知識圖譜：方法、實踐與應用 - 天瓏

書名：知識圖譜：方法、實踐與應用，ISBN：7121366711，作者：王昊奮,漆桂林,陳華鈞，出版社：電子工業，出版日期：2019-08-01，分類：DeepLearning 深度學習. ESC 全部 繁體書 簡體書 英文書 硬體 現貨有庫存 可下單(含預購) 所有商品(含絕版) 熱門搜尋： python 深入淺出設計模式(HeadFirstDesignPatterns) Python機器學習(PythonMachineLearning) 人工智能基礎(高中版) VB 近期搜尋： 選單 公告 回到上一頁 門市營業客服時間調整 到店取貨新功能上線 ※進口書籍到貨延誤公告※ ※電子發票使用說明※ 天瓏行動會員卡上線囉！ ※詐騙提醒公告請勿受騙※ 活動 回到上一頁 佳魁全書系任選2書7折 英文館曬書季｜參展書任選2本85折 歐萊禮中文書展｜任選3本送限量動物提袋 元宇宙 服務｜代訂英文書 主題｜設計模式 推薦｜軟體開發聖經 無瑕的程式碼超值合購 主題｜5G IT純手工壁畫 熱門 回到上一頁 .NET 5G AgileSoftware敏捷軟體開發 AmazonWebServices Android Angular Ansible AppleDeveloper Arduino ASP.NET Bootstrap C程式語言 C# C++程式語言 Chatbot聊天機器人 Cisco CMOS CompTIA ComputerVision電腦視覺 Cross-Platform CSS Data-mining資料探勘 Data-visualization資料視覺化 DeepLearning深度學習 DesignPattern設計模式 DevOps Docker ESP32 Flutter GAN生成對抗網絡 Go程式語言 Ionic Java程式語言 JavaScript jQuery JUnit Kubernetes LabVIEW Laravel Linux LTE MachineLearning機器學習 Microservices微服務 MongoDB MySQL Node.js NoSQL OpenStack Oracle Oracle認證 Penetration-test滲透測試 PHP程式語言 Python R語言 RaspberryPi React Refactoring重構 Reinforcement強化學習 RISC-V Ruby Rust語言 Scratch Serverless TDD測試導向開發 TensorFlow 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本書系統地介紹知識圖譜涉及的關鍵技術，如知識建模、關系抽取、圖存儲、自動推理、圖譜表示學習、語義搜索、知識問答、圖挖掘分析等。

此外，本書還嘗試將學術前沿和實戰結合，讓讀者在掌握實際應用能力的同時對前沿技術發展有所瞭解。

本書既適合電腦和人工智能相關的研究人員閱讀，又適合在企業一線從事技術和應用開發的人員學習，還可作為高等院校電腦或人工智能專業師生的參考教材。

作者簡介 王昊奮，上海交通大學計算機博士。

中文知識圖譜zhishi.me創始人、OpenKG發起人之一、CCF理事、CCF術語審定工委主任、CCFTF執委、中文信息學會語言與知識計算專委會副秘書長、上海交通大學校友會AI分會秘書長。

在知識圖譜、問答系統和聊天機器人等諸多領域有豐富的研發經驗。

漆桂林，東南大學計算機學院教授、東南大學認知智能研究所所長、南京柯基數據科技有限公司首席科學家、OpenKG發起人之一、中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會副主任、中國科學技術情報學會知識組織專業委員會副主任、愛思唯爾（Elsevier）數據管理顧問委員會顧問、國際期刊JournalofDataIntelligence執行主編。

科研成果在電力故障智能檢測和知識推送、醫藥知識問答及網絡安全態勢感知系統等領域得到了實際應用。

陳華鈞，浙江大學計算機科學與技術學院教授。

浙江大學阿里巴巴知識引擎聯合實驗室負責人、浙江省大數據智能計算重點實驗室副主任、中國人工智能學會知識工程與分佈智能專業委員會副主任委員、中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會副主任委員、OpenKG發起人。

曾獲國際語義網會議ISWC佳論文獎。

目錄大綱   第1章知識圖譜概述 1.1什麼是知識圖譜 1.2知識圖譜的發展歷史 1.3知識圖譜的價值 1.4國內外典型的知識圖譜項目 1.5知識圖譜的技術流程 1.6知識圖譜的相關技術   第2章知識表示與建模 2.1什麼是知識表示 2.2人工智能早期時代的知識表示方法 2.3互聯網時代的語義網知識表示框架 2.4常見開放域知識圖譜的知識表示方法 2.5知識圖譜的向量表示方法 2.6開源工具實踐：基於Protégé的本體知識建模   第3章知識存儲 3.1知識圖譜數據庫基本知識 3.2常見知識圖譜存儲方法 3.3知識存儲關鍵技術 3.4開源工具實踐：以ApacheJena為例   第4章知識抽取與知識挖掘 4.1知識抽取任務及相關競賽 4.2面向結構化數據的知識抽取 4.3面向半結構化數據的知識抽取 4.4知識挖掘 4.5開源工具實踐：基於DeepDive的關係抽取實踐   第5章知識圖譜的融合 5.1什麼是知識圖譜融合 5.3本體概念層的融合方法與技術 5.4實例層的融合與匹配 5.5開源工具實踐：實體關係發現框架LIMES   第6章知識圖譜推理 6.1推理概述 6.2基於演繹的知識圖譜推理 6.3基於歸納的知識圖譜推理 6.4知識圖譜推理新進展 6.5開源工具實踐：基於Jena和Drools的知識推理實踐   第7章語義搜索 7.1語義搜索簡介 7.2結構化的查詢語言 7.3語義數據搜索 7.4語義搜索的交互範式 7.5語義搜索實戰   第8章知識問答 8.1知識問答概述 8.2知識問答的分類體系 8.3知識問答系統簡史 8.4評價知識問答系統 8.6開源工具實踐:使用Elasticsearch搭建簡單知識問答系統   第9章知識圖譜應用案例 9.1領域知識圖譜構建的技術流程 9.2領域知識圖譜構建的基本方法 9.3知識圖譜的領域應用案例 類似商品 85折 $866 知識圖譜研究與領域實踐 VIP95折 $1,188 $1,129 基於深度學習的自然語言處理 75折 $486 知識圖譜導論 VIP95折 $768 $730 智能聊天機器人—核心技術與算法 VIP95折 $474 $450 圖神經網絡：基礎與前沿 VIP95折 $468 $445 人工智能：知識圖譜前沿技術 85折 $890 $757 人類智慧的神殿：AI知識圖譜實作 85折 $352 Python機器學習 85折 $250 人工智能導論 VIP95折 $534 $507 人工智能技術入門