具体描述
《报废汽车回收拆解与利用》全书共分9章。第1章报废汽车回收利用，第2章报废汽车拆解和材料分类，第3章报废汽车拆解回收金属材料利用，第4章报废汽车轮胎的回收，第5章报废汽车塑料的回收，第6章报废汽车玻璃的回收，第7章报废汽车废旧润滑油、安全气囊和冷却剂的回收，第8章报废汽车回收中的环境保护，第9章废旧汽车回收的全生命周期设计及评价。
好的，以下是一份关于《报废汽车回收拆解与利用》这本书的图书简介，内容详实，完全不涉及该书的实际主题。 --- 图书名称：《数字时代的知识图谱构建与语义检索应用研究》 内容简介 本书深入探讨了在信息爆炸的数字时代背景下，如何有效组织、管理和利用海量非结构化数据这一核心挑战。全书围绕“知识图谱的构建、优化与实际应用”这一主线展开，旨在为信息科学、计算机工程以及大数据分析领域的专业人士提供一套系统而前沿的研究框架与实践指南。 全书共分为六大部分，内容涵盖了从理论基础到前沿技术的多个维度，力求全面展现当前知识工程领域的研究热点与发展趋势。 第一部分：知识表示与本体论基础 本部分首先为读者打下了坚实的理论基础。我们详细阐述了知识表示的演进历程，从早期的逻辑推理系统到现代的RDF、OWL等Web本体语言。重点剖析了本体论（Ontology）在知识组织中的核心地位，包括概念层次结构、关系类型定义以及本体冲突的解决策略。书中通过多个现实案例，展示了如何设计一个健壮且可扩展的领域本体，确保知识描述的准确性和一致性。此外，还对比分析了知识图谱的常见数据模型，如三元组模型、四元组模型以及面向特定应用场景的图数据库模型选择。 第二部分：大规模知识图谱的自动构建技术 知识图谱的构建是本书的核心难点之一。本部分聚焦于如何实现从海量文本数据中自动抽取实体、关系和属性，并将其结构化的全流程。我们详细介绍了实体识别（NER）技术的最新进展，特别是结合深度学习模型的上下文敏感的命名实体识别方法。在关系抽取方面，本书对比了基于模式匹配、远程监督（Distant Supervision）以及深度神经网络（如基于Transformer的模型）的优劣。特别地，对于知识的融合与对齐，我们提供了多源异构数据整合的算法流程，包括实体链接（Entity Linking）和本体映射技术，确保来自不同数据源的实体能够准确地指向同一概念。 第三部分：知识图谱的知识融合与推理 知识图谱的价值不仅在于存储信息，更在于挖掘潜在知识。本部分深入探讨了知识融合与知识推理的机制。知识融合部分着重于处理实体消歧和不确定性信息的整合。在知识推理方面，我们详细解析了基于规则的推理、基于嵌入（Embedding）的推理（如TransE, RotatE等模型）以及逻辑推理的结合应用。书中提供了大量的数学推导和代码示例，解释了如何通过这些方法发现图谱中隐含的知识、预测缺失的关系，并评估推理结果的准确性。这一部分尤其适合对人工智能算法有深入兴趣的读者。 第四部分：知识图谱在语义检索中的应用 本书的第四部分将理论转化为实际应用——语义检索。我们阐述了如何利用构建好的知识图谱来增强传统关键词检索系统的局限性。内容涵盖了基于图结构的查询扩展、多跳查询的路径规划，以及如何将用户的自然语言查询转化为图查询语言（如Cypher或SPARQL）。书中详细分析了如何通过图嵌入技术将文档与图谱中的实体关联起来，实现真正意义上的“语义匹配”，而非简单的词汇匹配。这部分内容对于构建下一代搜索引擎、智能问答系统具有直接指导意义。 第五部分：面向特定领域的知识图谱构建与优化 为了体现知识图谱构建的普适性与专业性相结合的特点，本部分选取了两个典型应用场景进行深度剖析：一是金融风控领域的知识图谱构建，侧重于复杂关系网络和时间序列数据的处理；二是医疗健康领域的知识图谱，重点讨论了医学术语的标准化和临床决策支持系统的集成。这些案例展示了领域知识的特殊性对本体设计、数据抽取和推理模型的特殊要求，为读者提供了解决实际工程问题的思路。 第六部分：知识图谱的质量评估与维护 一个高质量的知识图谱需要持续的监控和维护。本书最后一部分聚焦于图谱的质量管理。我们引入了多种图谱评估指标，包括覆盖率、准确率、一致性和时效性。同时，探讨了针对知识图谱的增量更新策略，以应对数据源的快速变化。内容还涉及知识图谱的可解释性（XAI）研究，确保推理结果可以被用户理解和信任，这对于高风险决策领域至关重要。 目标读者 本书适合于计算机科学、信息管理、人工智能、数据科学等专业的研究生、博士生、相关领域的工程师、架构师以及对知识工程、语义网技术感兴趣的专业技术人员。阅读本书，读者将能够掌握构建和应用高精度知识图谱的核心技能，为推动智能信息系统的发展奠定坚实的技术基础。 ---
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