Parallel, Object-Oriented, and Active Knowledge Base Systems

Parallel, Object-Oriented, and Active Knowledge Base Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Kluwer Academic Pub
作者:Vlahavas, Ioannis/ Bassiliades, Nick
出品人:
页数:167
译者:
出版时间:1998-2
价格:$ 270.07
装帧:HRD
isbn号码:9780792381174
丛书系列:
图书标签:
  • 知识库
  • 并行处理
  • 面向对象
  • 人工智能
  • 数据库系统
  • 知识表示
  • 推理
  • 专家系统
  • 计算智能
  • 软件工程
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具体描述

Knowledge Base Systems are an integration of conventional database systems with Artificial Intelligence techniques. They provide inference capabilities to the database system by encapsulating the knowledge of the application domain within the database. Knowledge is the most valuable of all corporate resources that must be captured, stored, re-used and continuously improved, in much the same way as database systems were important in the previous decade. Flexible, extensible, and yet efficient Knowledge Base Systems are needed to capture the increasing demand for knowledge-based applications which will become a significant market in the next decade. Knowledge can be expressed in many static and dynamic forms; the most prominent being domain objects, their relationships, and their rules of evolution and transformation. It is important to express and seamlessly use all types of knowledge in a single Knowledge Base System. Parallel, Object-Oriented, and Active Knowledge Base Systems presents in detail features that a Knowledge Base System should have in order to fulfill the above requirements. Parallel, Object-Oriented, and Active Knowledge Base Systems covers in detail the following topics: Integration of deductive, production, and active rules in sequential database systems. Integration and inter-operation of multiple rule types into the same Knowledge Base System. Parallel rule matching and execution, for deductive, production, and active rules, in parallel Export, Knowledge Base, and Database Systems. In-depth description of a Parallel, Object-Oriented, and Active Knowledge Base System that integrates all rule paradigms into a single database system without hindering performance. Parallel, Object-Oriented, and Active Knowledge Base Systems is intended as a graduate-level text for a course on Knowledge Base Systems and as a reference for researchers and practitioners in the areas of database systems, knowledge base systems and Artificial Intelligence.

当代知识管理与信息检索的基石:面向复杂系统的集成化知识组织范式探讨 内容简介 本书深入剖析了当前信息爆炸时代背景下,传统知识管理与信息检索体系所面临的结构性挑战,并系统地构建了一套超越传统范式的、面向复杂动态系统的集成化知识组织与推理框架。全书以一种严谨的工程学视角和深刻的认知科学洞察力为支撑,探讨了如何通过整合多模态数据结构、优化知识表征形式以及引入动态适应性机制,来构建下一代能够有效支持人机协作与自主决策的知识系统。 第一部分:知识表征的范式革新与底层结构 第一章 现代知识系统的约束与需求:从静态存储到动态交互的演进。本章首先批判性地审视了关系型数据库和基础的文档管理系统在处理非结构化数据、上下文依赖性以及知识演化方面的局限性。重点探讨了在高度分布式和异构数据源环境中,对语义一致性与查询效率的迫切需求。 第二章 知识图谱的构建、语义富集与本体论工程。本节是全书的理论基石之一。我们详细阐述了从海量文本和数据中自动抽取实体、关系与事件的核心技术,包括基于深度学习的关系抽取模型(如Bi-LSTM-CRF的改进版本及基于Transformer的结构化预测)。更重要的是,本书超越了单纯的知识图谱构建,深入探讨了本体论(Ontology)的构建哲学——如何设计一个既能满足形式逻辑推演,又能贴合人类认知直觉的知识模型。我们引入了本体演化机制,以应对知识领域本身的漂移和扩展。 第三章 多模态知识的融合与统一框架。知识的载体不再局限于文本,图像、时间序列数据、感官输入(如物联网数据)构成了现代知识的绝大部分。本章聚焦于如何在一个统一的知识模型中有效地对这些异构数据进行编码和关联。这包括将视觉特征向量、音频频谱信息映射到语义概念空间,并利用时间戳和空间坐标作为关键的关联因子,确保跨模态查询的一致性。 第二部分:系统化知识处理与计算模型 第四章 知识推理引擎的设计与高效性:从演绎到归纳的跨越。本书提出了一个多层次的推理架构。基础层依赖于形式逻辑(如一阶逻辑的片段)进行精确的演绎推理。中间层引入了概率推理模型(如贝叶斯网络和马尔可夫随机场)来处理知识中的不确定性。核心的创新在于探讨了如何将大规模预训练模型(LLMs)的内在隐式知识转化为可验证、可溯源的显式推理路径,从而弥合统计学习与符号推理之间的鸿沟。 第五章 知识生命周期管理与知识服务化。知识不是孤立的实体,而是需要持续维护和服务的实体。本章关注知识系统的工程实施层面,包括知识的质量评估指标(如完备性、准确性、时效性),以及知识服务的接口设计。我们详细分析了知识服务的微服务架构模式,确保知识库能够作为高并发、低延迟的后端服务被快速部署和调用。 第六章 动态环境下的知识适应性与自我修正机制。面对快速变化的世界,静态的知识系统必然失效。本章探讨了系统的“学习”能力。这涉及在线学习算法在知识图谱上的应用,用于实时捕获新的实体和关系。同时,我们提出了一种“冲突解决策略”模型,用于评估新注入知识与现有知识库之间的矛盾程度,并根据预设的权威性权重进行自动或半自动的修正。 第三部分:面向复杂应用场景的集成实践 第七章 复杂决策支持系统中的知识利用。本章通过具体案例,展示了该集成化框架在需要高风险、高精度判断的领域(如供应链优化、高级诊断系统)中的应用。重点分析了如何通过知识推理链条的透明化,为决策者提供可解释(Explainable)的建议,而不是简单的黑箱预测结果。 第八章 知识驱动的人机协作界面与交互设计。有效的知识系统必须能够与用户进行自然、高效的交流。本书探讨了如何利用知识图谱的结构化信息来指导对话系统,使其能够理解复杂的、多轮次的上下文查询。我们设计了一种混合界面模式,结合了图形化的知识可视化和自然语言的交互,以满足不同用户群体的需求。 第九章 知识系统的安全、隐私与可信赖性挑战。随着知识系统的集成度越来越高,数据安全和模型可信度变得至关重要。本章讨论了在知识抽取和存储过程中如何应用同态加密或联邦学习技术来保护敏感信息,并探讨了如何通过“知识溯源链”来验证每一条知识的来源和转换历史,建立系统的整体可信度。 结论 本书为构建下一代智能系统提供了坚实的理论基础和工程实践指导。它强调的集成化范式,要求我们超越单一技术(如单纯的关系模型或单纯的神经网络模型)的限制,通过精巧的结构设计和高效的计算机制,将知识的静态表征能力与动态的推理学习能力融为一体,为解决现实世界中最为复杂的认知与决策问题铺平道路。本书适合于计算机科学、信息工程、人工智能研究人员,以及致力于构建下一代知识密集型系统的工程师和架构师阅读。

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