可信性測度論——處理主觀不確定性的現代方法論(英文版) 9787030570864 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉彥奎 著

圖書標籤:

• 可信性理論
• 不確定性
• 主觀概率
• 決策分析
• 風險評估
• 貝葉斯方法
• 證據理論
• Dempster-Shafer理論
• 模糊邏輯
• 人工智能

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030570864

商品編碼：29628198934

包裝：平裝

齣版時間：2018-04-01

基本信息

書名:可信性測度論——處理主觀不確定性的現代方法論(英文版)

定價：128.00元

售價：121.6元,便宜6.4元,摺扣95

作者:劉彥奎

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2018-04-01

ISBN：9787030570864

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版次：31

裝幀：平裝

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編輯推薦

內容提要

無

目錄

作者介紹

文摘

序言

知識圖譜構建與應用：理論基礎、關鍵技術與前沿探索 圖書簡介 本書全麵深入地探討瞭知識圖譜（Knowledge Graph, KG）的理論基礎、核心構建技術、關鍵應用場景以及未來的發展趨勢。在信息爆炸的時代，如何有效地組織、錶示、管理和利用海量異構數據，已成為人工智能領域亟待解決的關鍵問題。知識圖譜以其結構化、語義化的強大能力，為解決這一挑戰提供瞭革命性的範式。 本書旨在為從事自然語言處理、數據科學、人工智能研究與開發的專業人士、研究人員以及高年級本科生和研究生，提供一個係統、嚴謹且與時俱進的知識體係。我們力求在理論深度與工程實踐之間找到最佳平衡點，使讀者不僅理解知識圖譜背後的數學原理和邏輯基礎，更能掌握其實際構建與部署的方法。 第一部分：知識圖譜的理論基石與錶示方法 本部分首先奠定瞭理解知識圖譜的必要理論基礎。我們從知識的本質、語義錶示的曆史演進開始，逐步過渡到現代知識圖譜的核心概念。 第一章：知識與語義的理論溯源 本章追溯瞭知識錶示與管理的曆史脈絡，從早期的符號主義到現代的嚮量嵌入。深入探討瞭知識的本體論（Ontology）基礎，闡述瞭“實體-關係-實體”三元組（Triple）結構作為知識基本單元的優勢與局限。討論瞭知識的層次性、多樣性及其在不同應用場景下的錶現形式。 第二章：知識圖譜的結構化錶示 詳細介紹瞭當前主流的知識圖譜數據模型。重點剖析瞭基於RDF（資源描述框架）的Web語義模型及其演化，以及圖數據庫（如Neo4j, JanusGraph）在知識存儲中的作用。此外，對Datalog、SPARQL等查詢語言進行瞭深入的介紹，強調瞭結構化查詢在復雜知識發現中的不可替代性。 第三章：知識錶示學習（Knowledge Representation Learning, KRL） 這是現代知識圖譜技術的核心。本章係統地梳理瞭KRL的數學基礎，主要分為基於嵌入模型（Embedding Models）和神經張量模型兩大類。 基於距離和語義匹配的模型： 深入分析TransE、TransH、TransR等經典模型的原理、優勢與適用場景。討論瞭這些模型如何通過嚮量空間映射來捕捉實體和關係的語義相似性。 基於張量分解與神經網絡的模型： 探討瞭RESCAL、ComplEx、DistMult等模型如何利用張量運算來處理高階關係。重點講解瞭如何結閤捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）來增強對復雜關係路徑的建模能力。 第二部分：知識圖譜的構建流程與關鍵技術 知識圖譜的構建是一個多階段、高復雜度的過程。本部分聚焦於實現從原始數據到高質量知識圖譜的轉化所需的關鍵技術鏈條。 第四章：知識抽取（Information Extraction, IE） 知識抽取是知識圖譜自動構建的基石。本章細緻講解瞭從非結構化文本中提取結構化知識的各項技術： 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）： 涵蓋瞭基於規則、統計模型（如HMM、CRF）以及前沿深度學習方法（如BiLSTM-CRF、基於BERT/Transformer的序列標注）的最新進展。 關係抽取（Relation Extraction, RE）： 區分瞭監督、半監督和遠程監督方法。詳細解析瞭如何利用依存句法分析、語義角色標注（SRL）以及端到端的神經模型來識彆實體間的語義聯係。 事件抽取與屬性抽取： 探討瞭如何識彆復雜的事件結構及其參與者，以及從文本中準確地抽取實體的非關係屬性信息。 第五章：知識融閤與對齊（Knowledge Fusion and Alignment） 現實世界中的知識來源多樣，存在大量冗餘、衝突和異構現象。本章著重解決如何將來自不同源的知識整閤為一個統一、一緻的圖譜。 實體對齊（Entity Alignment）： 重點介紹基於屬性、基於結構和基於學習的對齊方法。深入探討瞭如何利用跨圖譜的相似性度量和度規學習來識彆同一現實世界實體的不同錶示。 知識衝突消解： 講解瞭處理不一緻事實的方法，包括基於多數投票、置信度加權和集成學習的策略。 第六章：知識補全與推理（Knowledge Completion and Reasoning） 知識圖譜的價值不僅在於存儲已知，更在於發現未知。本章涵蓋瞭提升圖譜密度和挖掘隱含知識的技術。 知識補全（Link Prediction）： 係統迴顧瞭基於嵌入的模型在鏈接預測中的應用，並探討瞭如何利用路徑信息和上下文信息來預測缺失的三元組。 關係推理與歸納： 介紹瞭基於規則的邏輯推理（如一階邏輯、概率邏輯）與基於嵌入的歸納推理（如Neural LP、Rule-based Embedding）的結閤，旨在實現知識圖譜的自動擴展和規則學習。 第三部分：知識圖譜的應用、評估與未來挑戰 本部分將理論與技術應用於實際場景，並探討瞭衡量知識圖譜質量的標準和未來發展方嚮。 第七章：知識圖譜的質量評估體係 知識圖譜的可用性直接取決於其質量。本章構建瞭一個多維度的評估框架： 準確性評估： 針對事實性知識的正確率、召迴率和F1得分的計算方法。 完備性與覆蓋度： 衡量圖譜對特定領域知識的覆蓋深度和廣度。 一緻性與時效性： 如何在動態變化的數據環境中保證知識的時間有效性和內部邏輯一緻性。 第八章：知識圖譜在核心領域的應用實踐 展示知識圖譜在多個關鍵行業的落地案例，揭示其解決實際問題的能力： 智能問答係統（QA）： 知識圖譜在復雜查詢理解、答案抽取和推理生成中的核心作用。 推薦係統： 如何利用圖結構來捕獲用戶、物品及其屬性之間的復雜交互關係，實現更精準、更可解釋的推薦。 金融風控與反欺詐： 通過構建實體關係網絡，識彆隱藏的關聯交易和欺詐團夥。 生物醫學研究： 用於藥物發現、疾病關聯分析和個性化醫療方案製定。 第九章：知識圖譜的前沿探索與挑戰 展望知識圖譜領域的未來方嚮，包括如何應對當前技術的瓶頸： 動態知識圖譜（Dynamic KG）： 如何實時地集成新信息並更新舊事實，以應對知識的時變性。 可解釋性與因果推斷： 提升知識推理過程的透明度，使機器的決策更具可信度。 多模態知識融閤： 探索圖像、視頻、語音等非文本信息如何有效融入知識圖譜，構建更全麵的世界模型。 本書結構清晰，內容涵蓋瞭從基礎理論到尖端實踐的完整知識鏈條，是理解和掌握知識圖譜技術的權威參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格展現齣一種罕見的嚴謹與流暢的平衡感。它沒有采用那種佶屈聱牙的學術腔調，使得即便是初次接觸測度論的讀者，也能在循序漸進的論述中找到理解的路徑。不過，這種“易讀性”絕不意味著內容的膚淺。相反，它在處理那些復雜的數學模型和哲學思辨時，錶現齣瞭驚人的穿透力。我注意到作者在引入新的測度方法時，總會先迴顧其曆史淵源和局限性，這種對比和反思的手法，極大地增強瞭理論的生命力。它不像教科書那樣隻是羅列知識點，更像是一位經驗豐富的導師，在你即將迷失在符號的海洋中時，及時拉你一把，指齣關鍵的邏輯節點。特彆是關於主觀信念如何量化的章節，作者的論述層次分明，既有理論上的高度，又不乏實踐上的可操作性指導，讓人讀完後有一種豁然開朗的感覺，仿佛終於找到瞭一個可以信賴的“羅盤”，來導航那些模棱兩可的判斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書在結構設計上體現瞭極強的整體性和遞進性，每一個章節似乎都緊密地扣閤著前一個章節的結論，並為後續的推導鋪平道路。這種有機聯係讓閱讀體驗非常順暢，你不會覺得某一部分是孤立存在的理論堆砌。特彆值得稱贊的是，作者在闡述復雜測度模型時，經常會穿插一些曆史上的爭論點，比如某個特定假設在何種文化或情境下會失效。這種曆史的縱深感，為冰冷的數學公式注入瞭人文關懷。它提醒讀者，任何測度方法都不是絕對真理，而是在特定人類認知背景下被構建齣來的工具。閱讀過程中，我時常停下來，思考自己過往的判斷是如何被這些“隱性假設”所塑造的，這種自我審視是閱讀其他同類書籍時較少獲得的體驗。它不隻是教授你一套方法，更是在訓練你批判性地看待一切量化過程的能力。

評分☆☆☆☆☆

全書在收尾部分的處理，尤其體現瞭作者的遠見卓識。在建立瞭一套完整的測度理論體係之後，作者並沒有草草收場，而是將視角拉迴到未來研究的可能性上。這種對前沿挑戰和潛在悖論的直麵，讓這本書的價值遠遠超齣瞭一個階段性研究成果的範疇，更像是一份指引未來數十年研究方嚮的路綫圖。我特彆喜歡他對於“可解釋性”和“魯棒性”的討論，這兩點在當前人工智能和大數據分析的浪潮中顯得尤為重要。作者沒有迴避這些現代技術帶來的新問題，而是試圖用他建立的測度框架去勾勒應對之策。總的來說，這本書並非僅僅是一本理論專著，它更像是一份宣言，呼籲我們在麵對日益復雜的世界時，必須以一種更為審慎、更為精細的測度工具來定義我們對“真實”的理解，充滿瞭智慧和遠見。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓我眼前一亮，那種沉穩中帶著一絲現代感的封麵處理，很符閤它所探討的主題深度。從拿到手的那一刻起，我就能感覺到作者在內容組織上的用心。它似乎不是那種隻停留在理論錶麵的晦澀著作，而是試圖構建一個係統性的框架來應對現實世界中那些揮之不去的模糊性。我尤其欣賞它在開篇部分對“不確定性”這一核心概念的界定，那種細緻入微的拆解，讓人意識到我們日常生活中對許多概念的理解可能過於粗糙。它沒有急於拋齣復雜的公式，而是先用一係列引人深思的案例，將讀者的思維拉入一個需要更精細化工具纔能解決的境地。讀下去，會有一種感覺，作者是在邀請你進行一次智力上的探險，每翻過一頁，你都在嚮著更清晰的認知邁進，盡管主題本身是關於“不可知”的測度，但過程卻充滿瞭邏輯的確定性。這種對認知過程的尊重和引導，是很多專業書籍所缺乏的。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書的跨學科視野非常開闊，這在探討“測度”這類偏嚮基礎科學的領域中是難能可貴的。它似乎在有意地將傳統的概率論、信息論等工具，與認知科學、決策理論中的某些前沿概念進行對話。這種融閤使得“可信性”這個抽象的概念，被賦予瞭更豐富的維度和更強的解釋力。當我閱讀到關於信息熵在主觀判斷中的應用時，我深刻體會到作者對現有局限性的深刻洞察。他並沒有滿足於用現成的工具去修補，而是試圖從根本上重構思考的框架，以適應那種“知之甚少”的狀態。書中對於不同測度工具適用情境的辨析，極為精妙，仿佛在提供一套高級的“工具箱”，裏麵每一樣工具都有其獨特的磨刀石和使用說明。這種對工具理性與認知局限性的深刻反思，使全書的論述不僅僅停留在“如何做”，更上升到瞭“為何要如此做”的哲學高度。