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內(nèi)容簡介

　　近年來，大規(guī)模KG庫的研究和應(yīng)用在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已經(jīng)引起了廣泛的重視?！吨R圖譜及應(yīng)用案例》系統(tǒng)介紹KG的基本概念和關(guān)鍵技術(shù)，包括知識建模、關(guān)系抽取、存儲、自動推理、表示學(xué)習(xí)、語義搜索、知識問答、挖掘分析等內(nèi)容，以可視化形式描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及其之間的相互聯(lián)系，嘗試將學(xué)術(shù)前沿和實踐結(jié)合，讓讀者在掌握實際應(yīng)用能力的同時對前沿技術(shù)發(fā)展有所了解?！吨R圖譜及應(yīng)用案例》既適合計算機和人工智能相關(guān)的研究人員閱讀，也適合在企業(yè)一線從事技術(shù)和應(yīng)用開發(fā)的人員學(xué)習(xí)，還可作為高等院校計算機或人工智能專業(yè)師生的參考資料。

作者簡介

暫缺《知識圖譜及應(yīng)用案例》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章基礎(chǔ)知識
1．1 大數(shù)據(jù)
1．2 知識圖譜
第2章知識抽取與存儲
2．1 概述
2．2 實體抽取
2．3 關(guān)系抽取
2．4 事件抽取
2．5 知識抽取
2．6 知識存儲
2．7 開放知識庫和KG
第3章知識表示、推理和融合
3．1 知識表示
3．2 知識建模
3．3 知識推理
3．4 知識融合
3．5 知識表示學(xué)習(xí)
3．6 知識體系
第4章 KG技術(shù)架構(gòu)
4．1 KG構(gòu)建
4．2 KG構(gòu)建方法
4．3 基于深度學(xué)習(xí)的KG構(gòu)建方法
4．4 醫(yī)療KG構(gòu)建和應(yīng)用簡單介紹
4．5 KG的應(yīng)用
4．6 KG資源
第5章基于KG的搜索、問答和推薦系統(tǒng)
5．1 概述
5．2 語義搜索
5．3 推薦系統(tǒng)
5．4 知識問答
第6章 KG應(yīng)用
6．1 圖數(shù)據(jù)庫
6．2 Neo4j創(chuàng)建KG
6．3 開源KG框架SmartKG
參考文獻