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深度學習
知識超圖 版權信息
- ISBN：9787030804662
- 條形碼：9787030804662 ; 978-7-03-080466-2
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
知識超圖 內容簡介
在信息爆炸的時代，如何有效地組織與利用海量知識是一個亟待解決的問題。知識圖譜的出現為知識的表示、存儲、推理和應用提供了一種新范式，而知識超圖是知識圖譜的拓展，融合了層次化表示、超邊結構、時間節點、事理節點等概念，可以顯著地擴充知識圖譜的內涵與功能。本書系統地介紹筆者在知識超圖理論、技術、平臺上的研究成果，包括知識圖譜的基本概念、知識超圖模型與構建、知識超圖管理與評估、知識超圖推理、知識超圖平臺設計與實現、知識超圖平臺應用等，并以無人機實際應用場景為實例貫穿全書。全書結構完整、內容翔實，從多個角度為讀者展現知識超圖技術顯著的學術價值和廣泛的應用場景，以及其在國防領域的重要應用潛力。
知識超圖 目錄
目錄第1章 知識圖譜概念與發展 11.1 源起 11.2 概念類型 31.2.1 概念內涵與外延 31.2.2 早期知識庫 41.2.3 開放知識圖譜 41.2.4 中文知識圖譜 51.2.5 領域知識圖譜 61.3 研究方向及熱點 71.3.1 知識表示學習 71.3.2 知識獲取與融合 81.3.3 知識推理 91.3.4 知識應用 101.4 其他類型知識圖譜 141.4.1 與或圖 141.4.2 常識知識圖譜 151.4.3 時序知識圖譜 161.4.4 事理圖譜 161.4.5 五元知識庫 171.5 本章小結 18參考文獻 18第2章 知識超圖模型與構建 192.1 知識超圖模型 192.1.1 知識超圖基本概念 192.1.2 知識超圖架構 212.1.3 知識超圖模式設計 232.1.4 知識超圖推理復雜度分析 252.2 知識抽取與挖掘 262.2.1 實體識別 272.2.2 關系抽取 292.2.3 屬性抽取 312.2.4 事件抽取 342.3 知識超圖構建 362.3.1 事理層構建 372.3.2 概念層構建及映射關系構建 402.3.3 實例層構建 432.4 本章小結 46參考文獻 46第3章 知識超圖管理與評估 473.1 知識超圖融合 473.1.1 知識超圖融合任務的定義 473.1.2 真值發現 493.1.3 實體鏈接 513.1.4 本體匹配 543.1.5 實體融合 553.2 存儲與更新 573.2.1 關系數據庫存儲 583.2.2 圖數據庫存儲 593.2.3 知識超圖更新 603.3 知識超圖質量評估 633.3.1 評估維度 643.3.2 評估方法 663.4 本章小結 67參考文獻 67第4章 知識圖譜與知識超圖的典型應用 684.1 語義搜索 684.2 自然語言問答 694.3 智能** 724.4 知識推理技術 754.4.1 基于邏輯規則的推理 764.4.2 基于嵌入表示的推理 784.4.3 基于神經網絡的推理 814.4.4 深度強化學習方法 874.4.5 基于對比學習的知識圖譜推理方法 894.5 本章小結 90參考文獻 90第5章 基于知識超圖的推理決策 925.1 基于模型自動構建的推理 925.1.1 任務描述 925.1.2 模型自動構建**方法 955.1.3 推理框架 965.1.4 推理實例 1015.2 基于知識超圖的混合推理 1015.2.1 混合推理的任務描述 1015.2.2 知識混合推理典型方法 1025.2.3 知識圖譜混合推理框架 1035.2.4 知識問答案例 1085.3 本章小結 112第6章 知識超圖平臺設計 1136.1 典型圖數據庫 1136.1.1 Neo4j 1136.1.2 ArangoDB 1146.1.3 Dgraph 1146.1.4 主流圖數據庫對比 1156.2 總體設計 1166.2.1 框架設計 1166.2.2 集群設計 1186.3 數據設計 1196.3.1 數據模型 1196.3.2 數據邏輯結構 1216.3.3 數據存儲結構 1236.4 功能設計 1276.4.1 外部視圖 1276.4.2 內部視圖 1276.4.3 主要功能流程圖 1286.5 本章小結 133參考文獻 133第7章 知識超圖平臺實現 1347.1 功能列表 1347.2 知識超圖模型構建 1357.2.1 類型管理 1357.2.2 對象創建 1377.2.3 超圖展示 1407.2.4 路徑查詢 1407.2.5 拓展查詢 1427.3 知識抽取及超圖融合 1437.3.1 實體關系識別 1437.3.2 實體關系核驗 1437.3.3 超圖融合 1467.4 知識推理 1477.4.1 相似事件** 1477.4.2 歸納推理 1487.4.3 演繹推理 1497.5 本章小結 149第8章 知識超圖平臺應用案例 1508.1 應用案例概述 1508.2 影響要素分析 1518.2.1 要素體系梳理 1518.2.2 關鍵要素選取 1528.3 數據獲取與處理 1538.3.1 數據源選取 1538.3.2 數據采集 1548.3.3 數據預處理 1558.4 知識超圖構建實例 1578.4.1 知識體系梳理 1578.4.2 關聯關系完善 1588.4.3 知識體系更新 1598.5 基于知識超圖的事件預測 1608.5.1 預測場景：某地衛星發射預測 1608.5.2 可預測性驗證 1608.5.3 預測模型自動優化 1638.6 基于知識超圖的推理決策 1658.6.1 數據獲取 1658.6.2 知識抽取 1668.6.3 知識體系構建 1688.6.4 事件預測 1698.7 本章小結 170參考文獻 170
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