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網絡大數據是指“人、機、物”三元世界在網絡空間(cyberspace)中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據,簡稱網絡數據。本書提出了開放知識網絡的概念,以概率論、圖論、矩陣分析、組合優化等為模型基礎,給出了一套從開放知識的感知與獲取、開放知識的融合與更新、開放知識的推斷與預測,到開放知識計算引擎的構建及系統應用的開放知識處理流程。深入探討了開放知識網絡的建模與計算方法,並通過開放網絡知識庫和應用系統,介紹了典型應用案例,全面、系統地展示了本領域最新的研究成果和進展。 本書可作為計算機、通信、信息等相關專業的教師、研究生和大學高年級學生的教材或教學參考書,也可供行業大數據分析、商業情報挖掘、語義檢索、知識問答等方面的研究人員和工程技術人員參考。
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- 书名页
- 版权页
- 内容简介
- 前言
- 目录
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第一部分 网络大数据中的开放知识
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第1章 网络大数据
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1.1 网络大数据
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1.2 网络大数据研究的意义
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1.3 网络大数据带来的挑战
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1.4 网络空间感知与数据表示
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1.5 网络大数据存储与管理体系
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1.6 网络大数据挖掘和社会化计算
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1.7 网络数据平台系统与应用
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1.8 研究展望
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1.9 本章小结
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参考文献
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第2章 开放网络知识
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2.1 概述
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2.2 开放网络知识库构建
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2.3 基于开放网络知识库的信息检索
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2.4 基于开放网络知识库的数据挖掘
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2.5 研究展望
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2.6 本章小结
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参考文献
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第二部分 模型理论
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第3章 概率论
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3.1 概述
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3.2 概率
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3.3 条件概率和全概率公式
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3.4 贝叶斯定理
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3.5 本章小结
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参考文献
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第4章 图论
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4.1 概述
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4.2 有向图与无向图
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4.3 完全图、稀疏图与二部图
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4.4 子图与树
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4.5 路径与连通性
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4.6 图的邻接矩阵
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4.7 图的遍历
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4.8 本章小结
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参考文献
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第5章 矩阵分析
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5.1 概述
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5.2 矩阵基本概念
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5.3 矩阵的基本运算
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5.4 矩阵的分解
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5.5 本章小结
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参考文献
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第6章 组合优化
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6.1 概述
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6.2 图的匹配
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6.3 背包问题
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6.4 本章小结
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参考文献
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第7章 开放知识网络
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7.1 开放知识网络的表示方法
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7.2 开放知识网络表示的性质
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7.3 本章小结
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参考文献
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第三部分 计算方法
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第8章 开放网络知识库的构建方法
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8.1 概述
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8.2 概念抽取方法
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8.3 属性抽取方法
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8.4 关系抽取方法
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8.5 概念细化方法
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8.6 本章小结
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参考文献
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第9章 知识融合与更新方法
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9.1 概述
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9.2 实体融合方法
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9.3 关系融合方法
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9.4 类别融合方法
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9.5 自适应更新方法
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9.6 本章小结
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参考文献
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第10章 知识推断方法
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10.1 概述
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10.2 静态关系推断
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10.3 非时序动态关系推断
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10.4 本章小结
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参考文献
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第11章 知识预测方法
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11.1 关系预测
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11.2 实体预测
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11.3 本章小结
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参考文献
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第四部分 系统与应用场景
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第12章 知识库与知识分析系统
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12.1 概述
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12.2 Freebase知识库
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12.3 Yago知识库
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12.4 Probase知识库
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12.5 Knowledge Graph知识计算系统
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12.6 Knowledge Vault知识计算系统
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12.7 Palantir
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12.8 NELL
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12.9 开放网络知识库构建技术的评价
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12.10 本章小结
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参考文献
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第13章 开放网络知识计算引擎OpenKN
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13.1 OpenKN的整体架构
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13.2 OpenKN的自适应性
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13.3 OpenKN的演化计算
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13.4 本章小结
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参考文献
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第14章 应用场景分析
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14.1 概述
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14.2 人物谱系关系画像与分析
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14.3 领域事件的演化态势分析
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14.4 新闻语义推荐
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14.5 本章小结
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参考文献
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- 彩插
- 出版地 : 中國大陸
- 語言 : 簡體中文
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