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知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案 版权信息
- ISBN：9787121425950
- 条形码：9787121425950 ; 978-7-121-42595-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案 本书特色
从理论到产业应用详解知识图谱与认知智能，涉及知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术，以及应用方法本书详细讲解知识图谱的基本原理、构建方式、使用场景等，以及产业界应用知识图谱解决不同领域问题的很多案例。 本书提及的知识图谱和认知智能，以数据中台为基础，以知识连接为核心，是企业将大数据作为公司级战略的重要抓手。 在产业互联网快速发展的今天，大量企业为提升市场竞争力而进行数字化转型。企业的数字化转型进一步推动企业文本、语音、图像等信息的大规模增长，如何有效、极大化地挖掘这些海量信息的价值成为一大挑战，知识图谱则是应对这一挑战的有力武器之一。知识图谱以可视化方式展现数据的价值，可以帮助企业优化业务流程，做更科学的决策并发现未知的机遇。 本书全面阐述了知识图谱的基本原理、构建方式、使用场景等，同时介绍了产业界应用知识图谱解决不同领域问题的很多案例，可以帮助学生及AI技术人员等学习和应用知识图谱，也是企业管理者借助知识图谱构建新的商业模式、挖掘企业未知潜力、提升企业竞争力的优秀参考书籍。 ——腾讯云副总裁 赵建春 本书中提及的知识图谱和认知智能，以数据中台为基础，以知识连接为核心，是企业将大数据作为公司级战略的重要抓手。这种从信息到知识再到智慧产生的底层逻辑体现了互联网时代网络式的、自组织的、自下而上涌现的公司治理思维和模式。 ——清华大学社会学系与公共管理学院合聘教授 罗家德
知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案 内容简介
认知的高度决定了你创造价值的高度，包括你对世界的认知及世界对你的认知。知识图谱与认知智能技术的发展，既孕育了圈层变更的机会，也带来了人、机器、企业如何协同与博弈的难题。 本书总计12章，从理论到产业应用对知识图谱与认知智能进行了介绍。第1～7章围绕知识图谱与认知智能的需求，以用户、设备、企业为中心，讲解知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术。第8～12章讲解如何运用知识图谱与认知智能技术，构建产品化及系统化解决方案，以满足企业营销、服务、供应链、生产、运维、经营管理、数据交易等应用场景的业务需求。 读者通过本书可以了解企业认知智能的原理、应用方法、执行策略，以此构建企业认知博弈的优异策略。企业数据智能相关从业者可以参考本书，构建以用户为中心的企业认知智能解决方案，通过人机协同的方式，实现对业务的认知与引导，并从业务演变中获益。此外，本书可以作为自然语言处理、知识工程、人工智能、社会计算等相关课程的教材。
知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案 目录
第1章 知识图谱与认知智能理论的基本概念 1
1.1 人工智能 2
1.1.1 人工智能的类型 2
1.1.2 人工智能的能力层级 5
1.2 知识图谱 6
1.2.1 知识的形态 6
1.2.2 知识图谱的定义 7
1.2.3 知识图谱涉及的技术领域 9
1.3 认知智能 10
1.3.1 认知智能的定义 10
1.3.2 认知智能与知识图谱的技术关联 13
1.3.3 认知智能的技术领域 14
第2章 知识图谱与认知智能的需求场景 15
2.1 知识图谱与认知智能需求总览 16
2.1.1 认知智能的产业需求 16
2.1.2 认知智能的产业落地 18
2.1.3 认知智能的产业价值 21
2.1.4 认知智能的产业影响 22
2.2 个体认知智能 23
2.2.1 个体对环境的认知智能需求场景 23
2.2.2 环境对个体的认知智能需求场景 25
2.3 物联认知智能 26
2.3.1 消费物联网中的认知智能 27
2.3.2 工业物联网中的认知智能 29
2.4 企业认知智能 31
2.4.1 企业认知智能与企业协同 32
2.4.2 企业认知智能需求总览 33
2.4.3 企业全域数据治理场景 35
2.4.4 企业营销认知智能场景 36
2.4.5 企业生产认知智能场景 38
2.4.6 企业经营管理认知智能场景 40
第3章 知识体系建设 42
3.1 知识体系建设理论 43
3.1.1 知识体系定义 43
3.1.2 知识体系建设的方法 44
3.1.3 知识体系建设的原则 48
3.2 用户知识体系 49
3.2.1 用户画像知识体系理论 50
3.2.2 用户画像知识体系建设的挑战 51
3.2.3 用户画像知识体系建设的方法 52
3.2.4 用户画像基础知识体系 56
3.2.5 用户营销领域的用户画像知识体系 58
3.2.6 用户增长领域的用户画像知识体系 62
3.3 物联知识体系 63
3.3.1 商品知识图谱知识体系 64
3.3.2 设备知识图谱知识体系 66
3.4 企业业务知识体系 69
3.4.1 企业全域知识体系 69
3.4.2 企业营销服务知识体系 71
3.4.3 企业生产与运维知识体系 72
3.4.4 企业经营管理知识体系 73
3.4.5 企业风险管理与投资知识体系 74
3.5 知识体系建设与知识治理 78
3.5.1 数据治理 79
3.5.2 知识治理与企业知识战略 84
第4章 知识图谱构建 86
4.1 知识图谱构建系统 87
4.1.1 知识图谱的构建流程 87
4.1.2 知识图谱构建系统的整体架构 90
4.2 知识抽取系统 92
4.2.1 知识抽取的数据来源 92
4.2.2 知识抽取框架 94
4.2.3 实体抽取 100
4.2.4 关系抽取 101
4.2.5 属性抽取 103
4.3 知识融合系统 104
4.3.1 知识融合的流程 104
4.3.2 知识融合系统的架构 106
4.3.3 用户域的知识融合 108
4.3.4 物联域的知识融合 110
4.3.5 企业域的知识融合 111
4.4 知识质量校验 112
第5章 知识存储与计算之图数据库 115
5.1 知识图谱与图数据库 116
5.1.1 图数据库的基础知识 116
5.1.2 知识图谱与图数据库存储解决方案 118
5.1.3 知识图谱应用与图数据库 121
5.2 图数据库相关技术 122
5.2.1 图数据库技术的发展史 122
5.2.2 图数据库与传统数据库 123
5.2.3 图数据库的数据模型 124
5.2.4 图数据库的存储介质 125
5.2.5 图数据库的引擎 126
5.3 开源图数据库产品介绍 126
5.4 图数据库评估标准 129
第6章 知识存储计算之图计算 130
6.1 知识图谱与图计算 131
6.2 图计算基础 134
6.2.1 图网络的基础定义与理论 134
6.2.2 节点分析类算法 136
6.2.3 关系链分析类算法 137
6.2.4 全图分析类算法 138
6.2.5 子图匹配算法 138
6.2.6 社区发现算法 138
6.3 图深度学习 139
6.3.1 图深度学习与知识图谱 140
6.3.2 图神经网络算法的原理 141
6.3.3 图神经网络算法的对比 143
6.3.4 图表示学习算法 144
6.3.5 GraphSAGE 146
6.3.6 GAT 148
6.4 图计算框架 149
6.4.1 图计算平台的难点 149
6.4.2 开源图计算框架介绍 150
6.4.3 图计算平台的评估标准 152
第7章 知识推理 155
7.1 知识推理的理论 156
7.1.1 基础理论 156
7.1.2 认知科学理论 157
7.1.3 产业实践理论 157
7.1.4 认知协同理论 159
7.2 知识推理的技术体系 161
7.3 知识问答 163
7.3.1 知识问答的定义与需求场景 163
7.3.2 垂直域的知识问答 166
7.3.3 知识问答产品的需求拆解 167
7.3.4 知识问答技术的难点 168
7.3.5 知识问答系统的整体技术方案 169
7.3.6 知识问答系统的技术架构 171
7.3.7 知识问答系统中的意图识别模块 174
7.3.8 知识问答系统中的推理查询模块 174
7.3.9 知识问答系统中的配置管理模块 177
7.3.10 知识问答运营 178
7.4 知识补全 179
7.4.1 知识补全定义 179
7.4.2 知识补全的方法 180
7.4.3 知识补全的技术架构与方案 183
7.4.4 对知识补全的进一步思考 184
第8章 知识图谱管理平台 186
8.1 知识图谱管理平台的产品架构 187
8.1.1 知识图谱管理平台的应用场景与流程 187
8.1.2 知识图谱管理平台的产品设计挑战 188
8.1.3 知识图谱管理平台的产品架构概览 189
8.1.4 知识建模模块 190
8.1.5 知识构建模块 191
8.1.6 知识存储与计算模块 193
8.1.7 知识推理模块 194
8.1.8 知识图谱管理平台的产品落地 195
8.2 知识图谱管理平台评估 197
8.2.1 技术架构评估 198
8.2.2 知识建模模块评估 199
8.2.3 知识构建模块评估 199
8.2.4 知识存储与计算模块评估 200
8.2.5 知识推理模块评估 201
8.2.6 安全能力评估 202
8.2.7 系统运维评估 202
第9章 知识图谱与营销认知智能 204
9.1 认知智能与企业营销系统的整体解决方案 205
9.1.1 用户营销的认知过程 206
9.1.2 企业营销系统 207
9.1.3 企业营销认知智能的系统实现 209
9.1.4 营销认知之企业私域流量场景 212
9.1.5 营销认知之B2B营销场景 214
9.1.6 营销认知之企业产销协同场景 216
9.2 知识图谱与用户智能认知 217
9.2.1 用户画像分析引擎 218
9.2.2 用户智能标签引擎 219
9.2.3 智能用户数据中台 227
9.3 知识图谱与社群认知引导 231
9.3.1 社群认知的形态 231
9.3.2 社群认知引导与社群演变 233
9.3.3 社群认知引导与智能推荐 234
9.3.4 社群认知引导与营销机器人 236
9.4 知识图谱与商品搜索 238
9.4.1 商品搜索基础理论 239
9.4.2 商品搜索技术架构 241
9.5 知识图谱与智能推荐 244
9.5.1 知识图谱助力推荐的方法论 245
9.5.2 知识图谱助力推荐的技术架构 247
9.5.3 知识图谱助力推荐的产品方案 250
9.5.4 知识图谱助力推荐的标签映射 253
9.6 知识图谱与营销服务机器人 254
9.6.1 社群营销机器人 255
9.6.2 智能客服机器人 256
9.6.3 营销机器人的认知能力建设 258
9.7 知识图谱与智能供应链 260
9.7.1 供应链管理中的知识图谱与认知智能 261
9.7.2 智能渠道管理 263
9.7.3 供应链风险预警 264
9.7.4 企业智能采购助手 266
第10章 知识图谱与物联网认知智能 269
10.1 设备认知智能 270
10.2 设备知识图谱建设 272
10.3 设备数据采集、存储与计算 274
10.3.1 设备数据采集与存储计算平台 274
10.3.2 设备物联网与图数据库 275
10.3.3 设备物联网与图计算 277
10.3.4 电网配网潮流计算 278
10.4 设备健康管理 280
10.4.1 设备健康状态管理系统 280
10.4.2 设备运维检修 283
10.5 设备智能调度与先进控制 286
10.5.1 设备智能调度 286
10.5.2 设备先进控制 288
10.6 能源设备认知智能解决方案 290
10.6.1 能源设备认知智能解决方案总览 290
10.6.2 能源设备知识图谱建设 291
10.6.3 能源的知识推理案例：能源设备运行断面检索 295
第11章 知识图谱与企业认知智能 300
11.1 企业认知大脑 301
11.1.1 企业认知智能战略 301
11.1.2 企业认知大脑的整体架构 304
11.1.3 企业认知大脑与企业物联网平台 308
11.1.4 企业认知大脑与企业数据中台 309
11.1.5 企业认知大脑与企业AI中台 310
11.1.6 企业认知智能应用体系 311
11.1.7 企业认知大脑的团队建设 313
11.1.8 企业认知大脑的落地流程示例 315
11.1.9 企业认知大脑的投入产出分析 317
11.2 企业知识库 319
11.2.1 企业知识库面临的挑战 319
11.2.2 企业知识库与知识图谱 320
11.2.3 企业知识库的解决方案 321
11.3 企业决策助手 323
11.3.1 企业决策助手的理论体系 323
11.3.2 企业决策助手的产品需求 325
11.3.3 企业决策助手的产品方案 326
11.3.4 企业管理驾驶舱 329
11.3.5 商业智能决策助手 332
11.3.6 专业智能决策助手 334
11.4 企业办公智能 338
11.4.1 企业办公协同 338
11.4.2 企业数字人 339
11.4.3 企业智能组织管理 342
11.5 企业风控与投资认知智能 344
11.5.1 企业风控认知智能 345
11.5.2 企业投资认知智能 346
11.6 企业认知智能与个体认知智能 351
11.6.1 认知博弈与认知协同 351
11.6.2 宏观协同与微观协同 352
第12章 认知智能与数据交易流通 354
12.1 数据的要素 355
12.2 数据交易的特性 356
12.3 数据交易解决方案 357
12.3.1 数据交易解决方案总览 358
12.3.2 数据交易的平台建设 359
12.3.3 数据交易的知识治理 361
12.3.4 数据交易的需求匹配 361
12.3.5 数据交易的隐私保护 363
展开全部
知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案 作者简介
吴睿 毕业于伦敦大学学院，主要研究方向为用户认知与引导，相关领域包括用户画像、知识图谱、认知智能、搜索推荐、智能对话、社会计算等。 作为腾讯数据智能技术负责人，主导了多项腾讯云企业数据智能项目的落地，涉及营销、服务、生产、运维、企业经营管理等多个领域，开发了腾讯星图、腾讯云知识图谱、腾讯云图计算等多款产品。 作为腾讯数据负责人，主导规划并建设了QQ用户画像体系，通过统一的数据中台，支持广告营销、个性化推荐、用户增长、信贷风控、金融投资等多项业务。
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