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出版者:

作者:

出品人:

頁數:224

译者:

出版時間:2009-8

價格:26.00元

裝幀:

isbn號碼:9787501970117

叢書系列:

圖書標籤:

• 學案
• 教學設計
• 教育教學
• 教研
• 課堂教學
• 中學教學
• 高中教學
• 初中教學
• 教學資源
• 備課資料

好的，以下是一本圖書的詳細簡介，該書內容與“學案教學設計”無關： --- 《數字時代的知識圖譜構建與應用：基於圖數據庫的實踐指南》 圖書簡介 在信息爆炸的今天，知識的碎片化和關聯性成為瞭阻礙深度學習與高效決策的關鍵瓶頸。傳統的綫性、層級式知識組織結構已難以有效應對復雜現實世界中數據的動態演化與多維度交互需求。《數字時代的知識圖譜構建與應用：基於圖數據庫的實踐指南》正是在這樣的背景下應運而生的一部集理論深度與工程實踐於一體的權威著作。 本書係統性地闡述瞭知識圖譜（Knowledge Graph, KG）的本質、核心原理、主流技術棧以及在多個行業場景中的落地策略。它不僅僅是一本技術手冊，更是一部指導信息架構師、數據科學傢和高級開發人員如何從零開始構建、優化和維護企業級知識圖譜的實戰路綫圖。 第一部分：知識圖譜的理論基石與語義錶達 本書開篇深入剖析瞭知識圖譜的理論基礎，追溯瞭其從語義網（Semantic Web）到實體關係模型的發展曆程。詳細講解瞭知識錶示的核心範式：RDF（資源描述框架）、OWL（網絡本體語言）以及屬性圖模型（Property Graph Model）的異同及其適用場景。 重點內容包括： 本體論與概念模型設計： 如何利用本體（Ontology）清晰界定領域知識的範圍、實體類型、屬性及相互關係，確保知識體係的邏輯一緻性和完備性。書中提供瞭大量金融、生物醫藥和工業製造領域的本體設計案例，展示瞭如何將復雜的業務規則轉化為嚴謹的知識結構。 知識錶示與形式化推理： 探討瞭基於規則（如 Datalog、SPARQL 1.1 規則擴展）和基於嵌入（如 TransE、RotatE 等嵌入模型）的知識推理方法。讀者將學習如何利用這些工具挖掘隱性知識、進行知識補全和一緻性校驗。 第二部分：知識圖譜的構建流程與工程實現 本書的核心價值在於其對知識圖譜全生命周期管理的詳盡拆解。從原始數據的獲取到最終圖譜的部署，每一步驟都提供瞭詳盡的技術選型和操作指南。 1. 知識抽取： 詳細介紹瞭麵嚮非結構化文本的抽取技術。涵蓋瞭命名實體識彆（NER）中基於深度學習（如 BERT/Transformer 結構）的微調策略，關係抽取（Relation Extraction）中基於遠程監督和弱監督的學習方法。特彆地，本書引入瞭麵嚮半結構化數據（如錶格、日誌）的結構化抽取技術，指導讀者如何準確地將錶格數據映射為三元組或屬性圖結構。 2. 知識融閤與對齊： 在多源異構數據環境下，實體對齊（Entity Alignment）是構建高質量圖譜的難點。本書提供瞭基於字符串相似度、結構特徵和嵌入嚮量的融閤算法對比，並展示瞭如何利用迭代式學習框架來自動化對齊過程，有效解決實體異構、命名不一緻等問題。 3. 數據存儲選型： 對主流圖數據庫進行瞭深度評測和選型分析。涵蓋瞭RDF存儲（如 Virtuoso、GraphDB）和屬性圖數據庫（如 Neo4j、TigerGraph）。書中基於大規模數據集的性能測試結果，指導讀者根據查詢復雜性、寫入頻率和事務需求，做齣最優的數據庫選型決策。 第三部分：圖數據庫實戰與高級查詢技巧 針對技術實踐者，本書投入大量篇幅講解如何高效地使用圖數據庫進行數據操作和復雜查詢。 Cypher 語言精通： 詳細講解瞭 Neo4j 的 Cypher 查詢語言，從基礎的 `MATCH`、`WHERE` 到高級的路徑查找、模式匹配和聚閤操作。提供瞭超過百個實戰查詢示例，涵蓋瞭從簡單的鄰居查找，到復雜的“六度分隔”分析和社團發現。 圖算法在業務中的應用： 深入探討瞭 PageRank、中心性（Betweenness, Closeness）、社區檢測（Louvain, Label Propagation）等核心圖算法，並結閤 Java/Python 驅動，演示瞭如何在特定業務場景（如欺詐檢測、推薦係統中的協同過濾）中嵌入這些算法進行實時分析。 圖數據庫的可擴展性與優化： 討論瞭如何處理TB級乃至PB級數據。內容涉及圖數據的分區策略、索引優化、讀寫分離架構設計，以及如何利用圖數據庫的內存優化技術來加速查詢響應時間。 第四部分：知識圖譜的下遊應用與前沿趨勢 本書最後展望瞭知識圖譜在實際商業應用中的廣闊前景，並探討瞭與人工智能前沿技術的融閤。 問答係統（QA System）： 展示瞭如何利用知識圖譜作為核心知識源，結閤自然語言理解（NLU）技術，構建高精度的領域垂直問答係統。重點介紹瞭如何將自然語言問題轉化為 SPARQL 或 Cypher 查詢語句的映射機製。 推薦係統： 闡述瞭基於知識圖譜的推薦方法（KG-based Recommendation）如何超越傳統的協同過濾，通過理解用戶-物品間的深層語義關聯，提供更具解釋性和多樣性的推薦結果。 可解釋性 AI (XAI)： 知識圖譜提供瞭一個天然的結構化推理路徑。本書討論瞭如何利用圖譜中的路徑和關係來解釋模型決策的依據，增強瞭AI係統的透明度和可信度。 目標讀者 本書適閤具備一定編程基礎和數據處理經驗的軟件工程師、數據分析師、係統架構師，以及高校中從事數據科學、人工智能、信息管理的師生。閱讀本書後，讀者將能夠獨立規劃、設計並實施一套完整的企業級知識圖譜解決方案。 ---

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