Building an Inclusive Development Community pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sygall, Susan 编

出品人:

页数:658

译者:

出版时间:

价格:$ 64.41

装帧:

isbn号码:9781880034620

丛书系列:

图书标签:

• 包容性发展
• 社区建设
• 开发者社区
• 多元化
• 协作
• 开放源码
• 技术社区
• 社会责任
• 可持续发展
• 社区运营

好的，以下是一份图书简介，内容与您提到的《Building an Inclusive Development Community》无关，并且详细丰富： --- 《数字时代的知识图谱构建与应用》 内容简介 在信息爆炸与数据洪流席卷全球的今天，如何有效地组织、管理和利用海量异构数据，已成为驱动科学研究、商业决策乃至社会治理的核心挑战。《数字时代的知识图谱构建与应用》一书，正是针对这一时代命题，提供了一套系统、深入且极具实践指导意义的知识体系。本书聚焦于知识工程的前沿领域，旨在为数据科学家、软件工程师、信息系统架构师以及对人工智能底层技术感兴趣的研究者，勾勒出从理论基石到前沿应用的完整蓝图。 全书结构严谨，逻辑清晰，共分为五大部分，二十章内容，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何如此做”。 第一部分：知识表示与本体论基础 (Foundations of Knowledge Representation and Ontology) 本部分奠定了知识图谱的哲学与数学基础。知识表示不再是简单的信息存储，而是一门关于“概念化”和“结构化”的艺术。 第一章：从语义网到知识图谱的演进历程 追溯了知识组织范式的历史变迁，解析了RDF（资源描述框架）、RDFS（资源描述框架模式）和OWL（网络本体语言）在构建统一语义基础设施中的关键作用。我们深入探讨了图谱与传统关系数据库的本质区别，强调了“连接”而非“隔离”的思维模式。 第二章：本体论：概念的精确建模 详细阐述了本体论（Ontology）作为知识图谱骨架的重要性。内容涵盖了本体的层次结构、公理的表达能力，以及如何使用描述逻辑（Description Logics, DL）来形式化概念和关系，确保知识的一致性、完备性与可推理性。书中提供了多个跨领域（如生物医学、金融合规）的本体设计案例分析。 第三章：知识表示：三元组、四元组与更高阶结构 超越了基础的三元组（实体-关系-实体）范式，本书深入探讨了如何利用四元组（增加上下文/证据）乃至更高阶的结构来处理情境化知识（Contextual Knowledge）和非结构化数据的嵌入。讨论了非单调推理、模态逻辑在知识图谱中的初步应用。 第二部分：知识获取与自动化抽取 (Automated Knowledge Acquisition and Extraction) 知识的价值在于其来源的丰富性与抽取过程的自动化程度。本部分着重于如何从海量、多模态的原始数据中提炼出结构化的事实。 第四章：实体识别与规范化（Entity Recognition and Linking） 探讨了基于深度学习的命名实体识别（NER）模型，包括Bi-LSTM-CRF到基于Transformer架构的最新进展。重点剖析了实体链接（Entity Linking/Resolution）的技术难题，特别是面对歧义性（Ambiguity）和新实体涌现（Emerging Entities）时的鲁棒性解决方案。 第五章：关系抽取：从监督学习到弱监督/无监督方法 细致对比了传统的基于特征工程的关系抽取方法与当前主流的神经模型。深入分析了远程监督（Distant Supervision）的局限性，并详细介绍了模式匹配（Pattern Matching）、嵌入空间匹配以及基于注意力机制的抽取模型，以应对复杂、长距离依赖的关系抽取任务。 第六章：事件抽取与时间序列知识整合 知识图谱不再是静态的快照。本章聚焦于事件的识别（Event Extraction），包括事件触发词的定位和论元角色的填充。同时，探讨了如何将时间戳和时间约束整合进图谱，构建具有动态演化能力的时间序列知识库。 第七章：知识融合与冲突消解 当来自不同源头的信息汇聚时，冲突不可避免。本书提出了多源异构数据的对齐（Alignment）策略，包括基于本体映射和基于向量空间对齐的方法，并提供了一套基于概率模型的冲突证据评估与消解框架。 第三部分：知识推理与知识补全 (Knowledge Reasoning and Completion) 知识图谱的真正威力在于其推理能力。本部分专注于如何利用现有知识发现潜在事实，并提升图谱的密度和准确性。 第八章：知识图谱嵌入（KGE）：向量化表示的力量 这是现代知识图谱领域最活跃的研究方向之一。本书全面梳理了基于距离模型（如TransE系列）、基于语义匹配模型（如DistMult, ComplEx）以及基于神经网络的模型。重点分析了如何通过超参数调优和负采样策略来优化嵌入质量。 第九章：链接预测与事实推断 详细介绍了如何使用KGE模型进行链接预测（Link Prediction），即预测缺失的关系或实体。讨论了基于规则的推理（如Datalog的扩展）与基于嵌入的推理的优势互补，以及如何将两者结合进行高精度的多跳推理（Multi-hop Reasoning）。 第十章：知识图谱上的推理机理与算法 探讨了更复杂的逻辑推理，如归纳推理（Inductive Reasoning）和演绎推理（Deductive Reasoning）在知识图谱上的实现。介绍了基于图神经网络（GNN）的推理方法，特别是Graph Convolutional Networks (GCN) 和Graph Attention Networks (GAT) 在关系预测任务中的应用。 第十一章：不确定性推理与概率图模型 现实世界的数据充满噪声和不确定性。本章引入了概率逻辑编程（Probabilistic Logic Programming）和马尔可夫逻辑网络（MLN）的概念，探讨如何在知识图谱中进行贝叶斯推理，量化预测结果的置信度。 第四部分：知识图谱的应用前沿 (Cutting-Edge Applications of Knowledge Graphs) 知识图谱已不再是实验室里的概念，而是驱动下一代智能系统的核心引擎。本部分展示了其在关键行业的落地实践。 第十二章：问答系统（QA）的智能化核心 详细解析了基于知识图谱的问答（KB-QA）系统的架构，从自然语言理解（NLU）到查询构建（Query Construction）的完整流程。对比了基于模板匹配、基于语义解析和基于神经排序的QA模型，并重点讨论了复杂限制性问题的求解策略。 第十三章：推荐系统中的上下文感知与解释性 知识图谱如何超越传统的协同过滤？本书展示了如何利用用户、物品及其潜在属性构建精细的知识关联网络，实现上下文敏感的推荐。更重要的是，如何利用图谱路径来生成可解释的推荐理由，增强用户信任。 第十四章：金融科技中的风险洞察与反欺诈 在金融领域，关联分析至关重要。本章展示了如何构建企业股权结构图、交易网络图，利用图算法（如PageRank的变种）识别隐藏的关联方和资金流动路径，从而进行更精准的信用评估和反洗钱（AML）监控。 第十五章：智能生物信息学与药物发现 知识图谱在生物医学领域的应用潜力巨大。本书以蛋白质相互作用网络、基因调控网络和药物-靶点关系为例，展示了如何通过图谱推理发现新的生物标志物和潜在的药物重定位（Drug Repurposing）机会。 第五部分：工程化实践与开放治理 (Engineering Practices and Open Governance) 构建大规模、高性能的知识图谱需要强大的工程支撑和清晰的治理框架。 第十六章：大规模知识图谱存储与查询优化 讨论了主流的图数据库（如Neo4j, JanusGraph, TigerGraph）的架构特点和适用场景。深入分析了图查询语言（Cypher/Gremlin）的性能瓶颈，并提出了预计算（Pre-computation）和分区策略（Partitioning Strategies）来应对万亿级规模数据的实时查询需求。 第十七章：知识图谱的质量保障与生命周期管理 知识的生命周期管理（LMS）是确保图谱健康的关键。本章提出了从数据源验证、抽取准确性评估、推理结果校验到定期更新的全流程质量控制体系。 第十八章：面向特定任务的图谱微调与迁移学习 探讨了如何将预训练的大型通用知识图谱（如Wikidata、Freebase）适应到垂直领域。重点介绍了图谱微调（KG Fine-tuning）技术，以及如何通过少样本学习（Few-Shot Learning）快速构建特定领域的知识体系。 第十九章：联邦学习与隐私保护下的知识共享 在数据安全日益重要的背景下，本书探讨了如何在不暴露原始数据的情况下，通过联邦知识学习（Federated KG Learning）的方法实现跨机构的知识协作，保护敏感信息。 第二十章：知识图谱的可解释性（XAI）与人机协作 最终，智能系统必须是可信赖的。本章回归到“解释”这一核心主题，提出了一套系统性的方法，用于追溯知识图谱推理结果的证据链条，确保人工审核与自动决策之间的顺畅沟通，最终实现更高级别的人机智能协作。 --- 本书不仅是技术手册，更是一本面向未来的思想指南，它将引导读者穿越数据的迷雾，构建出能够支撑复杂智能应用的核心基础设施——知识图谱。

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