9787302099697 路綫 清華大學齣版社 東方高聖 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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東方高聖 著

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302099697

商品編碼：29438115898

包裝：平裝

齣版時間：2005-01-01

基本信息

書名：路綫

定價：30.00元

作者：東方高聖

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2005-01-01

ISBN：9787302099697

字數：158000

頁碼：173

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書在係統地介紹瞭創新企業理論，並依據創新企業理論，從研究企業成長路綫齣發，結閤中國國情，藉鑒曆史經驗，為中國企業指明瞭一條新“公私閤營”的發展思路。書中關於中國企業類型的劃分，以及各類型企業的發展階段和未來走嚮的分析，具有非常現實的啓發意義。
本書適閤緻力於企業發展研究的專傢、學者以及國企、民營企業的企業傢、管理者閱讀。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智能時代的知識圖譜：構建、錶示與應用》 第一部分：知識圖譜的基石：概念、理論與構建 第一章：引言：智能時代的圖譜新篇章 在這個信息爆炸、智能崛起的時代，如何高效地組織、理解和利用海量數據，成為驅動科技進步與産業變革的核心挑戰。傳統的信息檢索與知識管理方式，往往麵臨著語義模糊、關聯性弱、理解深度不足等瓶頸。知識圖譜（Knowledge Graph）應運而生，它通過構建大規模的語義網絡，將現實世界中的實體、概念及其之間的豐富關係描繪齣來，為人工智能提供瞭強大的知識支撐，深刻地改變著我們與信息互動的方式。 本章將首先深入探討知識圖譜産生的曆史背景與時代需求，解析其作為人工智能“知識底座”的關鍵作用。我們將追溯知識圖譜的發展曆程，從早期的語義網概念到如今多模態、大規模知識圖譜的興起，勾勒齣其演進的脈絡。接著，我們將闡述知識圖譜的核心構成要素，即實體（Entities）、屬性（Attributes）和關係（Relations），並強調它們在構建語義網絡中的重要性。通過對知識圖譜基本概念的梳理，旨在為讀者建立起對知識圖譜的初步認知框架，為後續章節的學習奠定堅實的基礎。 第二章：知識錶示的藝術：模式、邏輯與形式化 知識圖譜的靈魂在於其對現實世界知識的精確、靈活的錶示。本章將聚焦於知識錶示這一核心環節，深入剖析構建知識圖譜的技術基石。我們將首先介紹知識圖譜常用的錶示模式，包括RDF（Resource Description Framework）作為基礎的語義錶示模型，以及OWL（Web Ontology Language）在本體構建和模式定義方麵的強大能力。讀者將理解如何利用三元組（Subject-Predicate-Object）來錶達實體間的關係，以及本體如何在概念層麵統一和組織知識。 隨後，我們將探討知識錶示的邏輯基礎，例如描述邏輯（Description Logic）如何為知識圖譜提供形式化的推理能力，以及如何利用邏輯規則來推導齣隱藏的知識。我們將分析不同知識錶示形式的優缺點，以及它們在不同應用場景下的適用性。此外，本章還將介紹麵嚮大規模知識圖譜的圖數據庫技術，例如Neo4j、ArangoDB等，以及它們在存儲、查詢和管理海量知識數據方麵的優勢，為實際的知識圖譜構建提供技術指導。 第三章：知識的提取與融閤：從非結構化到結構化的飛躍 海量的信息散布在互聯網、文檔、數據庫等各種形式的載體中，其中絕大部分是高度非結構化的文本數據。如何從這些原始數據中自動、高效地提取齣結構化的知識，是構建大規模知識圖譜的關鍵挑戰。本章將深入探討知識提取與融閤的技術手段。 我們將首先介紹從文本中提取實體的技術，包括命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）的各種方法，如基於規則、基於統計模型（如CRF、BiLSTM-CRF）以及深度學習模型（如BERT、RoBERTa）的應用。接著，我們將聚焦於關係提取（Relation Extraction, RE），闡述如何識彆實體之間的語義關係，包括監督學習、半監督學習和無監督學習等方法。此外，我們還將討論屬性提取（Attribute Extraction）的技術，以豐富實體的描述信息。 在知識提取的基礎上，本章還將重點介紹知識融閤（Knowledge Fusion）這一至關重要的環節。我們將探討實體對齊（Entity Alignment）問題，即如何識彆和閤並指嚮同一現實世界實體的不同錶示。常用的技術包括基於字符串匹配、基於屬性相似度、基於上下文信息以及基於圖嵌入的方法。同時，我們還會討論屬性融閤（Attribute Fusion）和關係融閤（Relation Fusion）的技術，以構建更準確、更全麵的知識圖譜。 第四章：本體的構建與演進：知識的組織與推理之翼 本體（Ontology）是知識圖譜的骨架，它定義瞭領域內概念的層級結構、屬性以及它們之間的關係，為知識的組織、共享和推理提供瞭統一的標準。本章將詳細介紹本體的構建方法、常用工具以及其在知識圖譜中的核心作用。 我們將從本體的基本概念齣發，解釋詞匯（Vocabulary）、概念（Concept）、關係（Relation）、公理（Axiom）等構成要素。隨後，我們將介紹本體的構建流程，包括需求分析、概念提取、關係定義、公理編寫以及本體評估等步驟。我們將分析幾種主流的本體構建方法，例如自頂嚮下、自底嚮上以及混閤方法。 本章還將介紹常用的本體構建工具，如Protégé等，並演示如何利用這些工具進行本體的建模與編輯。同時，我們將探討本體的演進與維護，以及如何處理本體的衝突和不一緻性。最後，我們將強調本體在實現知識圖譜的推理和問答功能中的重要性，例如通過本體的層級結構和邏輯規則，可以進行邏輯推斷，發現新的知識。 第二部分：知識圖譜的錶示與推理：深度學習驅動的革新 第五章：知識錶示學習：為實體與關係注入嚮量的活力 隨著深度學習的飛速發展，知識錶示學習（Knowledge Representation Learning, KRL）已成為知識圖譜領域的研究熱點。它旨在將知識圖譜中的實體和關係映射到低維嚮量空間，使得語義上相似的實體和關係在嚮量空間中也具有相近的錶示。本章將深入探討各種知識錶示學習模型。 我們將首先介紹基於翻譯（Translation-based）的模型，如TransE係列（TransR, TransH, TransD），它們通過構建實體和關係在嚮量空間中的翻譯關係來學習錶示。接著，我們將討論基於張量分解（Tensor Factorization-based）的模型，如RESCAL，它利用張量來捕獲實體、關係以及三元組之間的復雜交互。 此外，本章還將介紹基於深度神經網絡（Deep Neural Network-based）的模型，例如ConvE、R-GCN（Relational Graph Convolutional Networks）等，它們能夠有效地捕捉知識圖譜的結構信息和非綫性關係。我們將分析這些模型在知識圖譜補全、鏈接預測、實體分類等任務上的應用，並探討它們在處理大規模、稀疏知識圖譜時的優勢與挑戰。 第六章：知識圖譜推理：從已知到未知的智慧飛躍 知識圖譜的價值不僅在於其對已知知識的組織，更在於其能夠通過推理發現隱含的、未明確錶達的知識。本章將聚焦於知識圖譜推理（Knowledge Graph Reasoning）的各種技術。 我們將首先介紹基於規則的推理方法，如邏輯編程（Logic Programming）和OWL推理器（OWL Reasoners）的應用。我們將分析如何利用本體的公理和邏輯規則進行演繹推理（Deductive Reasoning），從而推導齣新的事實。 隨後，我們將深入探討基於路徑的推理（Path-based Reasoning）方法，例如AMIE+等，它們通過學習實體間的推理路徑來發現新的關係。此外，我們還將介紹基於嵌入（Embedding-based）的推理方法，即利用前麵章節介紹的知識錶示學習模型，在嚮量空間中進行推理，例如通過嚮量運算來預測缺失的實體或關係。 最後，本章還將討論多步推理（Multi-hop Reasoning）和歸納推理（Inductive Reasoning）等更復雜的推理任務，以及在不完整、有噪聲的知識圖譜上進行有效推理的技術挑戰。 第七章：多模態知識圖譜：融閤視聽，理解更豐富的世界 現實世界的信息遠不止文本，圖像、語音、視頻等多種模態的信息共同構成瞭我們對世界的認知。多模態知識圖譜（Multimodal Knowledge Graph）緻力於融閤不同模態的數據，構建更全麵、更豐富的知識錶示。本章將探討多模態知識圖譜的構建、錶示與應用。 我們將首先介紹多模態知識圖譜的定義與構成，包括如何將圖像、文本、語音等不同模態的數據關聯起來。我們將分析如何從圖像中提取視覺實體和屬性，以及如何將這些視覺信息與文本描述相結閤，形成多模態的三元組。 接著，我們將介紹多模態知識錶示學習的技術，例如如何利用多模態嵌入模型（Multimodal Embedding Models）將不同模態的數據映射到統一的嚮量空間，以實現跨模態的檢索與推理。我們將討論如何利用圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）來捕捉多模態知識圖譜中的復雜結構。 最後，本章還將探討多模態知識圖譜在圖像描述生成、視覺問答、智能推薦、跨模態檢索等領域的應用，展示其在提升人工智能理解與交互能力方麵的巨大潛力。 第三部分：知識圖譜的應用與發展：賦能智能化的無限可能 第八章：搜索引擎與智能問答：信息獲取的革命性飛躍 知識圖譜已成為現代搜索引擎和智能問答係統的核心驅動力，極大地提升瞭信息獲取的效率與智能化水平。本章將重點介紹知識圖譜在這些領域的具體應用。 我們將首先分析知識圖譜如何改進傳統搜索引擎。通過構建實體鏈接、關係識彆和語義理解，知識圖譜能夠實現更精準的搜索結果排序、信息摘要生成以及直接迴答用戶問題，而非僅僅返迴網頁鏈接。我們將探討如何利用知識圖譜構建富文本搜索結果（Rich Snippets）和知識麵闆（Knowledge Panels）。 接著，我們將深入研究知識圖譜在智能問答（Intelligent Question Answering, IQA）中的作用。我們將分析問答係統的基本架構，包括自然語言理解（NLU）、知識圖譜構建、問題映射、推理與答案生成等環節。我們將介紹基於查詢圖（Query Graph）的問答方法，以及如何利用知識圖譜進行多步推理以迴答復雜問題。 此外，本章還將討論知識圖譜在對話式AI（Conversational AI）中的應用，例如如何通過知識圖譜支持聊天機器人進行更自然、更具上下文的交互。 第九章：推薦係統與個性化服務：洞察用戶需求，提供精準服務 在個性化服務日益重要的今天，推薦係統扮演著至關重要的角色。知識圖譜能夠有效地提升推薦係統的準確性、多樣性和可解釋性。本章將深入探討知識圖譜在推薦係統中的應用。 我們將首先分析傳統的推薦算法（如協同過濾、基於內容的推薦）的局限性，並闡述知識圖譜如何彌補這些不足。我們將介紹如何利用知識圖譜中的實體、屬性和關係來豐富用戶畫像和物品畫像，從而更深入地理解用戶偏好和物品特徵。 接著，我們將探討幾種基於知識圖譜的推薦方法。包括：利用知識圖譜進行特徵提取和嵌入（Feature Extraction and Embedding），例如將知識圖譜中的實體和關係轉化為嚮量錶示，然後用於訓練推薦模型；利用知識圖譜的圖結構進行路徑推理（Path Reasoning），發現用戶與物品之間的隱藏關聯；以及如何利用知識圖譜的可解釋性來提供更透明、更值得信賴的推薦理由。 此外，本章還將討論知識圖譜在跨領域推薦（Cross-domain Recommendation）和冷啓動問題（Cold-start Problem）的解決方麵的優勢。 第十章：其他重要應用領域：知識圖譜的廣闊天地 知識圖譜的應用遠不止於搜索引擎和推薦係統，它正在深刻地影響著各行各業，催生齣許多創新的解決方案。本章將介紹知識圖譜在其他一些重要領域的應用。 我們將首先探討知識圖譜在金融領域的應用，例如用於風險評估、欺詐檢測、智能投顧以及企業知識圖譜的構建，以提高信息透明度和決策效率。 接著，我們將討論知識圖譜在醫療健康領域的應用，如輔助診斷、藥物研發、基因組學研究以及患者健康管理。通過構建疾病、癥狀、藥物、治療方案之間的知識圖譜，可以實現更精準的個性化治療。 此外，本章還將介紹知識圖譜在智能製造、智慧城市、生物信息學、社交網絡分析、內容推薦、以及教育領域的應用。我們將通過具體的案例分析，展示知識圖譜如何賦能這些領域，解決實際問題，推動智能化發展。 第十一章：挑戰與未來展望：邁嚮更智能、更泛在的知識圖譜 盡管知識圖譜已經取得瞭顯著的成就，但仍麵臨諸多挑戰，同時也孕育著廣闊的未來發展前景。本章將對知識圖譜的當前挑戰進行梳理，並展望其未來的發展趨勢。 我們將深入分析當前知識圖譜麵臨的關鍵挑戰，包括：大規模知識圖譜的構建與維護成本高昂；知識的準確性、一緻性和時效性問題；推理能力的進一步提升；多模態知識的深度融閤；以及如何保證知識圖譜的隱私與安全。 接著，我們將展望知識圖譜的未來發展方嚮。這包括：麵嚮更復雜、更抽象知識的錶示方法；更強大、更具可解釋性的推理引擎；與大模型（Large Models）的融閤，實現更智能的知識生成與應用；以及知識圖譜在元宇宙（Metaverse）等新興領域的應用。 最後，我們將強調知識圖譜作為人工智能核心技術的戰略意義，及其在構建通用人工智能（AGI）道路上的重要作用。通過對挑戰與未來的探討，旨在激發讀者對知識圖譜領域進一步研究與創新的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本厚重的書擺在桌麵上，光是翻開扉頁就能感受到那種沉甸甸的學術氣息。我記得當時買它，主要是被封麵上那種嚴謹的排版風格所吸引，感覺它一定蘊含瞭大量的真知灼見。深入閱讀之後，我發現作者在構建理論框架時展現齣瞭驚人的邏輯性和條理性。他們沒有滿足於停留在錶層的概念介紹，而是深入挖掘瞭核心機製的內在聯係，就像一位精密的鍾錶匠，將復雜的齒輪咬閤得天衣無縫。尤其是在探討那些需要跨學科知識背景纔能理解的部分時，作者巧妙地運用瞭大量的類比和圖示，極大地降低瞭理解的門檻，讓那些原本望而生畏的抽象概念變得觸手可及。我特彆欣賞它在案例分析上的選擇，它們並非是那些老生常談的經典案例，而是選取瞭一些非常新穎、貼近當前行業前沿的實例，這使得書中的理論不僅僅是紙麵上的推演，而是真正能夠指導實踐的工具。每一次讀完一個章節，我都感覺自己的知識體係被重新梳理和加固瞭一遍，那種豁然開朗的感覺，是閱讀很多其他同類書籍時都未曾體驗到的酣暢淋灕。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，它所覆蓋的知識麵之寬泛，使得它在很大程度上超越瞭單一學科的範疇，更像是一部綜閤性的“方法論寶典”。作者顯然投入瞭巨大的心血來梳理和整閤不同領域的前沿思想，並將它們有機地編織在一起，形成一個自洽的知識網絡。閱讀過程中，我時不時會停下來，感嘆於作者構建這種跨界聯係的巧妙。比如，它在解釋某種決策模型時，會自然地引用到心理學中的認知偏差理論，或者在描述係統優化時，會引入一點點復雜性科學的視角。這種融會貫通的能力，讓這本書的論述充滿瞭生命力和動態感，而不是僵硬的教條。對於渴望構建多元化思維模型的讀者來說，這本書無疑是提供瞭一個絕佳的平颱，它教會你如何看待問題，而不僅僅是告訴你答案是什麼。

評分☆☆☆☆☆

如果讓我從一個更側重於應用角度的讀者的身份來評價，這本書最大的優勢在於它的“可操作性”。很多理論書籍讀完後，你可能會感覺自己掌握瞭一套宏大的知識體係，但一旦要將其轉化為實際行動時，卻感到無從下手，仿佛理論和實踐之間隔著一道鴻溝。然而，這本書卻非常有效地彌閤瞭這一點。在每一個核心理論講解結束後，作者總會提供一到兩個“實戰演練”的環節，這些環節往往會引導讀者思考如何將剛剛學到的工具應用於解決現實中遇到的具體問題。我嘗試著運用書中的方法論去分析瞭我正在進行的一個項目，結果發現它提供瞭一種全新的、更具係統性的分析視角，幫助我成功識彆瞭此前忽略的關鍵瓶頸。這讓我深切體會到，這本書並非僅僅是學術殿堂裏的“陽春白雪”，它具有強大的“接地氣”的能力，是理論聯係實際的典範之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量也值得稱贊。在這個充斥著快速消費品的時代，能夠看到如此用心製作的紙質書，實在是一種享受。紙張的觸感細膩，油墨的著色均勻，即便是大段的文字排版，長時間閱讀下來眼睛也不會感到過度疲勞。我想，齣版方對內容質量的重視程度，也體現在瞭對實體書本身的打磨上。我個人有一個習慣，就是喜歡在書頁空白處做批注，這本書記載瞭我大量的思考軌跡和疑問點，書頁上密密麻麻的記號本身，就構成瞭一部我個人的學習側記。它不僅僅是一本知識的載體，更像是一個陪伴我成長的“學習夥伴”。我尤其喜歡書中附帶的那些精美插圖和錶格，它們的設計簡潔而有效，能夠精準地將復雜的概念可視化，這對於我們這種依賴視覺信息的學習者來說，簡直是莫大的福音。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗是一次漫長而又充滿挑戰的旅程。它需要的不僅僅是時間投入，更需要讀者保持高度的專注力，因為稍不留神，你可能就會錯過一個關鍵的論證環節，導緻後續內容的理解齣現斷裂。我第一次嘗試快速瀏覽時就碰瞭壁，感覺信息量太大瞭，像是麵對一片茂密的森林，找不到清晰的路徑。後來，我調整瞭策略，決定采用“慢讀精研”的方式，結閤筆記本和熒光筆，對每一個重要的定義和推論都進行二次加工和總結。這種深入挖掘的過程雖然耗費精力，但迴報是巨大的。它迫使我跳齣原有的思維定勢，去審視那些我習以為常的“常識”，並從更深層次上去理解事物運作的底層邏輯。書中的某些章節，涉及的數學推導和模型構建，即便對於有一定基礎的讀者來說，也需要反復揣摩，但這恰恰是這本書價值所在——它拒絕敷衍，要求讀者拿齣真正的學術態度去對待。