具体描述
《计算机应用基础》是全国高职高专教育“十一五”规划教材，国家精品课程“计算机应用基础”的配套教材。《计算机应用基础》按计算机应用中的典型工作过程设置了八个模块：微机选购与安装、系统操作与管理、信息检索与交流、文档编辑与管理、演示报告与展示、数据统计与分析、多媒体信息查阅、系统安全与维护。全书遵循学习者的认知规律，秉承“情境教学法”、“任务驱动教学法”、“案例式教学法”，采用教、学、做合一，学以致用的编写思路，力求帮助读者在学习和实践中理解与积累知识，在应用的基础上创造性地再实践，使读者掌握信息处理核心能力，满足“计算机应用基础”课程教学的需要。
本教材可作为应用型、技能型人才培养的各类教育“计算机应用基础”课程的教学用书，也可作为各类培训、计算机从业人员和计算机爱好者参考使用。
互联网时代的知识图谱构建与应用 图书简介 在信息爆炸的数字洪流中，如何有效地组织、管理和利用海量数据，已成为我们面临的关键挑战。传统的信息检索方式正逐渐显露出其局限性，无法满足现代社会对知识深度挖掘和智能应用的需求。本书《互联网时代的知识图谱构建与应用》，将带领读者深入探索一项颠覆性的技术——知识图谱。它不仅仅是一种数据结构，更是一种连接孤立信息、揭示事物之间内在联系的强大工具。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解知识图谱的核心概念、构建方法、关键技术以及在各个领域的广泛应用。我们将从零开始，循序渐进地解析知识图谱的构建流程，从数据采集、信息抽取、知识融合到知识存储与推理，每一个环节都将进行细致的讲解。同时，本书还将聚焦于知识图谱在互联网时代的核心价值，探讨它如何赋能智能搜索、个性化推荐、问答系统、智能助手等一系列前沿应用，深刻影响我们的工作和生活方式。 第一部分：知识图谱的基石——理论与概念 本部分将为读者打下坚实的理论基础，清晰界定知识图谱的内涵与外延。 第一章：信息时代的挑战与知识图谱的崛起 深入分析当前信息爆炸带来的挑战：信息过载、信息孤岛、传统检索的局限性。 阐述知识图谱产生的历史背景与时代需求。 明确知识图谱的概念、定义及其与传统数据库、本体论的区别与联系。 强调知识图谱作为一种“理解”信息而非“存储”信息的技术的重要性。 初步介绍知识图谱的典型应用场景，激发读者的兴趣。 第二章：知识图谱的核心要素：实体、关系与属性 实体（Entity）： 详细讲解实体的概念，包括具体实体（人、地、物）和抽象实体（概念、事件）。 关系（Relation）： 深入剖析关系的类型，例如指代关系（“张三”是“北京大学”的学生）、属性关系（“苹果公司”的CEO是“蒂姆·库克”）、分类关系（“狗”是一种“哺乳动物”）等。 属性（Attribute）： 解释属性的概念，它是描述实体特征的键值对，例如“北京大学”的“校训”是“博雅、达才”。 三元组（Triple）： 讲解知识图谱最基本的表示单元——（主语，谓语，宾语），即（实体，关系，实体/属性值）。 本体（Ontology）在知识图谱中的作用： 介绍本体作为知识图谱的“骨架”，提供概念、类、属性和关系之间的逻辑约束和语义定义，为知识的规范化和推理奠定基础。 第三章：知识表示与数据模型 RDF（Resource Description Framework）： 详细介绍RDF作为构建知识图谱的通用数据模型，包括Subject-Predicate-Object结构，URI/IRI的应用。 OWL（Web Ontology Language）： 深入讲解OWL如何扩展RDF，提供更丰富的语义表达能力，支持类的定义、属性的特性（传递性、对称性等）、逻辑推理等。 图数据库（Graph Database）： 介绍图数据库如何存储和查询知识图谱，其高效的图遍历和模式匹配能力。对比传统关系型数据库在处理复杂关系时的劣势。 其他知识表示方法（可选）： 简要介绍如属性图（Property Graph）等其他常见的知识表示模型。 第二部分：知识图谱的构建——从数据到知识 本部分将聚焦于知识图谱的实际构建过程，涵盖从原始数据到结构化知识的转化。 第四章：海量数据的采集与预处理 数据源的识别与选择： 探讨各种类型的数据源，包括结构化数据（数据库）、半结构化数据（XML, JSON, HTML）和非结构化数据（文本、图片、视频）。 爬虫技术在知识图谱构建中的应用： 介绍网页爬虫的基本原理、技术选型（如Scrapy, Beautiful Soup）和反爬虫策略。 文本数据的预处理： 详细讲解文本清洗（去噪、去除停用词）、分词、词性标注、命名实体识别（NER）等关键技术。 图像与多媒体数据的特征提取（简述）： 介绍如何从图像、视频等非文本数据中提取有用的信息。 第五章：信息抽取——提炼知识的火花 命名实体识别（NER）： 深入讲解NER的算法，包括基于规则、基于统计模型（HMM, CRF）和基于深度学习（BiLSTM-CRF, Transformer）的方法。 关系抽取（Relation Extraction）： 介绍如何识别实体之间的关系，包括监督学习、半监督学习和无监督学习方法。讲解各种关系抽取模式（如实体-关系-实体，实体-属性-值）。 事件抽取（Event Extraction）： 讲解如何识别和抽取事件及其参与者，为知识图谱增添动态信息。 属性抽取（Attribute Extraction）： 介绍如何从文本中提取实体的属性信息。 基于模式（Pattern-based）的信息抽取： 讲解利用预定义的文本模式自动抽取信息的方法。 基于机器学习（Machine Learning-based）的信息抽取： 讲解如何利用监督、半监督或无监督学习模型进行信息抽取。 第六章：知识融合——消弭信息孤岛 实体对齐（Entity Alignment）： 讲解如何识别不同数据源中指向同一现实世界实体的不同表达（例如，“比尔·盖茨”和“William Henry Gates III”）。介绍基于字符串匹配、基于属性相似度、基于图结构的对齐方法。 冲突消解（Conflict Resolution）： 讨论当不同数据源提供相互矛盾的信息时，如何进行判断和选择。 数据清洗与去重： 讲解如何处理重复和冗余的数据。 本体映射（Ontology Mapping）： 介绍如何将不同本体之间的概念和关系进行映射，实现知识的互联互通。 第七章：知识存储与管理 图数据库的选择与优化： 详细介绍主流图数据库（如Neo4j, ArangoDB, JanusGraph）的特性、优缺点，以及如何根据具体场景进行选择。 RDF存储与SPARQL查询： 讲解RDF三元组存储的原理，以及使用SPARQL语言进行知识查询的语法和技巧。 性能优化策略： 探讨索引、缓存、分片等技术如何提高知识图谱的查询和写入性能。 第三部分：知识图谱的应用——赋能智能时代 本部分将重点阐述知识图谱如何在实际应用中发挥其强大的价值，驱动智能化发展。 第八章：知识图谱的推理与查询 逻辑推理： 讲解基于本体的逻辑推理，如类继承、属性传递、不一致性检测。 规则推理： 介绍如何定义和应用规则进行知识推理，例如“如果A是B的父亲，B是C的父亲，那么A是C的祖父”。 基于图的推理： 探讨路径查找、中心性分析等图算法在知识图谱中的应用。 复杂查询技术： 介绍如何构建和优化复杂的多跳查询，从海量知识中提取有价值的关联信息。 第九章：智能搜索与问答系统 知识图谱驱动的搜索： 讲解如何利用知识图谱提升搜索的理解能力，实现意图识别、实体链接、结果排序的智能化。 结构化搜索与自然语言搜索的融合： 探讨如何将用户的自然语言查询转化为结构化的知识图谱查询。 问答系统的实现： 详细介绍基于知识图谱的问答系统架构，包括问题解析、答案生成、置信度评估等环节。 语义搜索的优势： 强调知识图谱如何实现超越关键词匹配的深层语义搜索。 第十章：个性化推荐与用户画像 基于知识图谱的用户画像构建： 讲解如何从用户的行为、兴趣、社交关系等方面，利用知识图谱构建更精细的用户画像。 推荐系统的知识驱动： 探讨如何利用实体、关系、属性等知识，为用户推荐更精准、更具洞察力的内容（商品、电影、新闻等）。 协同过滤与知识图谱的结合： 分析如何将知识图谱的丰富语义信息融入传统的推荐算法，克服冷启动和数据稀疏问题。 第十一章：智能助手与对话系统 智能助手的知识引擎： 阐述知识图谱如何为智能助手提供知识支持，使其能够理解用户的指令、回答复杂问题。 自然语言理解（NLU）与知识图谱的结合： 讲解如何利用知识图谱增强NLU的准确性，提升对话的流畅度和智能化水平。 对话管理与状态跟踪： 探讨如何利用知识图谱管理对话上下文，实现多轮对话的连贯性。 第十二章：其他前沿应用领域 金融风控与反欺诈： 讲解知识图谱如何通过分析实体间的复杂关系，识别潜在的欺诈行为。 医疗健康： 探讨知识图谱在疾病诊断、药物研发、个性化治疗等方面的应用。 交通出行与智慧城市： 介绍知识图谱如何优化交通流量、提升城市管理效率。 社交网络分析： 讲解知识图谱如何挖掘用户间的关系网络，发现社群和影响力人物。 科学研究与知识发现： 阐述知识图谱如何加速科研文献的梳理，发现新的科学知识和研究方向。 总结与展望 本书在梳理知识图谱核心概念、详细解析构建流程、深入剖析前沿应用的同时，也预见到知识图谱技术在未来将不断演进。我们将探讨知识图谱与深度学习的融合、动态知识图谱的发展、多模态知识图谱的构建等未来研究方向，并对知识图谱在构建更智能、更互联的社会中所扮演的角色进行展望。 本书适合对信息技术、人工智能、数据科学、自然语言处理等领域感兴趣的读者，包括但不限于： 计算机科学与技术专业的学生及研究人员 数据分析师、算法工程师、人工智能工程师 产品经理、技术决策者 对知识管理、信息组织、智能应用有浓厚兴趣的行业从业者 任何希望深入理解互联网时代知识处理方式变革的读者 通过阅读本书，您将能够系统地掌握知识图谱的核心理论与实践技术，理解其在互联网时代的巨大潜力和应用价值，并为未来相关的学习和研究打下坚实的基础。
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