3.8 用户推荐指数
互联网
类型
可以朗读
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91千字
字数
2019-11-01
发行日期
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主编推荐语
中国信通院专家倾情撰写和推荐，知识图谱方法技术与实践应用指南。
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。 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。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第一章 知识图谱概述
- 第一节 什么是知识图谱
- 一、知识图谱的定义
- 二、对知识图谱定义的解读
- 1.表现形式
- 2.涵盖范围
- 3.技术表现
- 4.研究价值
- 5.应用价值
- 三、知识图谱的通用表示
- 第二节 知识图谱的发展历程
- 一、起源：科学知识图谱
- 二、发展：知识库
- 三、形成：知识图谱
- 第三节 知识图谱的架构
- 一、逻辑架构
- 二、技术架构
- 第四节 知识图谱的特点
- 一、与早期语义网络的比较
- 二、与早期知识库的比较
- 三、与传统数据技术的比较
- 第五节 知识图谱的应用
- 一、知识图谱应用于搜索
- 二、知识图谱应用于回答
- 三、知识图谱应用于查阅
- 第六节 知识图谱的重要意义
- 一、提升互联网服务
- 二、升级传统行业
- 三、改善社会治理
- 第七节 代表性的知识图谱
- 一、经典的通用知识图谱
- 1.FreeBase
- 2.DBpedia
- 3.YAGO
- 4.Wikidata
- 二、经典的行业知识图谱
- 1.IMDb
- 2.MusicBrainz
- 3.ConceptNet
- 三、基于互联网搜索的知识图谱
- 1.Google Knowledge Graph
- 2.微软“概念图谱”
- 3.百度知心
- 4.搜狗知立方
- 四、中文开放知识图谱联盟
- 第二章 通用知识图谱的技术要素
- 第一节 知识表示与建模
- 一、知识表示
- 1.知识表示的概念
- 2.知识表示的原则
- 3.知识表示的形式
- 二、知识建模
- 第二节 知识抽取与挖掘
- 一、知识抽取
- 1.知识抽取的主要方法
- 2.各类数据的抽取方式
- 二、知识挖掘
- 1.知识挖掘的流程
- 2.知识挖掘的主要方法
- 第三节 知识存储与融合
- 一、知识存储
- 二、知识融合
- 第四节 知识检索与推理
- 一、知识检索
- 二、知识推理
- 第三章 行业知识图谱的应用场景
- 第一节 行业知识图谱的特点
- 第二节 公安行业
- 一、行业应用背景
- 二、解决方案
- 1.基于公安知识图谱的超级智能检索
- 2.基于公安知识图谱的全警实战警务大脑解决方案
- 3.基于公安知识图谱的情报信息分析挖掘平台解决方案
- 第三节 金融行业
- 一、行业应用背景
- 二、应用场景
- 1.客户风险监测与预警
- 2.内部审计
- 3.智能投研
- 4.反欺诈
- 5.智能营销
- 第四节 教育行业
- 一、行业应用背景
- 二、解决方案
- （一）知识图谱构建
- 1.结构化数据构建
- 2.数据融合
- 3.数据抽取
- （二）知识图谱查询
- （三）知识图谱更新
- 三、应用价值
- （一）语义搜索
- （二）智能推荐
- （三）个性化学习
- 第五节 电信行业
- 一、智能客服系统
- 1.行业需求
- 2.解决方案
- 3.知识图谱的构建
- 4.知识获取
- 5.知识融合
- 6.知识推理
- 7.知识问答
- 8.图谱展示
- 二、电信反欺诈
- 1.行业需求
- 2.原始数据
- 3.关键共词分析
- 第六节 工业
- 一、工业知识图谱构建
- 1.结构化知识抽取
- 2.非结构化知识抽取
- 二、工业知识图谱应用场景
- 第四章 知识图谱的发展趋势与挑战
- 第一节 知识图谱的发展趋势
- 一、与机器学习相互渗透融合
- 二、向更多行业渗透
- 三、从学术界转移到产业界
- 第二节 知识图谱面临的挑战
- 一、知识获取效率较低
- 二、知识融合的难点难以突破
- 三、知识推理应用进展缓慢
- 四、缺乏高质量知识库
- 五、行业知识图谱构建困难
- 六、商业模式面临阻碍
- 第五章 知识图谱实战案例
- 第一节 基于知识图谱的医疗决策辅助系统
- 一、痛点难点
- 二、实现路径
- 三、应用效果
- 第二节 利用知识图谱构建“虚拟生命”
- 一、痛点难点
- 二、实现路径
- 三、应用效果
- 第三节 股份制银行知识图谱案例
- 一、痛点难点
- 二、实现路径
- 三、应用效果
- 第四节 基于公安知识图谱的禁毒大数据分析平台
- 一、痛点难点
- 二、实现路径
- 三、应用效果
- 第六章 知识图谱构建工具
- 第一节 Pajek
- 一、Pajek软件概述
- 二、Pajek的主要特点
- 1.计算快速
- 2.可视化
- 3.抽象化
- 三、Pajek的数据结构
- 第二节 CiteSpace
- 一、CiteSpace软件概述
- 二、CiteSpace的主要特点
- 1.动态追踪
- 2.可视化与序列化兼具
- 3.知识图谱构建功能完整
- 三、CiteSpace的结果呈现
- 第三节 UCINET
- 一、UCINET软件概述
- 二、UCINET的主要特点
- 1.矩阵格式的数据处理
- 2.多样化的分析方法
- 3.集成可视化软件包
- 三、UCINET的主要分析方法
- 第四节 Gephi
- 一、Gephi软件概述
- 二、Gephi的主要特点
- 1.可扩展性
- 2.实时可视化
- 3.探索性
- 4.动态过滤
- 第五节 VOSviewer
- 一、VOSviewer软件概述
- 二、VOSviewer的主要特点
- 1.基于关联强度的数据处理
- 2.傻瓜化操作
- 3.智能可视化
- 三、VOSviewer的结果呈现
- 第六节 VantagePoint
- 一、VantagePoint软件概述
- 二、VantagePoint的主要特点
- 1.优秀的数据预处理和数据清理功能
- 2.有效的数据归档工具
- 3.安全的应用环境
- 第七节 Sci2
- 一、Sci2软件概述
- 二、Sci2的主要特点
- 1.丰富的插件
- 2.强大的数据处理能力
- 3.多种可视化模式
- 第八节 SciMAT
- 一、SciMAT软件概述
- 二、SciMAT的主要特点
- 1.全流程分析
- 2.时序分析
- 3.数据管理和预处理能力
- 参考文献
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评分及书评
3.8
6个评分
给这本书评了2.0勉强能看本书对知识图谱新入门的人很不友好！里面很多术语连个注解都没有，对于不少概念的解释比较笼统，读了后反而更困惑，需要通过百度才能知道具体的意思。甚至有的术语连百度都搜不到，比如：表外字、表内字、非用字、条件用字等…
给这本书评了4.0作为知识图谱入门级参考书，能够让人快速了解知识图谱相关的过程和概念。
给这本书评了5.0出于好奇而打开，轻量级阅读友好型，逻辑性好，从理论知识到实践案例言简意赅。对于扩展阅读有帮助，达到了 “领进门” 的目的。
出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
