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出版者:Springer

作者:Gmez-Prez, Asuncion; Euzenat, Jerome; Gomez-Perez, Asuncion

出品人:

页数:728

译者:

出版时间:2005-7-21

价格:USD 179.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540261247

丛书系列:

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具体描述

《无声的回响：数据背后的隐秘之链》在信息洪流滚滚向前，知识爆炸式增长的今天，我们如同置身于一个巨大的、不断膨胀的图书馆。每一本书籍、每一篇文章、每一个数据库，都在用自己的方式诉说着故事，传递着信息。然而，这些信息之间，常常隔着一层无形的壁垒。它们各自独立，相互之间缺乏理解与连接。就像散落在海边的贝壳，各自拥有独特的光泽和纹理，却难以为人一眼洞察它们曾一同沐浴在同一片潮水中。《无声的回响：数据背后的隐秘之链》并非一本关于如何构建下一代互联网，如何让机器“理解”信息的学术著作。它更多地探讨的是，当我们剥离了那些宏大的技术愿景，回归到数据本身时，所能发现的那些更深层、更微妙的联系。它关注的，是信息流转过程中那些常常被忽略的“上下文”，是数据背后驱动其产生的意图，以及这些意图如何交织、碰撞，最终形成我们所感知的世界。本书并非一上来就抛出晦涩难懂的概念。它更像是一场循序渐进的探索之旅，从我们日常生活中最熟悉的场景入手。试想一下，当你在网上搜索某个历史事件时，你得到的结果不仅仅是一堆文字，可能还会伴随着相关的图片、地图、人物传记，甚至是一段演示视频。搜索引擎是如何知道这些信息是“相关的”？它们是如何跨越不同的信息源，将这些看似独立的片段编织在一起，形成一个更完整、更生动的画面？这背后并非简单的关键词匹配，而是隐藏着一套更为精密的“理解”机制，尽管这种“理解”与人类的感官和情感有着本质的区别。本书将带领读者一同审视我们是如何与信息互动的。从最早的纸质书籍，到如今万物互联的智能设备，信息的存在形式不断演变，但其核心价值——传递意义——却始终如一。然而，信息的“意义”并非固定不变，它很大程度上依赖于接收者的背景、视角以及接收信息的上下文。一首诗，在不同的年代、不同的文化背景下，可能会被解读出截然不同的意涵。一段代码，在不同的软件环境中，其功能和影响也可能大相径庭。这些“动态的意义”，是如何在信息的传播过程中被塑造和传递的？《无声的回响》深入探讨的，正是这种“意义的流动性”。它会拆解信息在不同载体、不同平台、不同应用之间传递时所经历的“变形记”。我们常常惊叹于某些推荐算法的精准，仿佛它们能读懂我们的心思。但这些算法的背后，是对我们过往行为数据——点击、浏览、购买、评价——的细致分析，是对这些行为背后潜在“意图”的推测。而这些意图，又与我们所处的情境、我们正在解决的问题紧密相关。本书将举例说明，在没有明确标签和定义的情况下，数据是如何通过其相互之间的“关系”来揭示其本质的。例如，在一份包含大量产品评论的文本中，即使没有直接标明“优点”或“缺点”的词汇，通过分析评论的语气、使用的形容词、以及与其他评论的对比，我们依然可以推断出用户对产品某个方面的看法。这种“隐式的关联”，正是数据背后隐藏的“隐秘之链”的体现。我们还将聚焦于“知识图谱”这一概念，但并非从技术实现的角度，而是从其“意义构建”的角度去理解。当我们将现实世界中的实体——人物、地点、事件、概念——以及它们之间的关系，以一种结构化的方式呈现出来时，我们实际上是在尝试构建一个更具“连贯性”的知识体系。这就像在浩瀚的星空中，我们通过描绘星座，将独立的星星连接成熟悉的图案，从而帮助我们理解和记忆。知识图谱，就是通过构建实体之间的“连接”，让零散的信息汇聚成有意义的知识网络。然而，构建这样的网络并非易事。它需要我们不仅关注“这是什么”，更要关注“为什么是这样”以及“它与什么有关”。本书将探讨，在实际应用中，我们如何从海量、异构的数据中提取出这些“为什么”和“与什么有关”的线索。这可能涉及到对自然语言文本的深度理解，对图片和视频内容的语义分析，甚至是对用户行为模式的挖掘。但核心，依然是对数据背后“意图”的探寻。《无声的回响》并非一本教人如何“编码”的书。它更倾向于培养一种“数据思维”。它会引导读者去思考，我们所接触到的信息，是如何被组织、被关联、被呈现的？当我们在使用某个应用程序时，我们看到的界面、我们接收到的通知，背后都有一套逻辑在驱动。这套逻辑，就是对我们需求和意图的某种程度的“预判”。这种预判，正是基于对过往数据的分析，以及对数据之间隐秘关联的洞察。本书还将触及“本体论”的思考，但同样是站在“意义”的角度。我们如何定义一个概念？一个概念与其他概念的关系是什么？这些定义和关系，并非独立存在，而是构成了一个相互依存的体系。例如，当我们谈论“人工智能”时，我们可能会将其与“机器学习”、“神经网络”、“数据分析”等概念联系起来。这些联系，不仅有助于我们理解“人工智能”的内涵，也帮助我们将其置于一个更广阔的知识背景中。《无声的回响》也会探讨，在信息传播过程中，可能存在的“偏见”是如何被数据固化和放大的。当用于训练模型的数据本身就带有某种倾向性时，模型所产生的“理解”和“关联”，也就不可避免地带有同样的倾向性。如何识别和缓解这些“隐形的偏见”，从而构建更公平、更准确的信息体系，也是本书希望引发读者思考的议题。最后，本书将回归到“叙事”本身。无论多么复杂的技术，最终的目的都是为了更好地讲述故事，更好地传递信息。从古老的壁画到现代的电影，叙事的方式在不断变化，但其核心，依然是对事物之间关系的呈现，是对意义的构建。当我们将零散的数据点连接起来，形成一条有逻辑、有脉络的链条时，我们就在进行一种“数据叙事”。《无声的回响》希望能够帮助读者，更好地理解这些数据叙事背后的原理，从而更深刻地洞察我们所处的信息世界，以及其中那些“无声”却至关重要的联系。这本书，献给所有对信息背后的世界充满好奇，渴望理解那些“看不见”的连接的读者。它邀请您一同踏上这场探索数据本质，揭示意义深处的旅程。