Journal on Data Semantics XIII pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Song, Il-Yeol 编

出品人:

页数:177

译者:

出版时间:

价格:$ 94.92

装帧:

isbn号码:9783642030970

丛书系列:

图书标签:

• Data Semantics
• Semantic Web
• Knowledge Representation
• Data Integration
• Ontologies
• Database Systems
• Information Systems
• Artificial Intelligence
• Data Mining
• Knowledge Management

《数据语义：理论、方法与应用》 前言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和创新的核心要素。然而，数据的价值并非一蹴而就，其真正意义的挖掘与利用，离不开对“数据语义”的深入理解和有效把握。数据语义，顾名思义，是对数据所承载的意义、含义以及数据之间相互关系的探究。它关乎如何让机器理解数据，如何让数据传递更精确、更丰富的信息，进而为更智能的决策、更高效的分析、更人性化的交互奠定基础。 《数据语义：理论、方法与应用》一书，正是致力于全面梳理和探讨数据语义这一复杂而至关重要的领域。本书汇聚了来自全球的顶尖学者和实践者的智慧与经验，从基础理论的构建，到创新方法的提出，再到实际应用的落地，层层深入，力求为读者呈现一个系统、完整、前沿的数据语义知识体系。我们相信，通过本书的阅读，读者不仅能够深刻理解数据语义的核心概念，更能掌握分析和运用数据语义的强大工具，从而在各自的领域中发挥数据价值的最大潜能。 第一部分：数据语义的基础理论 本部分旨在为读者构建坚实的数据语义理论基石，深入剖析数据语义的本质、构成要素及其基本原理。 第一章：语义的本质与数据语义的定义 本章首先追溯“语义”概念的哲学渊源，探讨其在语言学、逻辑学等领域的发展演变。在此基础上，我们将语义的概念延伸至数据领域，界定“数据语义”的核心含义：即数据所代表的现实世界实体、概念、属性以及它们之间的关系。我们强调，数据语义并非简单的数据值，而是数据所蕴含的深层意义，是数据能够被理解、解释和利用的前提。本章将通过丰富的案例，阐释不同类型的数据（如文本、图像、结构化数据）所蕴含的语义差异，以及语义分析的重要性。 第二章：数据语义的模型与表示 为了有效地处理和利用数据语义，我们需要构建能够准确描述和表示语义的模型。本章将重点介绍当前主流的数据语义模型，包括： 本体论（Ontologies）： 详细阐述本体论作为知识表示工具的强大之处，包括其构成元素（概念、属性、关系、公理），以及如何通过本体构建来形式化地表达特定领域内的知识和数据之间的语义关系。我们将介绍OWL、RDF等本体语言，并探讨本体推理（Ontology Reasoning）在发现隐含语义信息方面的作用。 语义网络（Semantic Networks）： 探讨语义网络在表示概念之间关联方面的优势，包括节点（概念）和边（关系）的定义，以及其在早期人工智能和知识图谱构建中的应用。 图数据库模型（Graph Database Models）： 介绍图数据库如何以节点和边的形式直接存储和查询数据之间的关系，以及其在表示复杂语义网络方面的便利性。 本章还将讨论不同模型之间的互操作性问题，以及如何选择最适合特定应用场景的语义模型。 第三章：数据语义的提取与挖掘 如何从原始数据中准确地提取语义信息是数据语义应用的关键。本章将聚焦于各种数据语义提取的技术和方法： 自然语言处理（NLP）中的语义分析： 详细介绍词义消歧、命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）、情感分析等 NLP 技术在文本数据语义挖掘中的应用。我们将探讨基于规则、基于统计和基于深度学习的方法。 图像与多媒体数据的语义理解： 介绍图像描述生成、场景理解、物体识别、视频事件检测等技术，以及它们如何将视觉信息转化为语义表示。 结构化与半结构化数据的语义标注与关联： 探讨如何为数据库记录、XML、JSON 等数据添加语义标签，以及如何利用外部知识库（如维基百科、DBpedia）来增强数据的语义信息。 数据集成与对齐中的语义技术： 介绍如何通过语义匹配和对齐来解决异构数据源之间的语义冲突，实现数据互联互通。 第四章：数据语义的推理与验证 提取的语义信息需要经过推理和验证，才能转化为可信赖的知识。本章将深入探讨数据语义的推理机制： 基于规则的推理： 介绍逻辑规则（如 Datalog、SPARQL CONSTRUCT）如何用于推导新的语义信息。 基于本体的推理： 探讨本体推理机（Reasoners）如何根据本体定义和公理，推断出隐式的关系和属性，实现知识的扩展和一致性检查。 机器学习在语义推理中的应用： 介绍如何利用机器学习模型（如知识图谱嵌入、图神经网络）来学习和预测数据之间的语义关系。 语义验证与置信度评估： 讨论如何对提取和推理出的语义信息进行验证，评估其准确性和可靠性，以应对不完整或不精确的语义数据。 第二部分：数据语义的先进方法与技术 本部分将进一步深化对数据语义的探索，介绍当前前沿的研究方向和创新技术。 第五章：知识图谱：构建与演进 知识图谱作为一种强大的结构化语义表示形式，在现代数据领域扮演着越来越重要的角色。本章将全面介绍知识图谱的构建过程： 知识抽取与融合： 详细阐述如何从海量数据（文本、表格、数据库）中抽取实体、属性和关系，并将它们融合到统一的知识图谱中。 知识图谱的表示学习（Representation Learning）： 介绍 TransE, DistMult, ComplEx 等嵌入模型，以及如何将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间，以便进行高效的推理和预测。 知识图谱的演进与更新： 探讨如何处理动态变化的知识，实现知识图谱的实时更新和维护。 知识图谱的质量评估与增强： 介绍评估知识图谱准确性、完整性和一致性的方法，以及如何利用外部知识源或众包等方式来增强知识图谱。 第六章：自然语言生成中的语义驱动 将机器理解的语义信息转化为人类可读的自然语言是人机交互的关键。本章将探讨语义驱动的自然语言生成技术： 从语义表示到文本的转换： 介绍如何将结构化的语义表示（如语义帧、逻辑形式）转换为连贯自然的文本。 个性化与上下文感知的文本生成： 探讨如何根据用户需求、历史交互以及当前上下文来生成个性化、有意义的文本。 多模态语义到文本生成： 介绍如何结合图像、视频等非文本信息，生成更具描述性和信息量的文本。 生成式模型的进步： 讨论 GPT-3, BERT 等大型语言模型在语义理解和文本生成方面的突破，以及它们在语义驱动生成中的潜力。 第七章：数据隐私与语义保护 在数据日益受到关注的今天，如何在利用数据语义的同时保护用户隐私至关重要。本章将探讨与数据隐私相关的语义问题： 差分隐私（Differential Privacy）与语义保护： 介绍差分隐私技术如何应用于数据发布和查询，以保护个体数据的隐私，同时尽量减少对数据整体语义的影响。 匿名化与去标识化技术： 探讨各种匿名化技术（如 k-匿名、l-多样性）如何移除或泛化敏感信息，以保护隐私，并分析这些技术对数据语义可能造成的损失。 联邦学习（Federated Learning）与语义保留： 介绍联邦学习如何在不共享原始数据的情况下，训练全局模型，以及如何在分布式环境下保护数据语义。 隐私保护的语义度量： 探讨如何量化隐私保护措施对数据语义的影响，以及如何在隐私和数据效用之间找到平衡点。 第八章：语义互操作性与互联数据 在日益互联的世界中，实现不同数据源和系统之间的数据语义互操作性至关重要。本章将深入探讨相关技术和标准： RDF（Resource Description Framework）与 SPARQL： 详细介绍 RDF 作为描述网络资源语义的基本模型，以及 SPARQL 作为查询 RDF 数据的语言，它们在构建互联数据（Linked Data）中的核心作用。 语义Web（Semantic Web）标准与协议： 介绍 URIs, Vocabularies, Schemas 等语义Web标准，以及它们如何促进数据的可发现性和可理解性。 多领域数据集成与映射： 探讨如何将不同领域的数据模型通过语义映射连接起来，实现跨领域的数据分析和知识共享。 区块链与语义数据： 探索区块链技术在确保语义数据可信度、溯源性和去中心化存储方面的潜在应用。 第三部分：数据语义的应用与未来展望 本部分将聚焦于数据语义在各个领域的实际应用，并展望未来的发展趋势。 第九章：智能搜索与问答系统 数据语义是构建更智能、更人性化的搜索和问答系统的基石。本章将探讨： 基于语义的检索： 介绍如何超越关键词匹配，利用用户意图的语义理解来实现更精准的搜索结果。 自然语言问答（NQA）： 探讨如何让机器理解自然语言问题，并从结构化或非结构化数据中提取答案。 对话系统与聊天机器人： 介绍如何利用数据语义来驱动对话的流畅性、连贯性和上下文感知能力。 知识图谱在搜索和问答中的应用： 演示知识图谱如何为搜索结果提供更丰富的上下文信息，以及如何直接回答复杂的问题。 第十章：个性化推荐系统 理解用户和物品的语义是构建高效个性化推荐系统的关键。本章将讨论： 用户画像的语义构建： 介绍如何从用户的行为、偏好、兴趣等多方面信息中提取深层语义，构建精细的用户画像。 物品语义分析与表示： 探讨如何对商品、内容、服务等物品进行语义描述，捕捉其特性和用户可能感兴趣的方面。 基于语义相似度的推荐： 介绍如何利用用户和物品的语义表示来计算相似度，从而进行精准推荐。 解释性推荐： 探讨如何利用数据语义来解释推荐的原因，增强用户对推荐的信任度和满意度。 第十一章：智慧医疗与生物信息学 数据语义在医疗健康领域的应用正日益广泛，为疾病诊断、药物研发和个性化治疗带来革命性的变化。本章将重点探讨： 电子病历的语义分析： 介绍如何从非结构化的电子病历中提取诊断信息、治疗方案、用药情况等，辅助临床决策。 基因组学与蛋白质组学的语义表达： 探讨如何表示和分析基因、蛋白质等生物实体及其相互作用，加速新药发现和疾病机理研究。 医学影像的语义理解： 介绍如何利用计算机视觉和深度学习技术来理解医学影像中的病灶信息，辅助医生诊断。 临床决策支持系统（CDSS）： 演示数据语义如何驱动 CDSS，提供基于证据的诊断和治疗建议。 第十二章：金融科技与风险管理 金融领域数据量大、复杂度高，数据语义的准确理解对于风险控制、欺诈检测和投资决策至关重要。本章将讨论： 金融文本信息的语义挖掘： 介绍如何分析新闻报道、公司财报、社交媒体等文本数据，提取市场情绪、公司风险信号等。 交易数据的语义分析： 探讨如何理解交易模式、客户行为等，检测欺诈交易和洗钱活动。 风险建模与预测的语义化： 介绍如何利用丰富的数据语义信息来构建更精准的风险模型。 合规性与监管科技（RegTech）： 演示数据语义如何帮助金融机构满足日益复杂的合规要求。 第十三章：未来展望：人工智能的语义驱动 本章将超越具体的应用领域，展望数据语义在推动人工智能（AI）未来发展中的核心作用： 走向通用人工智能（AGI）的语义之路： 探讨数据语义如何为AI提供更深层的理解能力，使其能够真正理解世界，并具备常识和推理能力。 可解释AI（Explainable AI, XAI）与数据语义： 介绍数据语义如何帮助AI模型提供更透明、更易于理解的决策过程，增强用户信任。 多模态融合的语义理解： 展望AI如何更自然地融合文本、图像、语音、视频等多种模态信息，实现更全面的语义理解。 人类与AI的协作： 探讨数据语义如何促进人机之间更有效、更有意义的协作，共同解决复杂的挑战。 结语 《数据语义：理论、方法与应用》一书不仅是对当前数据语义研究成果的梳理和总结，更是对未来数据科学发展方向的深刻洞察。我们希望本书能够激发读者对数据语义的浓厚兴趣，为他们提供有力的理论指导和实用的技术工具，帮助他们在数据驱动的时代中，更好地理解、利用和创造价值。数据语义的探索之路永无止境，我们期待与您共同前行，解锁数据的无限可能。

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