alignment） 4.1 实体识别（Entity Linking/Disambiguation） 解决一词多义、多词一体问题 候选实体生成与消歧模型 基于上下文、基于知识库的方法 4.2 实体对齐（Entity Alignment） 跨知识图谱实体对应关系的识别 基于字符串相似度、基于结构相似度、基于属性相似度的方法 机器学习与深度学习在实体对齐中的应用 迁移学习与零样本学习的探索 第五章：知识融合（Knowledge Fusion） 5.1 数据清洗与预处理 噪声数据、冗余数据、不一致数据的处理 数据标准化与格式统一 5.2 冲突检测与解决 属性值冲突、关系冲突、语义冲突的识别 基于投票、基于证据、基于机器学习的方法 5.3 知识合并策略 基于规则的合并 基于概率模型的合并（如贝叶斯网络） 基于语义一致性的合并 第六章：知识图谱存储与管理 6.1 图数据库（Graph Database） Neo4j、ArangoDB、TigerGraph 等主流图数据库介绍 图数据库的特性：高性能、高可扩展性、灵活的模式 Cypher、Gremlin 等查询语言 6.2 RDF 存储（Triple Stores） Apache Jena Fuseki, Virtuoso, GraphDB 等 RDF 存储系统 SPARQL 查询语言 RDF 存储的优化与性能调优 6.3 知识图谱的更新与维护 增量更新、全量更新策略 版本控制与回滚机制 质量监控与评估 第三部分：知识图谱应用与发展 第七章：知识图谱推理 7.1 基于规则的推理 Datalog、SWRL (Semantic Web Rule Language) 正向推理与逆向推理 7.2 基于本体的推理 OWL Reasoning (Description Logic based) SubClassOf, EquivalentClass, DisjointWith 等推理 7.3 基于嵌入（Embedding）的推理 TransE, DistMult, ComplEx 等知识图谱嵌入模型 推理的任务：链接预测、三元组分类 7.4 混合推理方法 第八章：知识图谱应用场景 8.1 智能搜索与问答系统 基于图谱的搜索意图理解 结构化答案生成 开放域问答与领域问答 8.2 推荐系统 用户画像与物品画像构建 基于图谱路径的推荐 冷启动问题解决 8.3 金融风控与反欺诈 关联关系分析，风险点识别 身份识别与洗钱检测 8.4 医疗健康 药物发现与疾病诊断辅助 电子病历分析与个性化治疗 8.5 智能制造与工业互联网 设备状态监控与故障预测 生产流程优化与供应链管理 8.6 其他应用领域（如社交网络分析、内容推荐、教育等） 第九章：知识图谱技术挑战与未来趋势 9.1 面临的挑战 知识图谱规模化构建与更新的难度 知识质量的保证与评估 动态知识的处理与实时推理 跨领域知识的融合与迁移 可解释性与隐私保护 9.2 未来发展方向 多模态知识图谱（融合文本、图像、语音、视频等） 可信知识图谱（可解释、可溯源、鲁棒性） 动态知识图谱（捕捉时间维度信息） 与大语言模型（LLMs）的结合（如知识增强的LLMs） 自动化知识图谱构建（AutoKG） 常识知识图谱的构建与应用 附录： 常用知识图谱构建工具和平台介绍 重要术语表 本书旨在为读者提供一个全面、深入的知识图谱技术学习框架，无论是希望入门的初学者，还是寻求深入研究的开发者和研究人员，都能从中获得有益的启示和实用的指导。通过理论与实践的结合，本书将助力读者掌握构建和应用知识图谱的核心能力，在人工智能浪潮中抓住机遇，创造价值。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有