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知识图谱技术与应用 版权信息
- ISBN：9787115519665
- 条形码：9787115519665 ; 978-7-115-51966-5
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
知识图谱技术与应用 本书特色
本书系统地介绍了知识图谱的相关概念、技术要素与应用，不仅涵盖了知识图谱技术的发展历程与特点，也涵盖了当前阶段知识图谱的主要应用，并分析了未来的发展趋势与挑战。本书从理论综述、技术解读、应用场景、实战分析等多个角度进行了阐述，内容全面且易于理解。 本书是一本入门级图书，面向具备一定计算机知识但没有知识图谱构建经验的读者，旨在帮助他们掌握知识图谱构建的专业知识。同时，本书还面向渴望了解知识图谱应用的各行业人员，旨在帮助他们拓展视野、开阔思路。相信所有对知识图谱感兴趣的读者通过阅读本书都能有所收获。
知识图谱技术与应用 内容简介
本书系统地介绍了知识图谱的相关概念、技术要素与应用, 不仅涵盖了知识图谱技术的发展历程与特点, 也涵盖了当前阶段知识图谱的主要应用, 并分析了未来的发展趋势与挑战。本书从理论综述、技术解读、应用场景、实战分析等多个角度进行了阐述, 内容全面且易于理解。
知识图谱技术与应用 目录
目录
**章 知识图谱概述 / 1
**节 什么是知识图谱 / 2
一、知识图谱的定义 / 2
二、对知识图谱定义的解读 / 3
三、知识图谱的通用表示 / 6
第二节 知识图谱的发展历程 / 8
一、起源：科学知识图谱 / 8
二、发展：知识库 / 9
三、形成：知识图谱 / 11
第三节 知识图谱的架构 / 13
一、逻辑架构 / 13
二、技术架构 / 14
第四节 知识图谱的特点 / 16
一、与早期语义网络的比较 / 16
二、与早期知识库的比较 / 17
三、与传统数据技术的比较 / 18
第五节 知识图谱的应用 / 18
一、知识图谱应用于搜索——查询理解 / 18
二、知识图谱应用于回答——自动问答 / 19
三、知识图谱应用于查阅——文档表示 / 19
第六节 知识图谱的重要意义 / 20
一、提升互联网服务 / 20
二、升级传统行业 / 21
三、改善社会治理 / 21
第七节 代表性的知识图谱 / 22
一、经典的通用知识图谱 / 24
二、经典的行业知识图谱 / 26
三、基于互联网搜索的知识图谱 / 27
四、中文开放知识图谱联盟 / 29
第二章 通用知识图谱的技术要素 / 31
**节 知识表示与建模 / 32
一、知识表示 / 32
二、知识建模 / 37
第二节 知识抽取与挖掘 / 40
一、知识抽取 / 40
二、知识挖掘 / 46
第三节 知识存储与融合 / 49
一、知识存储 / 49
二、知识融合 / 51
第四节 知识检索与推理 / 54
一、知识检索 / 54
二、知识推理 / 56
第三章 行业知识图谱的应用场景 / 59
**节 行业知识图谱的特点 / 59
第二节 公安行业 / 60
一、行业应用背景 / 61
二、解决方案 / 62
第三节 金融行业 / 65
一、行业应用背景 / 65
二、应用场景 / 66
第四节 教育行业 / 67
一、行业应用背景 / 68
二、解决方案 / 68
三、应用价值 / 72
第五节 电信行业 / 75
一、智能客服系统 / 75
二、电信反欺诈 / 81
第六节 工业 / 84
一、工业知识图谱构建 / 84
二、工业知识图谱应用场景 / 85
第四章 知识图谱的发展趋势与挑战 / 87
**节 知识图谱的发展趋势 / 87
一、与机器学习相互渗透融合 / 88
二、向更多行业渗透 / 89
三、从学术转移到产业界 / 90
第二节 知识图谱面临的挑战 / 91
一、知识获取效率较低 / 91
二、知识融合的难点难以突破 / 91
三、知识推理应用进展缓慢 / 92
四、缺乏高质量知识库 / 93
五、行业知识图谱构建困难 / 93
六、商业模式面临阻碍 / 93
第五章 知识图谱实战案例 / 95
**节 基于知识图谱的医疗决策辅助系统 / 96
一、痛点难点 / 96
二、实现路径 / 96
三、应用效果 / 102
第二节 利用知识图谱构建“虚拟生命” / 103
一、痛点难点 / 103
二、实现路径 / 104
三、应用效果 / 106
第三节 股份制银行知识图谱案例 / 107
一、痛点难点 / 107
二、实现路径 / 108
三、应用效果 / 110
第四节 基于公安知识图谱的禁毒大数据分析平台 / 111
一、痛点难点 / 111
二、实现路径 / 112
三、应用效果 / 114
第六章 知识图谱构建工具 / 115
**节 Pajek / 115
一、Pajek软件概述 / 115
二、Pajek的主要特点 / 116
三、Pajek的数据结构 / 118
第二节 CiteSpace / 119
一、CiteSpace软件概述 / 119
二、CiteSpace的主要特点 / 120
三、CiteSpace的结果呈现 / 121
第三节 UCINET / 122
一、UCINET软件概述 / 122
二、UCINET的主要特点 / 122
三、UCINET的主要分析方法 / 124
第四节 Gephi / 124
一、Gephi软件概述 / 124
二、Gephi的主要特点 / 125
第五节 VOSviewer / 126
一、VOSviewer软件概述 / 126
二、VOSviewer的主要特点 / 127
三、VOSviewer的结果呈现 / 128
第六节 VantagePoint / 129
一、VantagePoint软件概述 / 129
二、VantagePoint的主要特点 / 130
第七节 Sci2 / 131
一、Sci2软件概述 / 131
二、Sci2的主要特点 / 132
第八节 SciMAT / 133
一、SciMAT软件概述 / 133
二、SciMAT的主要特点 / 134
参考文献 / 137
**章 知识图谱概述 / 1
**节 什么是知识图谱 / 2
一、知识图谱的定义 / 2
二、对知识图谱定义的解读 / 3
三、知识图谱的通用表示 / 6
第二节 知识图谱的发展历程 / 8
一、起源：科学知识图谱 / 8
二、发展：知识库 / 9
三、形成：知识图谱 / 11
第三节 知识图谱的架构 / 13
一、逻辑架构 / 13
二、技术架构 / 14
第四节 知识图谱的特点 / 16
一、与早期语义网络的比较 / 16
二、与早期知识库的比较 / 17
三、与传统数据技术的比较 / 18
第五节 知识图谱的应用 / 18
一、知识图谱应用于搜索——查询理解 / 18
二、知识图谱应用于回答——自动问答 / 19
三、知识图谱应用于查阅——文档表示 / 19
第六节 知识图谱的重要意义 / 20
一、提升互联网服务 / 20
二、升级传统行业 / 21
三、改善社会治理 / 21
第七节 代表性的知识图谱 / 22
一、经典的通用知识图谱 / 24
二、经典的行业知识图谱 / 26
三、基于互联网搜索的知识图谱 / 27
四、中文开放知识图谱联盟 / 29
第二章 通用知识图谱的技术要素 / 31
**节 知识表示与建模 / 32
一、知识表示 / 32
二、知识建模 / 37
第二节 知识抽取与挖掘 / 40
一、知识抽取 / 40
二、知识挖掘 / 46
第三节 知识存储与融合 / 49
一、知识存储 / 49
二、知识融合 / 51
第四节 知识检索与推理 / 54
一、知识检索 / 54
二、知识推理 / 56
第三章 行业知识图谱的应用场景 / 59
**节 行业知识图谱的特点 / 59
第二节 公安行业 / 60
一、行业应用背景 / 61
二、解决方案 / 62
第三节 金融行业 / 65
一、行业应用背景 / 65
二、应用场景 / 66
第四节 教育行业 / 67
一、行业应用背景 / 68
二、解决方案 / 68
三、应用价值 / 72
第五节 电信行业 / 75
一、智能客服系统 / 75
二、电信反欺诈 / 81
第六节 工业 / 84
一、工业知识图谱构建 / 84
二、工业知识图谱应用场景 / 85
第四章 知识图谱的发展趋势与挑战 / 87
**节 知识图谱的发展趋势 / 87
一、与机器学习相互渗透融合 / 88
二、向更多行业渗透 / 89
三、从学术转移到产业界 / 90
第二节 知识图谱面临的挑战 / 91
一、知识获取效率较低 / 91
二、知识融合的难点难以突破 / 91
三、知识推理应用进展缓慢 / 92
四、缺乏高质量知识库 / 93
五、行业知识图谱构建困难 / 93
六、商业模式面临阻碍 / 93
第五章 知识图谱实战案例 / 95
**节 基于知识图谱的医疗决策辅助系统 / 96
一、痛点难点 / 96
二、实现路径 / 96
三、应用效果 / 102
第二节 利用知识图谱构建“虚拟生命” / 103
一、痛点难点 / 103
二、实现路径 / 104
三、应用效果 / 106
第三节 股份制银行知识图谱案例 / 107
一、痛点难点 / 107
二、实现路径 / 108
三、应用效果 / 110
第四节 基于公安知识图谱的禁毒大数据分析平台 / 111
一、痛点难点 / 111
二、实现路径 / 112
三、应用效果 / 114
第六章 知识图谱构建工具 / 115
**节 Pajek / 115
一、Pajek软件概述 / 115
二、Pajek的主要特点 / 116
三、Pajek的数据结构 / 118
第二节 CiteSpace / 119
一、CiteSpace软件概述 / 119
二、CiteSpace的主要特点 / 120
三、CiteSpace的结果呈现 / 121
第三节 UCINET / 122
一、UCINET软件概述 / 122
二、UCINET的主要特点 / 122
三、UCINET的主要分析方法 / 124
第四节 Gephi / 124
一、Gephi软件概述 / 124
二、Gephi的主要特点 / 125
第五节 VOSviewer / 126
一、VOSviewer软件概述 / 126
二、VOSviewer的主要特点 / 127
三、VOSviewer的结果呈现 / 128
第六节 VantagePoint / 129
一、VantagePoint软件概述 / 129
二、VantagePoint的主要特点 / 130
第七节 Sci2 / 131
一、Sci2软件概述 / 131
二、Sci2的主要特点 / 132
第八节 SciMAT / 133
一、SciMAT软件概述 / 133
二、SciMAT的主要特点 / 134
参考文献 / 137
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知识图谱技术与应用 作者简介
闫树，理学博士，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所高级工程师。主要研究方向为数据流通、政务大数据、大数据产业等。牵头编写《大数据白皮书》《数据流通关键技术白皮书》《知识图谱白皮书》《城市大数据平台白皮书》《大数据产业统计口径研究报告》及数据流通、可信数据服务、安全多方计算、知识图谱等相关标准。 魏凯，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长，研究方向为大数据、数据库、区块链、知识图谱的技术标准与基准测试，以及相关产业与监管政策。主持完成10项行业标准和5项国际标准。担任ITU-T FG DLT主席、ITU-T SG16国内对口组组长、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（TC601）常务副主任等职务。2009年、2010年、2012年分别获得中国通信标准化协会（省部级）科技一等奖、二等奖和中国通信学会二等奖。 洪万福，十五年软件从业经验，擅长知识图谱、自然语言处理、大规模系统架构等。历任清华同方某控股公司首席架构师、Dell高级架构师、中软电子政务负责人、厦门某软件集团副总裁。2008年开始从事数据挖掘、机器学习相关工作，2013年创立渊亭科技并推出DataExa产品系列（知识图谱、AI中台等），专注认知智能方向在行业的应用和赋能。
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