开放网路知识计算——模型、方法与套用
作者:王元卓、贾岩涛、林海伦、程学旗
定价:69元
印次:1-1
ISBN:9787302491439
出版日期:2018.05.01
印刷日期:2018.05.16
定价:69元
印次:1-1
ISBN:9787302491439
出版日期:2018.05.01
印刷日期:2018.05.16
网路大数据是指“人、机、物”三元世界在网路空间(cyberspace)中彼此互动与融合所产生并在网际网路上可获得的大数据,简称网路数据。本书提出了开放知识网路的概念,以机率论、图论、矩阵分析、组合最佳化等为模型基础,给出了一套从开放知识的感知与获取、开放知识的融合与更新、开放知识的推断与预测,到开放知识计算引擎的构建及系统套用的开放知识处理流程。深入探讨了开放知识网路的建模与计算方法,并通过开放网路知识库和套用系统,介绍了典型套用案例,全面、系统地展示了本领域最新的研究成果和进展。本书可作为计算机、通信、信息等相关专业的教师、研究生和大学高年级学生的教材或教学参考书,也可供行业大数据分析、商业情报挖掘、语义检索、知识问答等方面的研究人员和工程技术人员参考。
编辑推荐
该书是作者五年多的时间里研究成果的系统性介绍,全书从机率论、图论、矩阵分析、组合最佳化等开放网路知识计算所需的基础知识讲起,系统性介绍了开放知识网路的知识库快速构建、知识更新与融合、隐含知识推断与知识的时序预测的模型方法与技术,并通过开放网路知识库和套用系统,介绍了多种开放知识网路的典型套用案例。
目录
开放网路知识计算——模型、方法与套用目录
第一部分网路大数据中的开放知识
第1章网路大数据
1.1网路大数据
1.2网路大数据研究的意义
1.3网路大数据带来的挑战
1.3.1网路大数据的複杂性
1.3.2网路大数据的不确定性
1.3.3网路大数据的涌现性
1.4网路空间感知与数据表示
1.4.1网路大数据的感知与获取
1.4.2网路大数据的质量评估与採样
1.4.3网路大数据的清洗与提炼
1.4.4网路大数据的融合表示
1.5网路大数据存储与管理体系
1.5.1分散式数据存储
1.5.2数据高效索引
1.5.3数据世系管理
1.6网路大数据挖掘和社会化计算
1.6.1基于内容信息的数据挖掘
1.6.2基于结构信息的社会化计算
1.7网路数据平台系统与套用
1.7.1网路大数据平台引擎建设
1.7.2网路大数据下的高端数据分析
1.7.3网路大数据的套用
1.8研究展望
1.9本章小结
参考文献
第2章开放网路知识
2.1概述
2.2开放网路知识库构建
2.2.1知识库构建
2.2.2多源知识的融合
2.2.3知识库的更新
2.3基于开放网路知识库的信息检索
2.3.1意图感知
2.3.2查询扩展
2.3.3语义问答
2.4基于开放网路知识库的数据挖掘
2.4.1线索挖掘
2.4.2关係推理
2.4.3关係预测
2.5研究展望
2.6本章小结
参考文献
第二部分模 型 理 论
第3章机率论
3.1概述
3.2机率
3.3条件机率和全机率公式
3.3.1条件机率
3.3.2全机率公式
3.4贝叶斯定理
3.5本章小结
参考文献
第4章图论
4.1概述
4.2有向图与无向图
4.3完全图、稀疏图与二部图
4.3.1完全图与稀疏图
4.3.2二部图
4.4子图与树
4.5路径与连通性
4.5.1路径
4.5.2连通性
4.6图的邻接矩阵
4.7图的遍历
4.7.1DFS遍历
4.7.2BFS遍历
4.8本章小结
参考文献
第5章矩阵分析
5.1概述
5.2矩阵基本概念
5.3矩阵的基本运算
5.4矩阵的分解
5.5本章小结
参考文献
第6章组合最佳化
6.1概述
6.2图的匹配
6.2.1匹配的相关概念
6.2.2最大匹配
6.2.3最大权匹配
6.3背包问题
6.3.1分支限界法
6.3.2贪婪近似算法
6.3.3模拟退火算法
6.3.4多项式时间近似方案
6.3.5其他背包问题
6.4本章小结
参考文献
第7章开放知识网路
7.1开放知识网路的表示方法
7.1.1可演化的知识网路模型
7.1.2知识网路的分散式表示
7.1.3知识网路的增量表示
7.2开放知识网路表示的性质
7.2.1收敛性
7.2.2可增量性
7.3本章小结
参考文献
第三部分计算方法
第8章开放网路知识库的构建方法
8.1概述
8.2概念抽取方法
8.2.1相关工作
8.2.2基于词向量的领域概念抽取方法
8.2.3实验与结果分析
8.3属性抽取方法
8.3.1开放文本属性抽取方法
8.3.2实验与结果分析
8.4关係抽取方法
8.4.1相关工作
8.4.2基于多句特徵的领域概念间关係抽取方法
8.4.3基于概念相似度的潜在领域关係推断方法
8.4.4实验与结果分析
8.5概念细化方法
8.5.1方法概述
8.5.2划分属性的挖掘
8.5.3实验结果
8.6本章小结
参考文献
第9章知识融合与更新方法
9.1概述
9.2实体融合方法
9.2.1相关工作
9.2.2基于依赖图联合推断的融合方法
9.2.3实验与分析
9.3关係融合方法
9.3.1相关工作
9.3.2基于实体关係嵌入的融合方法
9.3.3实验与分析
9.4类别融合方法
9.4.1基于複合结构的融合方法
9.4.2基于集成排序的融合方法
9.5自适应更新方法
9.6本章小结
参考文献
第10章知识推断方法
10.1概述
10.2静态关係推断
10.2.1相关工作
10.2.2融合结构与内容的关係推断
10.3非时序动态关係推断
10.3.1相关工作
10.3.2融合时间信息的关係推断
10.4本章小结
参考文献
第11章知识预测方法
11.1关係预测
11.1.1相关工作
11.1.2基于开放知识网路的关係预测
11.2实体预测
11.3本章小结
参考文献
第四部分系统与套用场景
第12章知识库与知识分析系统
12.1概述
12.2Freebase知识库
12.2.1Freebase的构建
12.2.2Freebase的融合与更新
12.2.3Freebase的知识计算
12.2.4Freebase的典型套用
12.3Yago知识库
12.3.1Yago的构建
12.3.2Yago的融合与更新
12.3.3Yago的知识计算
12.3.4Yago的典型套用
12.4Probase知识库
12.4.1Probase的构建
12.4.2Probase的融合与更新
12.4.3Probase的典型套用
12.5KnowledgeGraph知识计算系统
12.5.1KnowledgeGraph的构建
12.5.2KnowledgeGraph的典型套用
12.6KnowledgeVault知识计算系统
12.6.1KnowledgeVault的构建
12.6.2KnowledgeVault的融合与更新
12.6.3KnowledgeVault的知识计算
12.6.4KnowledgeVault的典型套用
12.7Palantir
12.7.1Palantir的构建
12.7.2Palantir的知识计算
12.7.3Palantir的典型套用
12.8NELL
12.8.1NELL的构建
12.8.2NELL的套用
12.9开放网路知识库构建技术的评价
12.9.1相关工作
12.9.2开放网路知识库构建技术的多维指标体系
12.9.3开放网路知识库构建技术的多维量化评价方法
12.9.4实验
12.10本章小结
参考文献
第13章开放网路知识计算引擎OpenKN
13.1OpenKN的整体架构
13.2OpenKN的自适应性
13.3OpenKN的演化计算
13.3.1可演化知识网路
13.3.2OpenKN的演化计算运算元库
13.4本章小结
参考文献
第14章套用场景分析
14.1概述
14.2人物谱系关係画像与分析
14.2.1背景与意义
14.2.2分析流程
14.2.3演示样例
14.3领域事件的演化态势分析
14.3.1背景与意义
14.3.2分析流程
14.3.3演示样例
14.4新闻语义推荐
14.4.1背景与意义
14.4.2分析流程
14.4.3演示样例
14.5本章小结
参考文献