Knowledge-Base基于知识的智能信息与工程系统/会议录 第I部分d Intelligent Information and Engineering Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Khosla, Rajiv

出品人:

页数:1319

译者:

出版时间:2005-9

价格:1322.10元

装帧:

isbn号码:9783540288947

丛书系列:

图书标签:

• 知识工程
• 智能信息系统
• 知识库
• 信息工程
• 人工智能
• 系统工程
• 数据库
• 信息检索
• 数据挖掘
• 机器学习

《智能信息与工程系统：前沿探索与应用实践》 第一部分：人工智能驱动的知识管理与决策支持 本书第一部分深入探讨了人工智能在知识管理和决策支持领域的最新进展与突破。随着信息爆炸式增长，如何有效地组织、检索、分析和利用海量数据，已成为现代组织面临的核心挑战。本部分聚焦于构建更智能、更高效的知识系统，以应对这一挑战。 章节一：智能知识表示与推理 本章首先审视了传统知识表示方法的局限性，如基于规则的系统和本体论，并在此基础上引入了更具表现力和灵活性的现代知识表示技术。重点介绍了图神经网络（GNNs）在捕获复杂实体之间关系方面的强大能力，以及它们如何用于构建动态、可演化的知识图谱。此外，探讨了神经符号方法，即将深度学习的模式识别能力与符号推理的逻辑严谨性相结合，以实现更深层次的知识理解和推理。我们将详细解析知识图谱嵌入技术，如何将离散的知识实体和关系映射到连续的向量空间，从而便于进行相似度计算、关系预测和链接发现。同时，还会深入研究基于注意力机制的知识图谱推理模型，展示其如何有效地关注知识图谱中的关键信息，从而提升推理精度和效率。 在推理方面，本章将阐述基于深度学习的推理方法，如图神经网络上的消息传递机制，以及如何利用预训练语言模型（PLMs）进行常识推理和问答。特别地，我们将分析神经符号推理框架，例如如何将逻辑规则嵌入到神经网络中，或者如何利用神经网络来学习和增强逻辑规则，从而实现更强的可解释性和鲁棒性。我们将讨论如何处理不确定性知识和模糊信息，例如使用概率图模型或模糊逻辑来表示和推理，以及如何融合多源异构知识，以构建更全面、更可靠的知识库。 章节二：自然语言处理在知识抽取与融合中的应用 本章着重阐述了自然语言处理（NLP）技术如何赋能从非结构化文本中高效地抽取、组织和融合知识。我们将从基础的命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EVE）技术讲起，重点介绍基于深度学习的先进模型，如Transformer架构及其变体（BERT, GPT系列等）在这些任务上的出色表现。我们将分析如何利用预训练语言模型进行零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习，从而在缺乏标注数据的情况下也能取得良好的抽取效果。 更进一步，本章将探讨知识图谱自动化构建的最新进展。这包括从海量文本中自动识别实体、抽取属性和关系，并将其构建成结构化的知识图谱。我们将分析如何处理实体消歧和关系歧义问题，以及如何利用领域词典和本体来指导抽取过程。此外，我们还将介绍如何从结构化数据（如数据库、表格）和半结构化数据（如XML、JSON）中抽取信息，并将其与文本抽取的结果进行融合，构建更丰富、更全面的知识库。 对于知识融合，本章将深入探讨如何解决实体对齐、关系对齐等核心问题，以及如何处理知识冲突和不一致性。我们将介绍基于 embedding 的对齐方法，以及基于规则和约束的融合技术。最后，本章将展示 NLP 技术在知识问答、文本摘要、情感分析等下游任务中的应用，说明如何利用抽取和融合的知识来增强这些任务的性能。 章节三：智能推荐系统与个性化信息服务 本章聚焦于人工智能在构建智能推荐系统和提供个性化信息服务方面的关键技术与实践。我们将首先介绍传统推荐算法，如协同过滤（基于用户的和基于物品的）和基于内容的推荐，并分析它们的优缺点。在此基础上，我们将深入探讨基于深度学习的推荐模型，包括利用神经网络进行用户-物品交互建模，以及使用图神经网络来捕获用户与物品之间的复杂关系。 我们将详细阐述序列感知推荐，即如何利用用户的历史行为序列来预测用户下一步可能感兴趣的物品，并介绍基于RNN、LSTM、Transformer等模型在序列推荐中的应用。此外，本章还将探讨混合推荐方法，如何有效地融合不同类型的推荐算法，以提高推荐的准确性和多样性。 在个性化信息服务方面，本章将讨论如何利用用户画像、兴趣模型和上下文信息来提供定制化的内容推送、新闻推荐、产品建议等。我们将分析用户画像的构建方法，包括基于用户行为、属性和社交网络的分析。同时，本章还将涉及一些前沿话题，如可解释性推荐，即如何向用户解释推荐的原因，从而增强用户信任度；以及冷启动问题，即如何在用户或物品信息稀疏的情况下进行有效推荐。最后，我们将讨论推荐系统在电子商务、社交媒体、内容平台等领域的实际应用案例，展示其商业价值和社会影响力。 章节四：知识图谱增强的机器学习 本章深入探讨了如何利用知识图谱来增强机器学习模型的性能和可解释性。我们将首先介绍知识图谱作为一种结构化的知识表示形式，如何为机器学习提供丰富的背景信息和语义约束。我们将分析如何将知识图谱中的实体和关系表示为向量嵌入，并将其与模型的输入特征相结合，从而提升模型的学习能力。 特别地，本章将关注知识图谱增强的图神经网络（GNNs）的应用。通过将知识图谱的结构信息融入到GNN的邻居聚合过程中，可以使模型更好地理解实体之间的语义联系，从而在节点分类、链接预测、图分类等任务上取得更好的效果。我们将详细介绍如何设计图卷积核，以及如何利用知识图谱的层次结构和关系类型来指导信息传播。 此外，本章还将探讨知识图谱在提升模型可解释性方面的作用。通过将模型的预测结果与知识图谱中的事实联系起来，可以为模型的决策提供直观的解释，帮助用户理解模型的行为。例如，在问答系统中，可以利用知识图谱来验证答案的合理性，或者在推荐系统中，可以展示推荐理由。最后，本章还将讨论知识图谱在迁移学习、少样本学习等场景下的应用，如何利用已有的知识图谱来加速新任务的学习。 章节五：智能决策支持系统：理论与实践 本章专注于构建和应用智能决策支持系统（IDSS），以帮助个体和组织在复杂环境中做出更明智、更及时的决策。我们将从决策科学的基本理论出发，介绍决策模型、决策树、贝叶斯网络等经典方法。在此基础上，我们将重点探讨如何将人工智能技术，特别是机器学习和知识表示，融入到决策支持系统中。 我们将详细介绍基于机器学习的预测模型，如何利用历史数据来预测未来的趋势和结果，从而为决策提供依据。例如，在金融领域，可以利用机器学习模型来预测股票价格；在医疗领域，可以利用模型来诊断疾病。本章还将探讨如何利用知识图谱来增强决策支持系统的知识基础，例如，通过集成领域知识，可以使系统更好地理解决策场景的复杂性，并提供更具洞察力的建议。 此外，我们将深入研究强化学习在序列决策和优化问题中的应用。例如，在供应链管理中，可以通过强化学习来优化库存和物流；在资源调度中，可以通过强化学习来最大化系统效率。本章还将讨论多准则决策分析（MCDA）与人工智能的结合，如何处理具有多个冲突目标的决策问题。最后，我们将通过多个实际案例，如智能交通管理、金融风险评估、医疗诊断辅助等，展示智能决策支持系统在不同领域的应用价值和广阔前景。 总结 本书第一部分“人工智能驱动的知识管理与决策支持”为读者提供了一个关于如何利用前沿人工智能技术构建智能信息与工程系统的全面概述。从深层次的知识表示与推理，到强大的自然语言处理能力，再到个性化的信息服务与智能决策支持，本部分展示了人工智能在赋能知识管理和提升决策能力方面的巨大潜力。每一章节都力求深入浅出，理论与实践相结合，旨在为研究者、工程师和决策者提供有价值的参考和启示。

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