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開放網(wǎng)絡(luò)知識計算:模型、方法與應(yīng)用

開放網(wǎng)絡(luò)知識計算:模型、方法與應(yīng)用

定 價:¥69.00

作 者: 王元卓,賈巖濤,林海倫,程學(xué)旗
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302491439 出版時間: 2018-05-01 包裝:
開本: 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)是指“人、機、物”三元世界在網(wǎng)絡(luò)空間(cyberspace)中彼此交互與融合所產(chǎn)生并在互聯(lián)網(wǎng)上可獲得的大數(shù)據(jù),簡稱網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本書提出了開放知識網(wǎng)絡(luò)的概念,以概率論、圖論、矩陣分析、組合優(yōu)化等為模型基礎(chǔ),給出了一套從開放知識的感知與獲取、開放知識的融合與更新、開放知識的推斷與預(yù)測,到開放知識計算引擎的構(gòu)建及系統(tǒng)應(yīng)用的開放知識處理流程。深入探討了開放知識網(wǎng)絡(luò)的建模與計算方法,并通過開放網(wǎng)絡(luò)知識庫和應(yīng)用系統(tǒng),介紹了典型應(yīng)用案例,全面、系統(tǒng)地展示了本領(lǐng)域*新的研究成果和進展。本書可作為計算機、通信、信息等相關(guān)專業(yè)的教師、研究生和大學(xué)高年級學(xué)生的教材或教學(xué)參考書,也可供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析、商業(yè)情報挖掘、語義檢索、知識問答等方面的研究人員和工程技術(shù)人員參考。

作者簡介

  王元卓,賈巖濤,林海倫,程學(xué)旗

圖書目錄

開放網(wǎng)絡(luò)知識計算——模型、方法與應(yīng)用目錄

第一部分網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中的開放知識

第1章網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)

1.1網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)

1.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)研究的意義

1.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)

1.3.1網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性

1.3.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的不確定性

1.3.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)性

1.4網(wǎng)絡(luò)空間感知與數(shù)據(jù)表示

1.4.1網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的感知與獲取

1.4.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估與采樣

1.4.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的清洗與提煉

1.4.4網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的融合表示

1.5網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)存儲與管理體系

1.5.1分布式數(shù)據(jù)存儲

1.5.2數(shù)據(jù)高效索引

1.5.3數(shù)據(jù)世系管理

1.6網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘和社會化計算

1.6.1基于內(nèi)容信息的數(shù)據(jù)挖掘

1.6.2基于結(jié)構(gòu)信息的社會化計算

1.7網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)與應(yīng)用

1.7.1網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)平臺引擎建設(shè)

1.7.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)下的高端數(shù)據(jù)分析

1.7.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

1.8研究展望

1.9本章小結(jié)

參考文獻

第2章開放網(wǎng)絡(luò)知識

2.1概述

2.2開放網(wǎng)絡(luò)知識庫構(gòu)建

2.2.1知識庫構(gòu)建

2.2.2多源知識的融合

2.2.3知識庫的更新

2.3基于開放網(wǎng)絡(luò)知識庫的信息檢索

2.3.1意圖感知

2.3.2查詢擴展

2.3.3語義問答

2.4基于開放網(wǎng)絡(luò)知識庫的數(shù)據(jù)挖掘

2.4.1線索挖掘

2.4.2關(guān)系推理

2.4.3關(guān)系預(yù)測

2.5研究展望

2.6本章小結(jié)

參考文獻

第二部分模 型 理 論

第3章概率論

3.1概述

3.2概率

3.3條件概率和全概率公式

3.3.1條件概率

3.3.2全概率公式

3.4貝葉斯定理

3.5本章小結(jié)

參考文獻

第4章圖論

4.1概述

4.2有向圖與無向圖

4.3完全圖、稀疏圖與二部圖

4.3.1完全圖與稀疏圖

4.3.2二部圖

4.4子圖與樹

4.5路徑與連通性

4.5.1路徑

4.5.2連通性

4.6圖的鄰接矩陣

4.7圖的遍歷

4.7.1DFS遍歷

4.7.2BFS遍歷

4.8本章小結(jié)

參考文獻

第5章矩陣分析

5.1概述

5.2矩陣基本概念

5.3矩陣的基本運算

5.4矩陣的分解

5.5本章小結(jié)

參考文獻

第6章組合優(yōu)化

6.1概述

6.2圖的匹配

6.2.1匹配的相關(guān)概念

6.2.2最大匹配

6.2.3最大權(quán)匹配

6.3背包問題

6.3.1分支限界法

6.3.2貪婪近似算法

6.3.3模擬退火算法

6.3.4多項式時間近似方案

6.3.5其他背包問題

6.4本章小結(jié)

參考文獻

第7章開放知識網(wǎng)絡(luò)

7.1開放知識網(wǎng)絡(luò)的表示方法

7.1.1可演化的知識網(wǎng)絡(luò)模型

7.1.2知識網(wǎng)絡(luò)的分布式表示

7.1.3知識網(wǎng)絡(luò)的增量表示

7.2開放知識網(wǎng)絡(luò)表示的性質(zhì)

7.2.1收斂性

7.2.2可增量性

7.3本章小結(jié)

參考文獻

第三部分計 算 方 法

第8章開放網(wǎng)絡(luò)知識庫的構(gòu)建方法

8.1概述

8.2概念抽取方法

8.2.1相關(guān)工作

8.2.2基于詞向量的領(lǐng)域概念抽取方法

8.2.3實驗與結(jié)果分析

8.3屬性抽取方法

8.3.1開放文本屬性抽取方法

8.3.2實驗與結(jié)果分析

8.4關(guān)系抽取方法

8.4.1相關(guān)工作

8.4.2基于多句特征的領(lǐng)域概念間關(guān)系抽取方法

8.4.3基于概念相似度的潛在領(lǐng)域關(guān)系推斷方法

8.4.4實驗與結(jié)果分析

8.5概念細化方法

8.5.1方法概述

8.5.2劃分屬性的挖掘

8.5.3實驗結(jié)果

8.6本章小結(jié)

參考文獻

第9章知識融合與更新方法

9.1概述

9.2實體融合方法

9.2.1相關(guān)工作

9.2.2基于依賴圖聯(lián)合推斷的融合方法

9.2.3實驗與分析

9.3關(guān)系融合方法

9.3.1相關(guān)工作

9.3.2基于實體關(guān)系嵌入的融合方法

9.3.3實驗與分析

9.4類別融合方法

9.4.1基于復(fù)合結(jié)構(gòu)的融合方法

9.4.2基于集成排序的融合方法

9.5自適應(yīng)更新方法

9.6本章小結(jié)

參考文獻

第10章知識推斷方法

10.1概述

10.2靜態(tài)關(guān)系推斷

10.2.1相關(guān)工作

10.2.2融合結(jié)構(gòu)與內(nèi)容的關(guān)系推斷

10.3非時序動態(tài)關(guān)系推斷

10.3.1相關(guān)工作

10.3.2融合時間信息的關(guān)系推斷

10.4本章小結(jié)

參考文獻

第11章知識預(yù)測方法

11.1關(guān)系預(yù)測

11.1.1相關(guān)工作

11.1.2基于開放知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系預(yù)測

11.2實體預(yù)測

11.3本章小結(jié)

參考文獻

第四部分系統(tǒng)與應(yīng)用場景

第12章知識庫與知識分析系統(tǒng)

12.1概述

12.2Freebase知識庫

12.2.1Freebase的構(gòu)建

12.2.2Freebase的融合與更新

12.2.3Freebase的知識計算

12.2.4Freebase的典型應(yīng)用

12.3Yago知識庫

12.3.1Yago的構(gòu)建

12.3.2Yago的融合與更新

12.3.3Yago的知識計算

12.3.4Yago的典型應(yīng)用

12.4Probase知識庫

12.4.1Probase的構(gòu)建

12.4.2Probase的融合與更新

12.4.3Probase的典型應(yīng)用

12.5Knowledge Graph知識計算系統(tǒng)

12.5.1Knowledge Graph的構(gòu)建

12.5.2Knowledge Graph的典型應(yīng)用

12.6Knowledge Vault知識計算系統(tǒng)

12.6.1Knowledge Vault的構(gòu)建

12.6.2Knowledge Vault的融合與更新

12.6.3Knowledge Vault的知識計算

12.6.4Knowledge Vault的典型應(yīng)用

12.7Palantir

12.7.1Palantir的構(gòu)建

12.7.2Palantir的知識計算

12.7.3Palantir的典型應(yīng)用

12.8NELL

12.8.1NELL的構(gòu)建

12.8.2NELL的應(yīng)用

12.9開放網(wǎng)絡(luò)知識庫構(gòu)建技術(shù)的評價

12.9.1相關(guān)工作

12.9.2開放網(wǎng)絡(luò)知識庫構(gòu)建技術(shù)的多維指標(biāo)體系

12.9.3開放網(wǎng)絡(luò)知識庫構(gòu)建技術(shù)的多維量化評價方法

12.9.4實驗

12.10本章小結(jié)

參考文獻

第13章開放網(wǎng)絡(luò)知識計算引擎OpenKN

13.1OpenKN的整體架構(gòu)

13.2OpenKN的自適應(yīng)性

13.3OpenKN的演化計算

13.3.1可演化知識網(wǎng)絡(luò)

13.3.2OpenKN的演化計算算子庫

13.4本章小結(jié)

參考文獻

第14章應(yīng)用場景分析

14.1概述

14.2人物譜系關(guān)系畫像與分析

14.2.1背景與意義

14.2.2分析流程

14.2.3演示樣例

14.3領(lǐng)域事件的演化態(tài)勢分析

14.3.1背景與意義

14.3.2分析流程

14.3.3演示樣例

14.4新聞?wù)Z義推薦

14.4.1背景與意義

14.4.2分析流程

14.4.3演示樣例

14.5本章小結(jié)

參考文獻


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