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          知識圖譜技術與應用
          來源:北京信通傳媒有限責任公司
          日期:2020/4/29
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          本書系統地介紹了知識圖譜的相關概念、技術要素與應用,不僅涵蓋了知識圖譜技術的發展歷程與特點,也涵蓋了當前階段知識圖譜的主要應用,并分析了未來的發展趨勢與挑戰。本書從理論綜述、技術解讀、應用場景、實戰分析等多個角度進行了闡述,內容全面且易于理解。

          本書是一本入門級圖書,面向具備一定計算機知識但沒有知識圖譜構建經驗的讀者,旨在幫助他們掌握知識圖譜構建的專業知識。同時,本書還面向渴望了解知識圖譜應用的各行業人員,旨在幫助他們拓展視野、開闊思路。相信所有對知識圖譜感興趣的讀者通過閱讀本書都能有所收獲。

          目錄

          第一章  知識圖譜概述 / 1

          第一節  什么是知識圖譜 / 2

          一、知識圖譜的定義 / 2

          二、對知識圖譜定義的解讀 / 3

          三、知識圖譜的通用表示 / 6

          第二節  知識圖譜的發展歷程 / 8

          一、起源:科學知識圖譜 / 8

          二、發展:知識庫 / 9

          三、形成:知識圖譜 / 11

          第三節  知識圖譜的架構 / 13

          一、邏輯架構 / 13

          二、技術架構 / 14

          第四節  知識圖譜的特點 / 16

          一、與早期語義網絡的比較 / 16

          二、與早期知識庫的比較 / 17

          三、與傳統數據技術的比較 / 18

          第五節  知識圖譜的應用 / 18

          一、知識圖譜應用于搜索——查詢理解 / 18

          二、知識圖譜應用于回答——自動問答 / 19

          三、知識圖譜應用于查閱——文檔表示 / 19

          第六節  知識圖譜的重要意義 / 20

          一、提升互聯網服務 / 20

          二、升級傳統行業 / 21

          三、改善社會治理 / 21

          第七節  代表性的知識圖譜 / 22

          一、經典的通用知識圖譜 / 24

          二、經典的行業知識圖譜 / 26

          三、基于互聯網搜索的知識圖譜 / 27

          四、中文開放知識圖譜聯盟 / 29

          第二章  通用知識圖譜的技術要素 / 31

          第一節  知識表示與建模 / 32

          一、知識表示 / 32

          二、知識建模 / 37

          第二節  知識抽取與挖掘 / 40

          一、知識抽取 / 40

          二、知識挖掘 / 46

          第三節  知識存儲與融合 / 49

          一、知識存儲 / 49

          二、知識融合 / 51

          第四節  知識檢索與推理 / 54

          一、知識檢索 / 54

          二、知識推理 / 56

          第三章  行業知識圖譜的應用場景 / 59

          第一節  行業知識圖譜的特點 / 59

          第二節  公安行業 / 60

          一、行業應用背景 / 61

          二、解決方案 / 62

          第三節  金融行業 / 65

          一、行業應用背景 / 65

          二、應用場景 / 66

          第四節  教育行業 / 67

          一、行業應用背景 / 68

          二、解決方案 / 68

          三、應用價值 / 72

          第五節  電信行業 / 75

          一、智能客服系統 / 75

          二、電信反欺詐 / 81

          第六節  工業 / 84

          一、工業知識圖譜構建 / 84

          二、工業知識圖譜應用場景 / 85

          第四章  知識圖譜的發展趨勢與挑戰 / 87

          第一節  知識圖譜的發展趨勢 / 87

          一、與機器學習相互滲透融合 / 88

          二、向更多行業滲透 / 89

          三、從學術轉移到產業界 / 90

          第二節  知識圖譜面臨的挑戰 / 91

          一、知識獲取效率較低 / 91

          二、知識融合的難點難以突破 / 91

          三、知識推理應用進展緩慢 / 92

          四、缺乏高質量知識庫 / 93

          五、行業知識圖譜構建困難 / 93

          六、商業模式面臨阻礙 / 93

          第五章  知識圖譜實戰案例 / 95

          第一節  基于知識圖譜的醫療決策輔助系統 / 96

          一、痛點難點 / 96

          二、實現路徑 / 96

          三、應用效果 / 102

          第二節  利用知識圖譜構建“虛擬生命” / 103

          一、痛點難點 / 103

          二、實現路徑 / 104

          三、應用效果 / 106

          第三節  股份制銀行知識圖譜案例 / 107

          一、痛點難點 / 107

          二、實現路徑 / 108

          三、應用效果 / 110

          第四節  基于公安知識圖譜的禁毒大數據分析平臺 / 111

          一、痛點難點 / 111

          二、實現路徑 / 112

          三、應用效果 / 114

          第六章  知識圖譜構建工具 / 115

          第一節  Pajek / 115

          一、Pajek軟件概述 / 115

          二、Pajek的主要特點 / 116

          三、Pajek的數據結構 / 118

          第二節  CiteSpace / 119

          一、CiteSpace軟件概述 / 119

          二、CiteSpace的主要特點 / 120

          三、CiteSpace的結果呈現 / 121

          第三節  UCINET / 122

          一、UCINET軟件概述 / 122

          二、UCINET的主要特點 / 122

          三、UCINET的主要分析方法 / 124

          第四節  Gephi / 124

          一、Gephi軟件概述 / 124

          二、Gephi的主要特點 / 125

          第五節  VOSviewer / 126

          一、VOSviewer軟件概述 / 126

          二、VOSviewer的主要特點 / 127

          三、VOSviewer的結果呈現 / 128

          第六節  VantagePoint / 129

          一、VantagePoint軟件概述 / 129

          二、VantagePoint的主要特點 / 130

          第七節  Sci2 / 131

          一、Sci2軟件概述 / 131

          二、Sci2的主要特點 / 132

          第八節  SciMAT / 133

          一、SciMAT軟件概述 / 133

          二、SciMAT的主要特點 / 134

          參考文獻 / 137

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