9787302099697 路线 清华大学出版社 东方高圣 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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东方高圣 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302099697

商品编码：29438115898

包装：平装

出版时间：2005-01-01

基本信息

书名：路线

定价：30.00元

作者：东方高圣

出版社：清华大学出版社

出版日期：2005-01-01

ISBN：9787302099697

字数：158000

页码：173

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在系统地介绍了创新企业理论，并依据创新企业理论，从研究企业成长路线出发，结合中国国情，借鉴历史经验，为中国企业指明了一条新“公私合营”的发展思路。书中关于中国企业类型的划分，以及各类型企业的发展阶段和未来走向的分析，具有非常现实的启发意义。
本书适合致力于企业发展研究的专家、学者以及国企、民营企业的企业家、管理者阅读。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能时代的知识图谱：构建、表示与应用》 第一部分：知识图谱的基石：概念、理论与构建 第一章：引言：智能时代的图谱新篇章 在这个信息爆炸、智能崛起的时代，如何高效地组织、理解和利用海量数据，成为驱动科技进步与产业变革的核心挑战。传统的信息检索与知识管理方式，往往面临着语义模糊、关联性弱、理解深度不足等瓶颈。知识图谱（Knowledge Graph）应运而生，它通过构建大规模的语义网络，将现实世界中的实体、概念及其之间的丰富关系描绘出来，为人工智能提供了强大的知识支撑，深刻地改变着我们与信息互动的方式。 本章将首先深入探讨知识图谱产生的历史背景与时代需求，解析其作为人工智能“知识底座”的关键作用。我们将追溯知识图谱的发展历程，从早期的语义网概念到如今多模态、大规模知识图谱的兴起，勾勒出其演进的脉络。接着，我们将阐述知识图谱的核心构成要素，即实体（Entities）、属性（Attributes）和关系（Relations），并强调它们在构建语义网络中的重要性。通过对知识图谱基本概念的梳理，旨在为读者建立起对知识图谱的初步认知框架，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二章：知识表示的艺术：模式、逻辑与形式化 知识图谱的灵魂在于其对现实世界知识的精确、灵活的表示。本章将聚焦于知识表示这一核心环节，深入剖析构建知识图谱的技术基石。我们将首先介绍知识图谱常用的表示模式，包括RDF（Resource Description Framework）作为基础的语义表示模型，以及OWL（Web Ontology Language）在本体构建和模式定义方面的强大能力。读者将理解如何利用三元组（Subject-Predicate-Object）来表达实体间的关系，以及本体如何在概念层面统一和组织知识。 随后，我们将探讨知识表示的逻辑基础，例如描述逻辑（Description Logic）如何为知识图谱提供形式化的推理能力，以及如何利用逻辑规则来推导出隐藏的知识。我们将分析不同知识表示形式的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。此外，本章还将介绍面向大规模知识图谱的图数据库技术，例如Neo4j、ArangoDB等，以及它们在存储、查询和管理海量知识数据方面的优势，为实际的知识图谱构建提供技术指导。 第三章：知识的提取与融合：从非结构化到结构化的飞跃 海量的信息散布在互联网、文档、数据库等各种形式的载体中，其中绝大部分是高度非结构化的文本数据。如何从这些原始数据中自动、高效地提取出结构化的知识，是构建大规模知识图谱的关键挑战。本章将深入探讨知识提取与融合的技术手段。 我们将首先介绍从文本中提取实体的技术，包括命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的各种方法，如基于规则、基于统计模型（如CRF、BiLSTM-CRF）以及深度学习模型（如BERT、RoBERTa）的应用。接着，我们将聚焦于关系提取（Relation Extraction, RE），阐述如何识别实体之间的语义关系，包括监督学习、半监督学习和无监督学习等方法。此外，我们还将讨论属性提取（Attribute Extraction）的技术，以丰富实体的描述信息。 在知识提取的基础上，本章还将重点介绍知识融合（Knowledge Fusion）这一至关重要的环节。我们将探讨实体对齐（Entity Alignment）问题，即如何识别和合并指向同一现实世界实体的不同表示。常用的技术包括基于字符串匹配、基于属性相似度、基于上下文信息以及基于图嵌入的方法。同时，我们还会讨论属性融合（Attribute Fusion）和关系融合（Relation Fusion）的技术，以构建更准确、更全面的知识图谱。 第四章：本体的构建与演进：知识的组织与推理之翼 本体（Ontology）是知识图谱的骨架，它定义了领域内概念的层级结构、属性以及它们之间的关系，为知识的组织、共享和推理提供了统一的标准。本章将详细介绍本体的构建方法、常用工具以及其在知识图谱中的核心作用。 我们将从本体的基本概念出发，解释词汇（Vocabulary）、概念（Concept）、关系（Relation）、公理（Axiom）等构成要素。随后，我们将介绍本体的构建流程，包括需求分析、概念提取、关系定义、公理编写以及本体评估等步骤。我们将分析几种主流的本体构建方法，例如自顶向下、自底向上以及混合方法。 本章还将介绍常用的本体构建工具，如Protégé等，并演示如何利用这些工具进行本体的建模与编辑。同时，我们将探讨本体的演进与维护，以及如何处理本体的冲突和不一致性。最后，我们将强调本体在实现知识图谱的推理和问答功能中的重要性，例如通过本体的层级结构和逻辑规则，可以进行逻辑推断，发现新的知识。 第二部分：知识图谱的表示与推理：深度学习驱动的革新 第五章：知识表示学习：为实体与关系注入向量的活力 随着深度学习的飞速发展，知识表示学习（Knowledge Representation Learning, KRL）已成为知识图谱领域的研究热点。它旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间，使得语义上相似的实体和关系在向量空间中也具有相近的表示。本章将深入探讨各种知识表示学习模型。 我们将首先介绍基于翻译（Translation-based）的模型，如TransE系列（TransR, TransH, TransD），它们通过构建实体和关系在向量空间中的翻译关系来学习表示。接着，我们将讨论基于张量分解（Tensor Factorization-based）的模型，如RESCAL，它利用张量来捕获实体、关系以及三元组之间的复杂交互。 此外，本章还将介绍基于深度神经网络（Deep Neural Network-based）的模型，例如ConvE、R-GCN（Relational Graph Convolutional Networks）等，它们能够有效地捕捉知识图谱的结构信息和非线性关系。我们将分析这些模型在知识图谱补全、链接预测、实体分类等任务上的应用，并探讨它们在处理大规模、稀疏知识图谱时的优势与挑战。 第六章：知识图谱推理：从已知到未知的智慧飞跃 知识图谱的价值不仅在于其对已知知识的组织，更在于其能够通过推理发现隐含的、未明确表达的知识。本章将聚焦于知识图谱推理（Knowledge Graph Reasoning）的各种技术。 我们将首先介绍基于规则的推理方法，如逻辑编程（Logic Programming）和OWL推理器（OWL Reasoners）的应用。我们将分析如何利用本体的公理和逻辑规则进行演绎推理（Deductive Reasoning），从而推导出新的事实。 随后，我们将深入探讨基于路径的推理（Path-based Reasoning）方法，例如AMIE+等，它们通过学习实体间的推理路径来发现新的关系。此外，我们还将介绍基于嵌入（Embedding-based）的推理方法，即利用前面章节介绍的知识表示学习模型，在向量空间中进行推理，例如通过向量运算来预测缺失的实体或关系。 最后，本章还将讨论多步推理（Multi-hop Reasoning）和归纳推理（Inductive Reasoning）等更复杂的推理任务，以及在不完整、有噪声的知识图谱上进行有效推理的技术挑战。 第七章：多模态知识图谱：融合视听，理解更丰富的世界 现实世界的信息远不止文本，图像、语音、视频等多种模态的信息共同构成了我们对世界的认知。多模态知识图谱（Multimodal Knowledge Graph）致力于融合不同模态的数据，构建更全面、更丰富的知识表示。本章将探讨多模态知识图谱的构建、表示与应用。 我们将首先介绍多模态知识图谱的定义与构成，包括如何将图像、文本、语音等不同模态的数据关联起来。我们将分析如何从图像中提取视觉实体和属性，以及如何将这些视觉信息与文本描述相结合，形成多模态的三元组。 接着，我们将介绍多模态知识表示学习的技术，例如如何利用多模态嵌入模型（Multimodal Embedding Models）将不同模态的数据映射到统一的向量空间，以实现跨模态的检索与推理。我们将讨论如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来捕捉多模态知识图谱中的复杂结构。 最后，本章还将探讨多模态知识图谱在图像描述生成、视觉问答、智能推荐、跨模态检索等领域的应用，展示其在提升人工智能理解与交互能力方面的巨大潜力。 第三部分：知识图谱的应用与发展：赋能智能化的无限可能 第八章：搜索引擎与智能问答：信息获取的革命性飞跃 知识图谱已成为现代搜索引擎和智能问答系统的核心驱动力，极大地提升了信息获取的效率与智能化水平。本章将重点介绍知识图谱在这些领域的具体应用。 我们将首先分析知识图谱如何改进传统搜索引擎。通过构建实体链接、关系识别和语义理解，知识图谱能够实现更精准的搜索结果排序、信息摘要生成以及直接回答用户问题，而非仅仅返回网页链接。我们将探讨如何利用知识图谱构建富文本搜索结果（Rich Snippets）和知识面板（Knowledge Panels）。 接着，我们将深入研究知识图谱在智能问答（Intelligent Question Answering, IQA）中的作用。我们将分析问答系统的基本架构，包括自然语言理解（NLU）、知识图谱构建、问题映射、推理与答案生成等环节。我们将介绍基于查询图（Query Graph）的问答方法，以及如何利用知识图谱进行多步推理以回答复杂问题。 此外，本章还将讨论知识图谱在对话式AI（Conversational AI）中的应用，例如如何通过知识图谱支持聊天机器人进行更自然、更具上下文的交互。 第九章：推荐系统与个性化服务：洞察用户需求，提供精准服务 在个性化服务日益重要的今天，推荐系统扮演着至关重要的角色。知识图谱能够有效地提升推荐系统的准确性、多样性和可解释性。本章将深入探讨知识图谱在推荐系统中的应用。 我们将首先分析传统的推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐）的局限性，并阐述知识图谱如何弥补这些不足。我们将介绍如何利用知识图谱中的实体、属性和关系来丰富用户画像和物品画像，从而更深入地理解用户偏好和物品特征。 接着，我们将探讨几种基于知识图谱的推荐方法。包括：利用知识图谱进行特征提取和嵌入（Feature Extraction and Embedding），例如将知识图谱中的实体和关系转化为向量表示，然后用于训练推荐模型；利用知识图谱的图结构进行路径推理（Path Reasoning），发现用户与物品之间的隐藏关联；以及如何利用知识图谱的可解释性来提供更透明、更值得信赖的推荐理由。 此外，本章还将讨论知识图谱在跨领域推荐（Cross-domain Recommendation）和冷启动问题（Cold-start Problem）的解决方面的优势。 第十章：其他重要应用领域：知识图谱的广阔天地 知识图谱的应用远不止于搜索引擎和推荐系统，它正在深刻地影响着各行各业，催生出许多创新的解决方案。本章将介绍知识图谱在其他一些重要领域的应用。 我们将首先探讨知识图谱在金融领域的应用，例如用于风险评估、欺诈检测、智能投顾以及企业知识图谱的构建，以提高信息透明度和决策效率。 接着，我们将讨论知识图谱在医疗健康领域的应用，如辅助诊断、药物研发、基因组学研究以及患者健康管理。通过构建疾病、症状、药物、治疗方案之间的知识图谱，可以实现更精准的个性化治疗。 此外，本章还将介绍知识图谱在智能制造、智慧城市、生物信息学、社交网络分析、内容推荐、以及教育领域的应用。我们将通过具体的案例分析，展示知识图谱如何赋能这些领域，解决实际问题，推动智能化发展。 第十一章：挑战与未来展望：迈向更智能、更泛在的知识图谱 尽管知识图谱已经取得了显著的成就，但仍面临诸多挑战，同时也孕育着广阔的未来发展前景。本章将对知识图谱的当前挑战进行梳理，并展望其未来的发展趋势。 我们将深入分析当前知识图谱面临的关键挑战，包括：大规模知识图谱的构建与维护成本高昂；知识的准确性、一致性和时效性问题；推理能力的进一步提升；多模态知识的深度融合；以及如何保证知识图谱的隐私与安全。 接着，我们将展望知识图谱的未来发展方向。这包括：面向更复杂、更抽象知识的表示方法；更强大、更具可解释性的推理引擎；与大模型（Large Models）的融合，实现更智能的知识生成与应用；以及知识图谱在元宇宙（Metaverse）等新兴领域的应用。 最后，我们将强调知识图谱作为人工智能核心技术的战略意义，及其在构建通用人工智能（AGI）道路上的重要作用。通过对挑战与未来的探讨，旨在激发读者对知识图谱领域进一步研究与创新的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书摆在桌面上，光是翻开扉页就能感受到那种沉甸甸的学术气息。我记得当时买它，主要是被封面上那种严谨的排版风格所吸引，感觉它一定蕴含了大量的真知灼见。深入阅读之后，我发现作者在构建理论框架时展现出了惊人的逻辑性和条理性。他们没有满足于停留在表层的概念介绍，而是深入挖掘了核心机制的内在联系，就像一位精密的钟表匠，将复杂的齿轮咬合得天衣无缝。尤其是在探讨那些需要跨学科知识背景才能理解的部分时，作者巧妙地运用了大量的类比和图示，极大地降低了理解的门槛，让那些原本望而生畏的抽象概念变得触手可及。我特别欣赏它在案例分析上的选择，它们并非是那些老生常谈的经典案例，而是选取了一些非常新颖、贴近当前行业前沿的实例，这使得书中的理论不仅仅是纸面上的推演，而是真正能够指导实践的工具。每一次读完一个章节，我都感觉自己的知识体系被重新梳理和加固了一遍，那种豁然开朗的感觉，是阅读很多其他同类书籍时都未曾体验到的酣畅淋漓。

评分☆☆☆☆☆

如果让我从一个更侧重于应用角度的读者的身份来评价，这本书最大的优势在于它的“可操作性”。很多理论书籍读完后，你可能会感觉自己掌握了一套宏大的知识体系，但一旦要将其转化为实际行动时，却感到无从下手，仿佛理论和实践之间隔着一道鸿沟。然而，这本书却非常有效地弥合了这一点。在每一个核心理论讲解结束后，作者总会提供一到两个“实战演练”的环节，这些环节往往会引导读者思考如何将刚刚学到的工具应用于解决现实中遇到的具体问题。我尝试着运用书中的方法论去分析了我正在进行的一个项目，结果发现它提供了一种全新的、更具系统性的分析视角，帮助我成功识别了此前忽略的关键瓶颈。这让我深切体会到，这本书并非仅仅是学术殿堂里的“阳春白雪”，它具有强大的“接地气”的能力，是理论联系实际的典范之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量也值得称赞。在这个充斥着快速消费品的时代，能够看到如此用心制作的纸质书，实在是一种享受。纸张的触感细腻，油墨的着色均匀，即便是大段的文字排版，长时间阅读下来眼睛也不会感到过度疲劳。我想，出版方对内容质量的重视程度，也体现在了对实体书本身的打磨上。我个人有一个习惯，就是喜欢在书页空白处做批注，这本书记载了我大量的思考轨迹和疑问点，书页上密密麻麻的记号本身，就构成了一部我个人的学习侧记。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一个陪伴我成长的“学习伙伴”。我尤其喜欢书中附带的那些精美插图和表格，它们的设计简洁而有效，能够精准地将复杂的概念可视化，这对于我们这种依赖视觉信息的学习者来说，简直是莫大的福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它所覆盖的知识面之宽泛，使得它在很大程度上超越了单一学科的范畴，更像是一部综合性的“方法论宝典”。作者显然投入了巨大的心血来梳理和整合不同领域的前沿思想，并将它们有机地编织在一起，形成一个自洽的知识网络。阅读过程中，我时不时会停下来，感叹于作者构建这种跨界联系的巧妙。比如，它在解释某种决策模型时，会自然地引用到心理学中的认知偏差理论，或者在描述系统优化时，会引入一点点复杂性科学的视角。这种融会贯通的能力，让这本书的论述充满了生命力和动态感，而不是僵硬的教条。对于渴望构建多元化思维模型的读者来说，这本书无疑是提供了一个绝佳的平台，它教会你如何看待问题，而不仅仅是告诉你答案是什么。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是一次漫长而又充满挑战的旅程。它需要的不仅仅是时间投入，更需要读者保持高度的专注力，因为稍不留神，你可能就会错过一个关键的论证环节，导致后续内容的理解出现断裂。我第一次尝试快速浏览时就碰了壁，感觉信息量太大了，像是面对一片茂密的森林，找不到清晰的路径。后来，我调整了策略，决定采用“慢读精研”的方式，结合笔记本和荧光笔，对每一个重要的定义和推论都进行二次加工和总结。这种深入挖掘的过程虽然耗费精力，但回报是巨大的。它迫使我跳出原有的思维定势，去审视那些我习以为常的“常识”，并从更深层次上去理解事物运作的底层逻辑。书中的某些章节，涉及的数学推导和模型构建，即便对于有一定基础的读者来说，也需要反复揣摩，但这恰恰是这本书价值所在——它拒绝敷衍，要求读者拿出真正的学术态度去对待。