可信性测度论——处理主观不确定性的现代方法论(英文版) 9787030570864 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘彦奎 著

图书标签:

• 可信性理论
• 不确定性
• 主观概率
• 决策分析
• 风险评估
• 贝叶斯方法
• 证据理论
• Dempster-Shafer理论
• 模糊逻辑
• 人工智能

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030570864

商品编码：29628198934

包装：平装

出版时间：2018-04-01

基本信息

书名:可信性测度论——处理主观不确定性的现代方法论(英文版)

定价：128.00元

售价：121.6元,便宜6.4元,折扣95

作者:刘彦奎

出版社：科学出版社

出版日期：2018-04-01

ISBN：9787030570864

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版次：31

装帧：平装

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内容提要

无

目录

作者介绍

文摘

序言

知识图谱构建与应用：理论基础、关键技术与前沿探索 图书简介 本书全面深入地探讨了知识图谱（Knowledge Graph, KG）的理论基础、核心构建技术、关键应用场景以及未来的发展趋势。在信息爆炸的时代，如何有效地组织、表示、管理和利用海量异构数据，已成为人工智能领域亟待解决的关键问题。知识图谱以其结构化、语义化的强大能力，为解决这一挑战提供了革命性的范式。 本书旨在为从事自然语言处理、数据科学、人工智能研究与开发的专业人士、研究人员以及高年级本科生和研究生，提供一个系统、严谨且与时俱进的知识体系。我们力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点，使读者不仅理解知识图谱背后的数学原理和逻辑基础，更能掌握其实际构建与部署的方法。 第一部分：知识图谱的理论基石与表示方法 本部分首先奠定了理解知识图谱的必要理论基础。我们从知识的本质、语义表示的历史演进开始，逐步过渡到现代知识图谱的核心概念。 第一章：知识与语义的理论溯源 本章追溯了知识表示与管理的历史脉络，从早期的符号主义到现代的向量嵌入。深入探讨了知识的本体论（Ontology）基础，阐述了“实体-关系-实体”三元组（Triple）结构作为知识基本单元的优势与局限。讨论了知识的层次性、多样性及其在不同应用场景下的表现形式。 第二章：知识图谱的结构化表示 详细介绍了当前主流的知识图谱数据模型。重点剖析了基于RDF（资源描述框架）的Web语义模型及其演化，以及图数据库（如Neo4j, JanusGraph）在知识存储中的作用。此外，对Datalog、SPARQL等查询语言进行了深入的介绍，强调了结构化查询在复杂知识发现中的不可替代性。 第三章：知识表示学习（Knowledge Representation Learning, KRL） 这是现代知识图谱技术的核心。本章系统地梳理了KRL的数学基础，主要分为基于嵌入模型（Embedding Models）和神经张量模型两大类。 基于距离和语义匹配的模型： 深入分析TransE、TransH、TransR等经典模型的原理、优势与适用场景。讨论了这些模型如何通过向量空间映射来捕捉实体和关系的语义相似性。 基于张量分解与神经网络的模型： 探讨了RESCAL、ComplEx、DistMult等模型如何利用张量运算来处理高阶关系。重点讲解了如何结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来增强对复杂关系路径的建模能力。 第二部分：知识图谱的构建流程与关键技术 知识图谱的构建是一个多阶段、高复杂度的过程。本部分聚焦于实现从原始数据到高质量知识图谱的转化所需的关键技术链条。 第四章：知识抽取（Information Extraction, IE） 知识抽取是知识图谱自动构建的基石。本章细致讲解了从非结构化文本中提取结构化知识的各项技术： 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 涵盖了基于规则、统计模型（如HMM、CRF）以及前沿深度学习方法（如BiLSTM-CRF、基于BERT/Transformer的序列标注）的最新进展。 关系抽取（Relation Extraction, RE）： 区分了监督、半监督和远程监督方法。详细解析了如何利用依存句法分析、语义角色标注（SRL）以及端到端的神经模型来识别实体间的语义联系。 事件抽取与属性抽取： 探讨了如何识别复杂的事件结构及其参与者，以及从文本中准确地抽取实体的非关系属性信息。 第五章：知识融合与对齐（Knowledge Fusion and Alignment） 现实世界中的知识来源多样，存在大量冗余、冲突和异构现象。本章着重解决如何将来自不同源的知识整合为一个统一、一致的图谱。 实体对齐（Entity Alignment）： 重点介绍基于属性、基于结构和基于学习的对齐方法。深入探讨了如何利用跨图谱的相似性度量和度规学习来识别同一现实世界实体的不同表示。 知识冲突消解： 讲解了处理不一致事实的方法，包括基于多数投票、置信度加权和集成学习的策略。 第六章：知识补全与推理（Knowledge Completion and Reasoning） 知识图谱的价值不仅在于存储已知，更在于发现未知。本章涵盖了提升图谱密度和挖掘隐含知识的技术。 知识补全（Link Prediction）： 系统回顾了基于嵌入的模型在链接预测中的应用，并探讨了如何利用路径信息和上下文信息来预测缺失的三元组。 关系推理与归纳： 介绍了基于规则的逻辑推理（如一阶逻辑、概率逻辑）与基于嵌入的归纳推理（如Neural LP、Rule-based Embedding）的结合，旨在实现知识图谱的自动扩展和规则学习。 第三部分：知识图谱的应用、评估与未来挑战 本部分将理论与技术应用于实际场景，并探讨了衡量知识图谱质量的标准和未来发展方向。 第七章：知识图谱的质量评估体系 知识图谱的可用性直接取决于其质量。本章构建了一个多维度的评估框架： 准确性评估： 针对事实性知识的正确率、召回率和F1得分的计算方法。 完备性与覆盖度： 衡量图谱对特定领域知识的覆盖深度和广度。 一致性与时效性： 如何在动态变化的数据环境中保证知识的时间有效性和内部逻辑一致性。 第八章：知识图谱在核心领域的应用实践 展示知识图谱在多个关键行业的落地案例，揭示其解决实际问题的能力： 智能问答系统（QA）： 知识图谱在复杂查询理解、答案抽取和推理生成中的核心作用。 推荐系统： 如何利用图结构来捕获用户、物品及其属性之间的复杂交互关系，实现更精准、更可解释的推荐。 金融风控与反欺诈： 通过构建实体关系网络，识别隐藏的关联交易和欺诈团伙。 生物医学研究： 用于药物发现、疾病关联分析和个性化医疗方案制定。 第九章：知识图谱的前沿探索与挑战 展望知识图谱领域的未来方向，包括如何应对当前技术的瓶颈： 动态知识图谱（Dynamic KG）： 如何实时地集成新信息并更新旧事实，以应对知识的时变性。 可解释性与因果推断： 提升知识推理过程的透明度，使机器的决策更具可信度。 多模态知识融合： 探索图像、视频、语音等非文本信息如何有效融入知识图谱，构建更全面的世界模型。 本书结构清晰，内容涵盖了从基础理论到尖端实践的完整知识链条，是理解和掌握知识图谱技术的权威参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让我眼前一亮，那种沉稳中带着一丝现代感的封面处理，很符合它所探讨的主题深度。从拿到手的那一刻起，我就能感觉到作者在内容组织上的用心。它似乎不是那种只停留在理论表面的晦涩著作，而是试图构建一个系统性的框架来应对现实世界中那些挥之不去的模糊性。我尤其欣赏它在开篇部分对“不确定性”这一核心概念的界定，那种细致入微的拆解，让人意识到我们日常生活中对许多概念的理解可能过于粗糙。它没有急于抛出复杂的公式，而是先用一系列引人深思的案例，将读者的思维拉入一个需要更精细化工具才能解决的境地。读下去，会有一种感觉，作者是在邀请你进行一次智力上的探险，每翻过一页，你都在向着更清晰的认知迈进，尽管主题本身是关于“不可知”的测度，但过程却充满了逻辑的确定性。这种对认知过程的尊重和引导，是很多专业书籍所缺乏的。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的跨学科视野非常开阔，这在探讨“测度”这类偏向基础科学的领域中是难能可贵的。它似乎在有意地将传统的概率论、信息论等工具，与认知科学、决策理论中的某些前沿概念进行对话。这种融合使得“可信性”这个抽象的概念，被赋予了更丰富的维度和更强的解释力。当我阅读到关于信息熵在主观判断中的应用时，我深刻体会到作者对现有局限性的深刻洞察。他并没有满足于用现成的工具去修补，而是试图从根本上重构思考的框架，以适应那种“知之甚少”的状态。书中对于不同测度工具适用情境的辨析，极为精妙，仿佛在提供一套高级的“工具箱”，里面每一样工具都有其独特的磨刀石和使用说明。这种对工具理性与认知局限性的深刻反思，使全书的论述不仅仅停留在“如何做”，更上升到了“为何要如此做”的哲学高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格展现出一种罕见的严谨与流畅的平衡感。它没有采用那种佶屈聱牙的学术腔调，使得即便是初次接触测度论的读者，也能在循序渐进的论述中找到理解的路径。不过，这种“易读性”绝不意味着内容的肤浅。相反，它在处理那些复杂的数学模型和哲学思辨时，表现出了惊人的穿透力。我注意到作者在引入新的测度方法时，总会先回顾其历史渊源和局限性，这种对比和反思的手法，极大地增强了理论的生命力。它不像教科书那样只是罗列知识点，更像是一位经验丰富的导师，在你即将迷失在符号的海洋中时，及时拉你一把，指出关键的逻辑节点。特别是关于主观信念如何量化的章节，作者的论述层次分明，既有理论上的高度，又不乏实践上的可操作性指导，让人读完后有一种豁然开朗的感觉，仿佛终于找到了一个可以信赖的“罗盘”，来导航那些模棱两可的判断。

评分☆☆☆☆☆

全书在收尾部分的处理，尤其体现了作者的远见卓识。在建立了一套完整的测度理论体系之后，作者并没有草草收场，而是将视角拉回到未来研究的可能性上。这种对前沿挑战和潜在悖论的直面，让这本书的价值远远超出了一个阶段性研究成果的范畴，更像是一份指引未来数十年研究方向的路线图。我特别喜欢他对于“可解释性”和“鲁棒性”的讨论，这两点在当前人工智能和大数据分析的浪潮中显得尤为重要。作者没有回避这些现代技术带来的新问题，而是试图用他建立的测度框架去勾勒应对之策。总的来说，这本书并非仅仅是一本理论专著，它更像是一份宣言，呼吁我们在面对日益复杂的世界时，必须以一种更为审慎、更为精细的测度工具来定义我们对“真实”的理解，充满了智慧和远见。

评分☆☆☆☆☆

这本书在结构设计上体现了极强的整体性和递进性，每一个章节似乎都紧密地扣合着前一个章节的结论，并为后续的推导铺平道路。这种有机联系让阅读体验非常顺畅，你不会觉得某一部分是孤立存在的理论堆砌。特别值得称赞的是，作者在阐述复杂测度模型时，经常会穿插一些历史上的争论点，比如某个特定假设在何种文化或情境下会失效。这种历史的纵深感，为冰冷的数学公式注入了人文关怀。它提醒读者，任何测度方法都不是绝对真理，而是在特定人类认知背景下被构建出来的工具。阅读过程中，我时常停下来，思考自己过往的判断是如何被这些“隐性假设”所塑造的，这种自我审视是阅读其他同类书籍时较少获得的体验。它不只是教授你一套方法，更是在训练你批判性地看待一切量化过程的能力。