Domain-Specific Knowledge Graph Construction pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Mayank Kejriwal

出品人:

页数:107

译者:

出版时间:

价格:EUR 39.99

装帧:

isbn号码:9783030123741

丛书系列:

图书标签:

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KG
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具体描述

The vast amounts of ontologically unstructured information on the Web, including HTML, XML and JSON documents, natural language documents, tweets, blogs, markups, and even structured documents like CSV tables, all contain useful knowledge that can present a tremendous advantage to the Artificial Intelligence community if extracted robustly, efficiently and semi-automatically as knowledge graphs. Domain-specific Knowledge Graph Construction (KGC) is an active research area that has recently witnessed impressive advances due to machine learning techniques like deep neural networks and word embeddings. This book will synthesize Knowledge Graph Construction over Web Data in an engaging and accessible manner.

The book will describe a timely topic for both early -and mid-career researchers. Every year, more papers continue to be published on knowledge graph construction, especially for difficult Web domains. This work would serve as a useful reference, as well as an accessible but rigorous overview of this body of work. The book will present interdisciplinary connections when possible to engage researchers looking for new ideas or synergies. This will allow the book to be marketed in multiple venues and conferences. The book will also appeal to practitioners in industry and data scientists since it will have chapters on both data collection, as well as a chapter on querying and off-the-shelf implementations.

The author has, and continues to, present on this topic at large and important conferences. He plans to make the powerpoint he presents available as a supplement to the work. This will draw a natural audience for the book. Some of the reviewers are unsure about his position in the community but that seems to be more a function of his age rather than his relative expertise. I agree with some of the reviewers that the title is a little complicated. I would recommend “Domain Specific Knowledge Graphs”.

复杂系统建模与控制：理论、方法与应用书籍简介《复杂系统建模与控制：理论、方法与应用》是一部深入探讨当代复杂系统科学核心问题的权威性著作。本书旨在为读者提供一个全面、系统的框架，用以理解、分析和设计那些由大量相互作用的组件构成的系统。这些系统广泛存在于工程、生物学、生态学、经济学乃至社会科学等诸多领域，其特征在于非线性、涌现性、自组织性和对初始条件的敏感依赖性，这使得传统的线性、简化分析方法往往失效。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与应用的实践性，力求在复杂性前沿的研究成果与工程实践需求之间建立坚实的桥梁。全书共分为六大部分，涵盖了从基础理论构建到前沿技术应用的完整路径。第一部分：复杂系统的基本概念与数学基础本部分奠定理解复杂系统的理论基石。首先，详细阐述了复杂系统的定义、关键特征（如尺度无关性、幂律分布、鲁棒性与脆弱性）以及涌现现象的哲学与科学内涵。随后，深入回顾了必要的数学工具，包括非线性动力学系统理论、随机过程、网络科学基础，以及从信息论视角审视系统复杂度的基本方法。重点讨论了相空间分析、李雅普诺夫指数在量化混沌程度中的作用，并介绍了多尺度建模的必要性，为后续的建模方法打下坚实基础。第二部分：复杂系统的建模范式本部分专注于复杂系统的主要建模哲学与技术。传统上，建模方法可能过于依赖对系统微观机制的精确知晓。然而，对于许多高度耦合的系统，这种方法是不可行的。因此，本书着重介绍了自下而上（Agent-Based Modeling, ABM）和自上而下（连续模型，如偏微分方程）方法的结合与互补。特别地，详细介绍了网络科学作为一种强大的降维和结构分析工具。读者将学习如何将现实系统抽象为网络结构，包括无标度网络、小世界网络等拓扑结构的构建与分析。同时，探讨了信息流在网络中的传播动力学，以及如何利用信息熵和互信息来揭示系统内部的有效交互。此外，还引入了基于数据驱动的混合建模方法，特别是当先验知识不足时，如何利用机器学习技术辅助构建有效的、具有预测能力的模型。第三部分：复杂系统的分析与不确定性处理复杂系统的一个核心挑战在于其固有的不确定性和噪声。本部分致力于提供先进的分析工具来应对这些挑战。内容涵盖了灵敏度分析、参数估计的挑战，以及如何利用贝叶斯方法处理模型中的不确定性。对时序数据的分析是复杂系统研究的关键。本书详细阐述了从实验或观测数据中提取有效动态信息的关键技术，例如降维技术（如主成分分析PCA、流形学习）、时间序列的周期性与混沌特征检测。此外，针对系统固有的随机性，探讨了随机共振现象，以及如何利用蒙特卡洛模拟和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行高维积分和参数后验分布的估计。第四部分：复杂系统的控制理论与方法如何对一个具有涌现行为和高度非线性的系统进行有效干预和引导，是控制科学的核心难题。本部分系统性地介绍了针对复杂系统的控制策略。从经典控制理论的局限性出发，本书重点介绍了基于网络结构特性的控制方法，如基于关键节点的控制、基于同步特性的控制。对于具有延迟和时滞的系统，讨论了时滞反馈控制的稳定性分析。特别地，深入讲解了自适应控制和鲁棒控制在处理模型不确定性和外部扰动时的应用。对于非线性系统的精确镇定，本书介绍了反步法（Backstepping）的扩展应用，以及如何利用模型预测控制（MPC）来处理约束条件下的系统优化与控制。此外，还探讨了分散控制和分布式控制策略，适用于大规模、局部信息交互的系统。第五部分：复杂系统中的涌现与同步现象本部分聚焦于复杂系统中最引人注目的现象——同步与集体行为的涌现。从生物神经元网络的振荡到社会群体行为的形成，同步是许多复杂系统实现复杂功能的基础。书中详述了耦合振荡子的同步理论，包括拉廷-霍普夫分岔、相位锁定和完全同步的判据。重点讨论了网络拓扑结构对同步速度和同步模式的影响。此外，还探讨了在存在噪声和异质性（Heterogeneity）的情况下，如何维持或抑制同步。对于涉及信息传递的涌现，如舆论的形成和疾病传播，本书利用基于主体的模型（ABM）来模拟这些宏观模式如何从微观交互中自然产生，并探讨了干预策略的有效性。第六部分：前沿应用案例与未来展望最后一部分将理论和方法应用于具体的、跨学科的复杂系统案例中，展示这些工具的实际威力。重点案例包括： 1. 智能电网的稳定性分析与优化：如何利用网络化分析预测大电网的级联故障，并设计局部化的鲁棒控制策略。 2. 生物医学网络（如蛋白质相互作用网络、基因调控网络）的动态分析：识别关键调控节点，设计靶向性干预方案。 3. 交通流的建模与拥堵控制：利用交通动力学模型和实时数据，实施动态信号控制以优化城市交通效率。本书的最终目标是激发读者在面对“复杂性”这一当代科学挑战时，能够超越学科壁垒，利用多尺度、多范式的工具集，构建出更具洞察力和预测能力的科学模型与有效的工程解决方案。本书适合高年级本科生、研究生、科研人员以及需要处理复杂系统问题的工程师和决策者阅读。

作者简介

目录信息

1 What Is a Knowledge Graph? .............................................. 1
1.1 Introduction ............................................................. 1
1.2 Example 1: Academic Domain ......................................... 4
1.3 Example 2: Products and Companies .................................. 5
1.4 Example 3: Geopolitical Events........................................ 6
1.5 Conclusion .............................................................. 7
2 Information Extraction...................................................... 9
2.1 Introduction ............................................................. 9
2.2 Challenges of IE......................................................... 10
2.3 Scope of IE Tasks ....................................................... 11
2.3.1 Named Entity Recognition ..................................... 12
2.3.2 Relation Extraction ............................................. 22
2.3.3 Event Extraction ................................................ 24
2.3.4 Web IE .......................................................... 26
2.4 Evaluating IE Performance ............................................. 29
2.5 Summary ................................................................ 30
3 Entity Resolution............................................................. 33
3.1 Introduction ............................................................. 33
3.2 Challenges and Requirements .......................................... 34
3.3 Two-Step Framework ................................................... 38
3.3.1 Blocking......................................................... 39
3.3.2 Similarity ........................................................ 44
3.4 Measuring Performance ................................................ 47
3.4.1 Measuring Blocking Performance ............................. 48
3.4.2 Measuring Similarity Performance ............................ 50
3.5 Extending the Two-Step Workflow: A Brief Note ..................... 51
xi
xii Contents
3.6 Related Work: A Brief Review ......................................... 51
3.6.1 Automated ER Solutions ....................................... 52
3.6.2 Structural Heterogeneity........................................ 55
3.6.3 Blocking Without Supervision: Where Do We Stand?........ 56
3.7 Summary ................................................................ 57
4 Advanced Topic: Knowledge Graph Completion ........................ 59
4.1 Introduction ............................................................. 59
4.2 Knowledge Graph Embeddings ........................................ 61
4.2.1 TransE ........................................................... 63
4.2.2 TransE Extensions and Alternatives ........................... 64
4.2.3 Limitations and Alternatives ................................... 66
4.2.4 Research Frontiers and Recent Work .......................... 66
4.2.5 Applications of KGEs .......................................... 72
4.3 Summary ................................................................ 74
5 Ecosystems.................................................................... 75
5.1 Introduction ............................................................. 75
5.2 Web of Linked Data ..................................................... 75
5.2.1 Linked Data Principles ......................................... 77
5.2.2 Technology Stack ............................................... 78
5.2.3 Linking Open Data ............................................. 79
5.2.4 Example: DBpedia.............................................. 80
5.3 Google Knowledge Vault ............................................... 82
5.4 Schema.org .............................................................. 84
5.5 Where is the Future Going? ............................................ 86
Glossary ........................................................................... 89
References......................................................................... 93
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我看到 **Domain-Specific Knowledge Graph Construction** 这个书名时，我的脑海中立刻浮现出在处理复杂科学研究和工程项目时遇到的信息整合难题。在这些高度专业化的领域，数据往往是分散的、异构的，并且充斥着大量的专业术语和复杂的逻辑关系，这使得传统的数据库和搜索引擎难以提供全面、深入的洞察。这本书恰好瞄准了这一关键问题，它承诺将指导读者如何为特定领域构建知识图谱。我对此充满了期待，因为它意味着我将有机会学习到如何将海量的、分散的领域信息转化为一个结构化、语义化、可推理的知识体系。我尤其想知道书中将如何阐述领域本体的设计原则，如何识别和定义该领域的核心概念、实体、属性以及它们之间复杂的关联。同时，我也对书中介绍的知识抽取技术感到好奇，比如如何利用自然语言处理、机器学习等先进方法，从大量的文本、报告、论文等非结构化数据中精准地提取出有价值的知识。更重要的是，我希望这本书能够提供关于如何评估和优化构建出的知识图谱的质量，以及如何将其有效地应用于知识发现、智能问答、决策支持等实际场景的指导。对于我来说，这本书就像是一本打开特定领域智慧之门的钥匙，它承诺将帮助我更有效地理解和利用专业知识，从而在我的研究和工作中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

**Domain-Specific Knowledge Graph Construction**，这个书名立刻在我的脑海中勾勒出一幅知识构建的蓝图。我知道，在很多技术领域，信息往往是分散的、碎片化的，并且充斥着大量的专业术语和隐晦的关联，这使得传统的数据库和搜索引擎难以提供深度、精准的洞察。这本书的出现，就像是为解决这一痛点提供了明确的方向。它承诺要指导读者如何针对一个特定的“领域”来构建知识图谱，这意味着它将不仅仅局限于通用的知识抽取和图谱构建方法，更会深入探讨如何理解和利用领域的独特性。我迫切希望了解书中会如何处理领域本体的设计，如何定义那些在该领域至关重要的实体、属性和关系。同时，我也期待它能分享一些先进的知识抽取技术，比如如何利用自然语言处理、机器学习等手段，从大量的领域文本、数据中精准地提取出有用的信息，并将其转化为结构化的知识。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于如何评估知识图谱质量、如何进行知识融合以及如何将构建好的知识图谱应用于实际的分析和推理场景的指导。对我而言，这本书代表着一种更深层次的信息处理能力，一种能够将数据转化为可操作的智能资产的能力，它将为我在特定专业领域内的研究或工作带来巨大的价值。

评分☆☆☆☆☆

读到 **Domain-Specific Knowledge Graph Construction** 这个书名，我立刻被它所包含的巨大潜力所吸引。在如今信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没，而如何有效地组织、理解和利用这些数据，尤其是那些高度专业化、技术性强的领域中的数据，成为了一个巨大的挑战。通用知识图谱虽然强大，但往往难以满足特定行业或研究领域对深度、精确度和专业性的要求。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。我非常期待书中能够详细阐述如何从一个特定的领域出发，构建一个高质量的知识图谱。这其中必然涉及到对领域本体的深刻理解，如何定义核心概念、实体类型、属性以及它们之间的复杂关系。我尤其关心书中会介绍哪些先进的知识抽取技术，如何有效地从非结构化、半结构化的领域数据中挖掘出有价值的知识，并将其转化为结构化的表示。这不仅仅是技术的堆砌，更需要一种对领域知识的深刻洞察和理解。我希望书中能够提供一些具体的案例研究，展示如何将这些理论和技术应用于实际场景，例如在生物医学、金融、法律等领域构建出具有实际应用价值的知识图谱。这本书，对我而言，就像一座等待被发掘的智慧宝藏，它承诺将带领我深入理解如何将领域知识转化为智能，从而更好地解决实际问题，推动科研和产业的发展。

评分☆☆☆☆☆

**Domain-Specific Knowledge Graph Construction** 这个书名，听起来就充满了学术的严谨和技术的深度。我一直认为，知识图谱作为一种新兴的信息组织和表示技术，其真正的价值往往体现在其“领域化”的应用上。通用知识图谱固然强大，但在处理像医学诊断、法律咨询、材料科学研究等高度专业化的场景时，往往显得力不从心。这本书恰好切入了这一关键领域，它似乎在承诺，我们将不仅仅学习到知识图谱的通用构建方法，更重要的是，将掌握如何针对特定的“领域”来定制和优化这一过程。我对此感到非常兴奋，因为这预示着书中会深入探讨领域本体建模、细粒度实体识别、复杂关系抽取等一系列具有挑战性的问题。我迫切希望了解书中会介绍哪些先进的自然语言处理技术、机器学习模型，或者专门为领域知识图谱设计的算法，能够有效地处理领域内特有的专业术语、上下文依赖和隐性知识。这本书的价值，对我而言，不仅仅在于学习一种技术，更在于学习一种思维方式——如何在特定领域内，将海量、异构的数据转化为具有结构化、语义化和可操作性的知识体系。我期待它能提供清晰的框架、实用的案例，以及对构建高质量领域知识图谱所面临的挑战和解决方案的深刻见解。这本书，就像是为那些渴望在专业领域内实现智能信息赋能的研究者和开发者量身打造的。

评分☆☆☆☆☆

当我看到 **Domain-Specific Knowledge Graph Construction** 这个书名时，我立刻联想到我在实际工作中遇到的种种挑战。我经常需要从大量的、不同来源的文本数据中提取关键信息，例如技术报告、研究论文、客户反馈等等。而这些信息，往往充斥着大量的专业术语和行业黑话，用通用的信息抽取工具来处理，效果常常差强人意。这本书的标题，正好点出了我所需要的解决方案——“领域特定”的知识图谱构建。我非常好奇书中会如何具体指导我们解决这些痛点。它是否会提供一套系统性的方法论，从理解领域的需求开始，到设计领域本体，再到选择合适的知识抽取技术，以及最终的知识融合和验证？我特别期待书中能分享一些关于如何处理领域内数据稀疏性、数据不一致性以及如何利用领域专家知识来辅助构建知识图谱的策略。因为在我看来，一个成功的领域特定知识图谱，绝不仅仅是技术的堆砌，更是一种对领域深刻理解的体现。这本书就像一盏明灯，照亮了我通往构建更智能、更具应用价值知识图谱的道路。我希望它能提供一些具体可操作的工具和技术，并且能够帮助我理解如何衡量构建出的知识图谱的质量和实用性，从而真正地将知识图谱的力量应用于我的具体工作场景，解决实际问题，提升效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，**Domain-Specific Knowledge Graph Construction**，单单是这个标题就足以让人产生无限的遐想。它预示着一场深入的探索，一场关于如何从特定领域的海量信息中抽取、构建并最终利用知识图谱的旅程。我一直对知识图谱的强大潜力深感着迷，它不仅仅是数据的简单堆叠，而是一种能够理解、关联和推理的智能结构。在如今信息爆炸的时代，如何有效地组织、管理和利用这些分散在各处的数据，成为了一个巨大的挑战。这本书恰恰瞄准了这一痛点，它承诺要为我们揭示构建领域特定知识图谱的奥秘。我迫不及待地想知道，作者将如何带领我们一步步走进这个复杂而迷人的世界。是会从理论基础讲起，还是直接切入实操技巧？它会涵盖哪些具体的构建方法和工具？又会如何处理领域知识的独特性和复杂性？我尤其关心书中是否会探讨如何评估知识图谱的质量和有效性，以及如何在实际应用中发挥其价值。从一个充满好奇心的读者的角度来看，这本书就像一座等待被发掘的金矿，它的价值将取决于其中蕴含的深度、广度和实用性。我期待着它能为我打开一扇新的视野，让我能够更清晰地理解知识图谱在特定领域中的独特应用和巨大前景，并为我未来的研究或工作提供切实可行的指导和启发。我对书中关于如何定义领域本体、抽取实体和关系、以及如何进行知识融合的详细阐述充满了期待，相信这会是一次知识的盛宴，一次对智能信息处理领域深刻洞察的体验。

评分☆☆☆☆☆

**Domain-Specific Knowledge Graph Construction**，仅仅是这个书名就足以激起我内心深处的学术探索欲。我知道，在当今信息洪流中，构建一个能够真正服务于特定领域需求的知识图谱，是实现智能化应用的关键。通用知识图谱虽然广为人知，但在面对像精密仪器制造、药物研发、或者金融风险评估这样高度专业化的领域时，其深度和精度往往显得不足。这本书的出现，恰恰预示着一种更精细、更深入的知识构建方式。我迫切想知道，书中将如何引领我们从零开始，一步步构建一个强大的领域特定知识图谱。它会详细讲解如何进行领域本体建模，如何定义那些对该领域至关重要的实体、属性和关系，以及如何处理领域内特有的术语和概念。此外，我也非常期待书中能够分享一些先进的知识抽取技术，例如如何利用自然语言处理、图神经网络等方法，从海量的领域数据中精准地提取出有价值的知识，并将其有效地融入到知识图谱中。我希望书中不仅能提供理论指导，更能包含实际的案例分析和技术实现细节，帮助我理解如何在实际项目中落地知识图谱的构建。对我而言，这本书将是深入理解和掌握领域知识图谱构建技术的宝贵资源，它将为我打开一个全新的视角，帮助我更好地解决特定领域的信息化和智能化难题，推动相关领域的研究和应用迈上新台阶。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次看到 **Domain-Specific Knowledge Graph Construction** 这本书名的时候，我的脑海里立刻浮现出一系列关于“领域”和“知识图谱”的交织场景。在我的认知里，通用的知识图谱（比如Google的Knowledge Graph）已经很令人惊叹，但它们往往覆盖面广而深度不足，难以满足特定行业或研究领域对精准、细致知识的需求。这本书的出现，就像是在一片广袤的原野上，指明了一个充满机遇的宝藏之地。我想象着书中会详细探讨如何针对某个特定的科学领域（比如生物医学、金融学、或者某个细分的工程技术领域）来设计和构建一套完整的知识图谱。这其中必然涉及到对该领域专业知识的深刻理解，包括它的核心概念、实体类型、它们之间的复杂关系，以及如何将这些非结构化或半结构化的信息转化为结构化的知识表示。我特别期待书中能够提供一些实际的案例研究，展示如何从真实的领域数据中提取出有价值的知识，并且是如何将这些知识组织成一个有意义的、可查询的、甚至可推理的图谱。这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何在特定领域内，将信息转化为知识，再将知识转化为智能的艺术。我希望能从中学习到如何设计更有效的知识抽取算法，如何处理领域内的术语歧义和多义性，以及如何确保构建的知识图谱的准确性和完备性。对于一个致力于在某个专业领域内提升信息处理能力的人来说，这本书无疑是一本必读的指南，它承诺将带领我穿越技术迷雾，直达领域知识的核心。

评分☆☆☆☆☆

**Domain-Specific Knowledge Graph Construction**，这个书名本身就充满了吸引力，仿佛是一张通往智慧宝库的藏宝图。在信息爆炸的今天，如何从海量数据中挖掘出有价值的知识，并以一种结构化的、可理解的方式呈现出来，是许多领域面临的共同挑战。而“领域特定”这四个字，更是点睛之笔，它意味着这本书将聚焦于解决特定行业或研究方向的独特需求，而非流于泛泛而谈。我迫不及待地想知道，书中将如何带领我们一步步揭开构建领域知识图谱的神秘面纱。是会从理论基础出发，深入剖析知识表示、本体建模、语义推理等核心概念，还是会侧重于实践层面，介绍各种先进的抽取技术、工具和框架？我尤其关注书中是否会分享一些成功构建特定领域知识图谱的案例研究，这些案例将如何展示技术如何与领域知识完美结合，并最终产生巨大的实际价值。对于我来说，这本书的意义不仅在于学习一门技术，更在于学习一种思维方式，一种将数据转化为知识，再将知识转化为智能的能力。我期待它能够提供清晰的指导，帮助我理解如何识别和定义领域的关键实体和关系，如何有效地从非结构化数据中抽取知识，以及如何评估和优化构建出的知识图谱。这本书，在我看来，是解决特定领域信息孤岛、提升决策智能化水平的关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

听到 **Domain-Specific Knowledge Graph Construction** 这个书名，我立刻联想到我在跨学科研究中经常遇到的信息孤岛问题。在不同领域之间进行知识迁移和融合时，常常会因为概念定义、术语表达等方面的差异而困难重重。这本书的标题，精准地捕捉到了我所急需的解决方案——构建一个“领域特定”的知识图谱。我非常好奇书中会如何具体指导我们解决这些挑战。它是否会提供一套系统性的方法论，从识别领域的核心需求和关键实体开始，到设计领域本体，再到选择合适的知识抽取技术，以及最终的知识融合和验证？我尤其期待书中能够分享一些关于如何处理领域内数据稀疏性、数据不一致性，以及如何利用领域专家知识来辅助构建知识图谱的策略。因为在我看来，一个成功的领域特定知识图谱，不仅仅是技术的堆砌，更是一种对领域深刻理解的体现。这本书就像一盏明灯，照亮了我通往构建更智能、更具应用价值知识图谱的道路。我希望它能提供一些具体可操作的工具和技术，并且能够帮助我理解如何衡量构建出的知识图谱的质量和实用性，从而真正地将知识图谱的力量应用于我所处的交叉学科研究领域，解决实际问题，提升研究效率和深度。

评分☆☆☆☆☆