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知識圖譜研究與領域實踐

  • 作者：馮鈞//朱躍龍//杭婷婷//陸佳民//巫義銳等|責編:邢建春
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115584212
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：274
人民幣：RMB 169.8 元      售價：元
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內容大鋼
    知識圖譜已被廣泛應用於智能信息搜索、自動問答、決策分析等領域。本書以構建領域多層次知識體系支撐智能應用為目標，系統地介紹實體關係圖譜、事理圖譜和業務主題圖譜構建過程中涉及的關鍵技術，如知識抽取、知識融合、知識存儲、事件和場景抽取、事件模式庫構建、事理規則挖掘、層次主題挖掘、動態主題挖掘、對象屬性挖掘、主題要素關聯挖掘等。此外，本書還提供豐富的案例，展現如何利用知識圖譜實現領域智能應用。
    本書內容對於知識圖譜研究和領域應用具有一定的參考意義，既適合專業人士了解知識圖譜和深度學習前沿熱點，又適合在相關領域從事知識圖譜應用開發的人員學習，還可以作為高等院校人工智慧專業師生的參考教材。
作者介紹
馮鈞//朱躍龍//杭婷婷//陸佳民//巫義銳等|責編:邢建春
目錄
第1章  緒論
  1.1  知識圖譜簡介
  1.2  領域分層知識體系
  參考文獻
第2章  實體關係圖譜構建技術
  2.1  知識抽取
    2.1.1  引言
    2.1.2  相關工作
    2.1.3  基於維基百科的知識抽取
    2.1.4  水利空間關係詞識別與提取
    2.1.5  面向領域知識圖譜的關係抽取
    2.1.6  基於強化學習的關係抽取
    2.1.7  基於聯合學習的實體關係抽取
    2.1.8  總結
  2.2  知識融合
    2.2.1  引言
    2.2.2  相關工作
    2.2.3  基於多特徵的實體消歧
    2.2.4  基於詞典的屬性對齊
    2.2.5  基於貝葉斯分析的屬性真值發現
    2.2.6  實驗分析
    2.2.7  總結
  2.3  知識存儲
    2.3.1  引言
    2.3.2  相關工作
    2.3.3  基於頻繁謂詞的擴展垂直劃分方法
    2.3.4  基於頻繁謂詞樹的SPARQL查詢方法
    2.3.5  基於混合存儲模式的分散式SPARQL查詢優化
    2.3.6  總結
  參考文獻
第3章  事理圖譜構建
  3.1  事件和場景抽取
    3.1.1  引言
    3.1.2  相關工作
    3.1.3  基於預訓練模型的事件抽取
    3.1.4  基於Bi-LG-LSTM神經網路的一元時間序列分割
    3.1.5  基於滑動窗口採樣和DTWCorr度量方式的多元時間序列分割
    3.1.6  總結
  3.2  事件模式庫構建
    3.2.1  引言
    3.2.2  相關工作
    3.2.3  基於特徵提取與選擇的多元時間序列聚類
    3.2.4  基於子序列全連接的時間序列模體挖掘
    3.2.5  基於時間序列關係的多元時間序列關聯規則挖掘
    3.2.6  總結
  3.3  事理規則挖掘
    3.3.1  引言
    3.3.2  相關工作
    3.3.3  基於事理圖譜的時空場景事件演化成因分析
    3.3.4  總結

  參考文獻
第4章  業務主題圖譜構建技術
  4.1  層次主題挖掘技術
    4.1.1  引言
    4.1.2  相關工作
    4.1.3  基於標籤信息的文本主題層次挖掘模型
    4.1.4  總結
  4.2  動態主題挖掘技術
    4.2.1  引言
    4.2.2  相關研究
    4.2.3  基於主題關聯度的動態主題演化路徑挖掘
    4.2.4  總結
  4.3  對象屬性挖掘技術
    4.3.1  引言
    4.3.2  相關工作
    4.3.3  基於LDA和同義詞識別的對象屬性挖掘
    4.3.4  總結
  4.4  主題-要素關聯挖掘技術
    4.4.1  引言
    4.4.2  相關工作
    4.4.3  基於文檔網路圖的主題關鍵要素挖掘
    4.4.4  總結
  參考文獻
第5章  領域知識應用
  5.1  智能數據服務技術的應用案例
    5.1.1  引言
    5.1.2  基於知識圖譜的多關係問答
    5.1.3  水利領域知識圖譜可視化
    5.1.4  基於知識圖譜的個性化推薦
    5.1.5  面向基礎水利對象的多模態數據關聯與應用
    5.1.6  總結
  5.2  智能決策支持的應用案例
    5.2.1  引言
    5.2.2  基於時空特徵模式庫的決策方案生成和優化
    5.2.3  基於事理圖譜演化模式的反向成因分析
    5.2.4  總結
  5.3  智能預測模型的應用案例
    5.3.1  引言
    5.3.2  基於多特徵小樣本數據的洪水預報
    5.3.3  基於可解釋的時空注意力網路方法的洪水預報
    5.3.4  基於特徵融合的洪水預測
    5.3.5  基於可解釋的洪水多步預測方法
    5.3.6  總結
  5.4  基於耦合網路的業務協同預演
    5.4.1  引言
    5.4.2  耦合網路定義與表示
    5.4.3  面向業務的協同預演系統架構
    5.4.4  總結
  參考文獻

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