中圖網(wǎng)小程序
一鍵登錄
更方便
包郵 知識圖譜與認知智能:基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景與解決方案
作者：吳睿
開本：
16開
頁數(shù)：
380
本類榜單：計算機/網(wǎng)絡(luò)銷量榜
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應(yīng)用
-
>
決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續(xù)交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
知識圖譜與認知智能:基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景與解決方案 版權(quán)信息
- ISBN：9787121425950
- 條形碼：9787121425950 ; 978-7-121-42595-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
知識圖譜與認知智能:基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景與解決方案 本書特色
從理論到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用詳解知識圖譜與認知智能，涉及知識體系建設(shè)、知識圖譜構(gòu)建、知識存儲、知識推理的基本原理與關(guān)鍵技術(shù)，以及應(yīng)用方法本書詳細講解知識圖譜的基本原理、構(gòu)建方式、使用場景等，以及產(chǎn)業(yè)界應(yīng)用知識圖譜解決不同領(lǐng)域問題的很多案例。 本書提及的知識圖譜和認知智能，以數(shù)據(jù)中臺為基礎(chǔ)，以知識連接為核心，是企業(yè)將大數(shù)據(jù)作為公司級戰(zhàn)略的重要抓手。 在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天，大量企業(yè)為提升市場競爭力而進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進一步推動企業(yè)文本、語音、圖像等信息的大規(guī)模增長，如何有效、極大化地挖掘這些海量信息的價值成為一大挑戰(zhàn)，知識圖譜則是應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的有力武器之一。知識圖譜以可視化方式展現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值，可以幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，做更科學的決策并發(fā)現(xiàn)未知的機遇。 本書全面闡述了知識圖譜的基本原理、構(gòu)建方式、使用場景等，同時介紹了產(chǎn)業(yè)界應(yīng)用知識圖譜解決不同領(lǐng)域問題的很多案例，可以幫助學生及AI技術(shù)人員等學習和應(yīng)用知識圖譜，也是企業(yè)管理者借助知識圖譜構(gòu)建新的商業(yè)模式、挖掘企業(yè)未知潛力、提升企業(yè)競爭力的優(yōu)秀參考書籍。 ——騰訊云副總裁 趙建春 本書中提及的知識圖譜和認知智能，以數(shù)據(jù)中臺為基礎(chǔ)，以知識連接為核心，是企業(yè)將大數(shù)據(jù)作為公司級戰(zhàn)略的重要抓手。這種從信息到知識再到智慧產(chǎn)生的底層邏輯體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)時代網(wǎng)絡(luò)式的、自組織的、自下而上涌現(xiàn)的公司治理思維和模式。 ——清華大學社會學系與公共管理學院合聘教授 羅家德
知識圖譜與認知智能:基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景與解決方案 內(nèi)容簡介
認知的高度決定了你創(chuàng)造價值的高度，包括你對世界的認知及世界對你的認知。知識圖譜與認知智能技術(shù)的發(fā)展，既孕育了圈層變更的機會，也帶來了人、機器、企業(yè)如何協(xié)同與博弈的難題。 本書總計12章，從理論到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用對知識圖譜與認知智能進行了介紹。第1～7章圍繞知識圖譜與認知智能的需求，以用戶、設(shè)備、企業(yè)為中心，講解知識體系建設(shè)、知識圖譜構(gòu)建、知識存儲、知識推理的基本原理與關(guān)鍵技術(shù)。第8～12章講解如何運用知識圖譜與認知智能技術(shù)，構(gòu)建產(chǎn)品化及系統(tǒng)化解決方案，以滿足企業(yè)營銷、服務(wù)、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、運維、經(jīng)營管理、數(shù)據(jù)交易等應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)需求。 讀者通過本書可以了解企業(yè)認知智能的原理、應(yīng)用方法、執(zhí)行策略，以此構(gòu)建企業(yè)認知博弈的優(yōu)異策略。企業(yè)數(shù)據(jù)智能相關(guān)從業(yè)者可以參考本書，構(gòu)建以用戶為中心的企業(yè)認知智能解決方案，通過人機協(xié)同的方式，實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的認知與引導(dǎo)，并從業(yè)務(wù)演變中獲益。此外，本書可以作為自然語言處理、知識工程、人工智能、社會計算等相關(guān)課程的教材。
知識圖譜與認知智能:基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景與解決方案 目錄
第1章 知識圖譜與認知智能理論的基本概念 1
1.1 人工智能 2
1.1.1 人工智能的類型 2
1.1.2 人工智能的能力層級 5
1.2 知識圖譜 6
1.2.1 知識的形態(tài) 6
1.2.2 知識圖譜的定義 7
1.2.3 知識圖譜涉及的技術(shù)領(lǐng)域 9
1.3 認知智能 10
1.3.1 認知智能的定義 10
1.3.2 認知智能與知識圖譜的技術(shù)關(guān)聯(lián) 13
1.3.3 認知智能的技術(shù)領(lǐng)域 14
第2章 知識圖譜與認知智能的需求場景 15
2.1 知識圖譜與認知智能需求總覽 16
2.1.1 認知智能的產(chǎn)業(yè)需求 16
2.1.2 認知智能的產(chǎn)業(yè)落地 18
2.1.3 認知智能的產(chǎn)業(yè)價值 21
2.1.4 認知智能的產(chǎn)業(yè)影響 22
2.2 個體認知智能 23
2.2.1 個體對環(huán)境的認知智能需求場景 23
2.2.2 環(huán)境對個體的認知智能需求場景 25
2.3 物聯(lián)認知智能 26
2.3.1 消費物聯(lián)網(wǎng)中的認知智能 27
2.3.2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的認知智能 29
2.4 企業(yè)認知智能 31
2.4.1 企業(yè)認知智能與企業(yè)協(xié)同 32
2.4.2 企業(yè)認知智能需求總覽 33
2.4.3 企業(yè)全域數(shù)據(jù)治理場景 35
2.4.4 企業(yè)營銷認知智能場景 36
2.4.5 企業(yè)生產(chǎn)認知智能場景 38
2.4.6 企業(yè)經(jīng)營管理認知智能場景 40
第3章 知識體系建設(shè) 42
3.1 知識體系建設(shè)理論 43
3.1.1 知識體系定義 43
3.1.2 知識體系建設(shè)的方法 44
3.1.3 知識體系建設(shè)的原則 48
3.2 用戶知識體系 49
3.2.1 用戶畫像知識體系理論 50
3.2.2 用戶畫像知識體系建設(shè)的挑戰(zhàn) 51
3.2.3 用戶畫像知識體系建設(shè)的方法 52
3.2.4 用戶畫像基礎(chǔ)知識體系 56
3.2.5 用戶營銷領(lǐng)域的用戶畫像知識體系 58
3.2.6 用戶增長領(lǐng)域的用戶畫像知識體系 62
3.3 物聯(lián)知識體系 63
3.3.1 商品知識圖譜知識體系 64
3.3.2 設(shè)備知識圖譜知識體系 66
3.4 企業(yè)業(yè)務(wù)知識體系 69
3.4.1 企業(yè)全域知識體系 69
3.4.2 企業(yè)營銷服務(wù)知識體系 71
3.4.3 企業(yè)生產(chǎn)與運維知識體系 72
3.4.4 企業(yè)經(jīng)營管理知識體系 73
3.4.5 企業(yè)風險管理與投資知識體系 74
3.5 知識體系建設(shè)與知識治理 78
3.5.1 數(shù)據(jù)治理 79
3.5.2 知識治理與企業(yè)知識戰(zhàn)略 84
第4章 知識圖譜構(gòu)建 86
4.1 知識圖譜構(gòu)建系統(tǒng) 87
4.1.1 知識圖譜的構(gòu)建流程 87
4.1.2 知識圖譜構(gòu)建系統(tǒng)的整體架構(gòu) 90
4.2 知識抽取系統(tǒng) 92
4.2.1 知識抽取的數(shù)據(jù)來源 92
4.2.2 知識抽取框架 94
4.2.3 實體抽取 100
4.2.4 關(guān)系抽取 101
4.2.5 屬性抽取 103
4.3 知識融合系統(tǒng) 104
4.3.1 知識融合的流程 104
4.3.2 知識融合系統(tǒng)的架構(gòu) 106
4.3.3 用戶域的知識融合 108
4.3.4 物聯(lián)域的知識融合 110
4.3.5 企業(yè)域的知識融合 111
4.4 知識質(zhì)量校驗 112
第5章 知識存儲與計算之圖數(shù)據(jù)庫 115
5.1 知識圖譜與圖數(shù)據(jù)庫 116
5.1.1 圖數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)知識 116
5.1.2 知識圖譜與圖數(shù)據(jù)庫存儲解決方案 118
5.1.3 知識圖譜應(yīng)用與圖數(shù)據(jù)庫 121
5.2 圖數(shù)據(jù)庫相關(guān)技術(shù) 122
5.2.1 圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展史 122
5.2.2 圖數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 123
5.2.3 圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型 124
5.2.4 圖數(shù)據(jù)庫的存儲介質(zhì) 125
5.2.5 圖數(shù)據(jù)庫的引擎 126
5.3 開源圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品介紹 126
5.4 圖數(shù)據(jù)庫評估標準 129
第6章 知識存儲計算之圖計算 130
6.1 知識圖譜與圖計算 131
6.2 圖計算基礎(chǔ) 134
6.2.1 圖網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)定義與理論 134
6.2.2 節(jié)點分析類算法 136
6.2.3 關(guān)系鏈分析類算法 137
6.2.4 全圖分析類算法 138
6.2.5 子圖匹配算法 138
6.2.6 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 138
6.3 圖深度學習 139
6.3.1 圖深度學習與知識圖譜 140
6.3.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理 141
6.3.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的對比 143
6.3.4 圖表示學習算法 144
6.3.5 GraphSAGE 146
6.3.6 GAT 148
6.4 圖計算框架 149
6.4.1 圖計算平臺的難點 149
6.4.2 開源圖計算框架介紹 150
6.4.3 圖計算平臺的評估標準 152
第7章 知識推理 155
7.1 知識推理的理論 156
7.1.1 基礎(chǔ)理論 156
7.1.2 認知科學理論 157
7.1.3 產(chǎn)業(yè)實踐理論 157
7.1.4 認知協(xié)同理論 159
7.2 知識推理的技術(shù)體系 161
7.3 知識問答 163
7.3.1 知識問答的定義與需求場景 163
7.3.2 垂直域的知識問答 166
7.3.3 知識問答產(chǎn)品的需求拆解 167
7.3.4 知識問答技術(shù)的難點 168
7.3.5 知識問答系統(tǒng)的整體技術(shù)方案 169
7.3.6 知識問答系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 171
7.3.7 知識問答系統(tǒng)中的意圖識別模塊 174
7.3.8 知識問答系統(tǒng)中的推理查詢模塊 174
7.3.9 知識問答系統(tǒng)中的配置管理模塊 177
7.3.10 知識問答運營 178
7.4 知識補全 179
7.4.1 知識補全定義 179
7.4.2 知識補全的方法 180
7.4.3 知識補全的技術(shù)架構(gòu)與方案 183
7.4.4 對知識補全的進一步思考 184
第8章 知識圖譜管理平臺 186
8.1 知識圖譜管理平臺的產(chǎn)品架構(gòu) 187
8.1.1 知識圖譜管理平臺的應(yīng)用場景與流程 187
8.1.2 知識圖譜管理平臺的產(chǎn)品設(shè)計挑戰(zhàn) 188
8.1.3 知識圖譜管理平臺的產(chǎn)品架構(gòu)概覽 189
8.1.4 知識建模模塊 190
8.1.5 知識構(gòu)建模塊 191
8.1.6 知識存儲與計算模塊 193
8.1.7 知識推理模塊 194
8.1.8 知識圖譜管理平臺的產(chǎn)品落地 195
8.2 知識圖譜管理平臺評估 197
8.2.1 技術(shù)架構(gòu)評估 198
8.2.2 知識建模模塊評估 199
8.2.3 知識構(gòu)建模塊評估 199
8.2.4 知識存儲與計算模塊評估 200
8.2.5 知識推理模塊評估 201
8.2.6 安全能力評估 202
8.2.7 系統(tǒng)運維評估 202
第9章 知識圖譜與營銷認知智能 204
9.1 認知智能與企業(yè)營銷系統(tǒng)的整體解決方案 205
9.1.1 用戶營銷的認知過程 206
9.1.2 企業(yè)營銷系統(tǒng) 207
9.1.3 企業(yè)營銷認知智能的系統(tǒng)實現(xiàn) 209
9.1.4 營銷認知之企業(yè)私域流量場景 212
9.1.5 營銷認知之B2B營銷場景 214
9.1.6 營銷認知之企業(yè)產(chǎn)銷協(xié)同場景 216
9.2 知識圖譜與用戶智能認知 217
9.2.1 用戶畫像分析引擎 218
9.2.2 用戶智能標簽引擎 219
9.2.3 智能用戶數(shù)據(jù)中臺 227
9.3 知識圖譜與社群認知引導(dǎo) 231
9.3.1 社群認知的形態(tài) 231
9.3.2 社群認知引導(dǎo)與社群演變 233
9.3.3 社群認知引導(dǎo)與智能推薦 234
9.3.4 社群認知引導(dǎo)與營銷機器人 236
9.4 知識圖譜與商品搜索 238
9.4.1 商品搜索基礎(chǔ)理論 239
9.4.2 商品搜索技術(shù)架構(gòu) 241
9.5 知識圖譜與智能推薦 244
9.5.1 知識圖譜助力推薦的方法論 245
9.5.2 知識圖譜助力推薦的技術(shù)架構(gòu) 247
9.5.3 知識圖譜助力推薦的產(chǎn)品方案 250
9.5.4 知識圖譜助力推薦的標簽映射 253
9.6 知識圖譜與營銷服務(wù)機器人 254
9.6.1 社群營銷機器人 255
9.6.2 智能客服機器人 256
9.6.3 營銷機器人的認知能力建設(shè) 258
9.7 知識圖譜與智能供應(yīng)鏈 260
9.7.1 供應(yīng)鏈管理中的知識圖譜與認知智能 261
9.7.2 智能渠道管理 263
9.7.3 供應(yīng)鏈風險預(yù)警 264
9.7.4 企業(yè)智能采購助手 266
第10章 知識圖譜與物聯(lián)網(wǎng)認知智能 269
10.1 設(shè)備認知智能 270
10.2 設(shè)備知識圖譜建設(shè) 272
10.3 設(shè)備數(shù)據(jù)采集、存儲與計算 274
10.3.1 設(shè)備數(shù)據(jù)采集與存儲計算平臺 274
10.3.2 設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)與圖數(shù)據(jù)庫 275
10.3.3 設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)與圖計算 277
10.3.4 電網(wǎng)配網(wǎng)潮流計算 278
10.4 設(shè)備健康管理 280
10.4.1 設(shè)備健康狀態(tài)管理系統(tǒng) 280
10.4.2 設(shè)備運維檢修 283
10.5 設(shè)備智能調(diào)度與先進控制 286
10.5.1 設(shè)備智能調(diào)度 286
10.5.2 設(shè)備先進控制 288
10.6 能源設(shè)備認知智能解決方案 290
10.6.1 能源設(shè)備認知智能解決方案總覽 290
10.6.2 能源設(shè)備知識圖譜建設(shè) 291
10.6.3 能源的知識推理案例：能源設(shè)備運行斷面檢索 295
第11章 知識圖譜與企業(yè)認知智能 300
11.1 企業(yè)認知大腦 301
11.1.1 企業(yè)認知智能戰(zhàn)略 301
11.1.2 企業(yè)認知大腦的整體架構(gòu) 304
11.1.3 企業(yè)認知大腦與企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺 308
11.1.4 企業(yè)認知大腦與企業(yè)數(shù)據(jù)中臺 309
11.1.5 企業(yè)認知大腦與企業(yè)AI中臺 310
11.1.6 企業(yè)認知智能應(yīng)用體系 311
11.1.7 企業(yè)認知大腦的團隊建設(shè) 313
11.1.8 企業(yè)認知大腦的落地流程示例 315
11.1.9 企業(yè)認知大腦的投入產(chǎn)出分析 317
11.2 企業(yè)知識庫 319
11.2.1 企業(yè)知識庫面臨的挑戰(zhàn) 319
11.2.2 企業(yè)知識庫與知識圖譜 320
11.2.3 企業(yè)知識庫的解決方案 321
11.3 企業(yè)決策助手 323
11.3.1 企業(yè)決策助手的理論體系 323
11.3.2 企業(yè)決策助手的產(chǎn)品需求 325
11.3.3 企業(yè)決策助手的產(chǎn)品方案 326
11.3.4 企業(yè)管理駕駛艙 329
11.3.5 商業(yè)智能決策助手 332
11.3.6 專業(yè)智能決策助手 334
11.4 企業(yè)辦公智能 338
11.4.1 企業(yè)辦公協(xié)同 338
11.4.2 企業(yè)數(shù)字人 339
11.4.3 企業(yè)智能組織管理 342
11.5 企業(yè)風控與投資認知智能 344
11.5.1 企業(yè)風控認知智能 345
11.5.2 企業(yè)投資認知智能 346
11.6 企業(yè)認知智能與個體認知智能 351
11.6.1 認知博弈與認知協(xié)同 351
11.6.2 宏觀協(xié)同與微觀協(xié)同 352
第12章 認知智能與數(shù)據(jù)交易流通 354
12.1 數(shù)據(jù)的要素 355
12.2 數(shù)據(jù)交易的特性 356
12.3 數(shù)據(jù)交易解決方案 357
12.3.1 數(shù)據(jù)交易解決方案總覽 358
12.3.2 數(shù)據(jù)交易的平臺建設(shè) 359
12.3.3 數(shù)據(jù)交易的知識治理 361
12.3.4 數(shù)據(jù)交易的需求匹配 361
12.3.5 數(shù)據(jù)交易的隱私保護 363
展開全部
知識圖譜與認知智能:基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景與解決方案 作者簡介
吳睿 畢業(yè)于倫敦大學學院，主要研究方向為用戶認知與引導(dǎo)，相關(guān)領(lǐng)域包括用戶畫像、知識圖譜、認知智能、搜索推薦、智能對話、社會計算等。 作為騰訊數(shù)據(jù)智能技術(shù)負責人，主導(dǎo)了多項騰訊云企業(yè)數(shù)據(jù)智能項目的落地，涉及營銷、服務(wù)、生產(chǎn)、運維、企業(yè)經(jīng)營管理等多個領(lǐng)域，開發(fā)了騰訊星圖、騰訊云知識圖譜、騰訊云圖計算等多款產(chǎn)品。 作為騰訊數(shù)據(jù)負責人，主導(dǎo)規(guī)劃并建設(shè)了QQ用戶畫像體系，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺，支持廣告營銷、個性化推薦、用戶增長、信貸風控、金融投資等多項業(yè)務(wù)。
書友推薦
- >
企鵝口袋書系列·偉大的思想20:論自然選擇(英漢雙語)
- >
巴金－再思錄
- >
莉莉和章魚
- >
李白與唐代文化
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
- >
月亮虎
- >
羅庸西南聯(lián)大授課錄
本類暢銷
