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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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