一本严谨而全面的教科书,涵盖了知识图谱的主要方法,人工智能中的一个活跃和跨学科领域。

知识图谱领域允许我们从复杂的现实世界数据中建模、处理和得出见解,在过去十年中,它已经成为人工智能的一个活跃的跨学科领域,借鉴了自然语言处理、数据挖掘和语义Web等领域。目前的项目包括预测网络攻击、推荐产品,甚至从数千篇关于COVID-19的论文中收集见解。这本教科书提供了该领域的严格和全面的覆盖。它系统地关注主要的方法,包括那些经受住时间考验的方法和最新的深度学习方法。

在介绍了介绍性和背景材料之后,本文涵盖了构建知识图谱、向知识图谱添加新知识(或在知识图中精炼旧知识)以及访问(或查询)知识图谱的技术。最后,书中描述了特定的知识图谱生态系统,与每个生态系统对应的几个现实世界的应用和案例研究。每一章结尾都有软件和资源部分,以及建议阅读的参考书目。章末练习共130个,代表了不同的抽象层次。

https://mitpress.mit.edu/9780262045094/

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知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

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