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序一
序二
前言
第1章 知识图谱概述
1.1 从李白的《静夜思》开始
1.2 什么是知识图谱
1.3 DIKW模型
1.4 从DIKW模型到知识图谱
1.5 知识图谱技术体系
1.5.1 知识图谱模式设计与管理
1.5.2 知识图谱构建技术
1.5.3 知识图谱存储技术
1.5.4 知识图谱应用技术
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1.5.5 用户接口与界面
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1.6 知识图谱辨析
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1.6.1 知识图谱与自然语言处理
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1.6.2 知识图谱与图数据库
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1.6.3 知识图谱与语义网络
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1.6.4 知识图谱与搜索引擎
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1.6.5 知识图谱与深度学习
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1.7 知识图谱是人工智能进步的阶梯
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1.7.1 明鉴历史
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1.7.2 预见未来
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1.8 本章小结
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第2章 知识图谱模式设计
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2.1 知识图谱模式
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2.2 模式与本体
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2.2.1 本体
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2.2.2 模式与本体辨析
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2.3 本体概论
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2.3.1 本体的构成要素
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2.3.2 本体分类
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2.3.3 资源描述框架RDF
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2.3.4 网络本体语言OWL
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2.3.5 知名本体介绍
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2.4 模式设计的三大基本原则
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2.4.1 赋予一类事物合适的名字
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2.4.2 建立事物间清晰的联系
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2.4.3 明确、正式的语义表达
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2.5 六韬法
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2.5.1 场景
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2.5.2 复用
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2.5.3 事物
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2.5.4 联系
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2.5.5 约束
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2.5.6 评价
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2.6 模式设计的工程模型
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2.6.1 瀑布模型
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2.6.2 螺旋模型
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2.7 本章小结
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第3章 实体抽取
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3.1 实体、命名实体和实体抽取
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3.2 基于规则的实体抽取
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3.2.1 基于词典匹配的实体抽取方法
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3.2.2 编写正则表达式抽取实体
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3.2.3 基于模板的实体抽取方法
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3.3 如何评价实体抽取的效果
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3.4 传统机器学习方法
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3.4.1 概率图模型
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3.4.2 朴素贝叶斯模型
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3.4.3 最大熵模型
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3.4.4 隐马尔可夫模型
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3.4.5 条件随机场
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3.4.6 标记方法
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3.4.7 用CRF++进行实体抽取
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3.5 深度学习方法
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3.5.1 基于深度学习的通用实体抽取框架
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3.5.2 BiLSTM-CRF模型
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3.5.3 预训练模型用于实体抽取
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3.6 弱监督学习方法
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3.7 本章小结
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第4章 关系抽取
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4.1 关系和关系抽取
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4.2 基于规则的关系抽取方法
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4.2.1 词法分析与依存句法分析
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4.2.2 基于语法结构的关系抽取
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4.3 基于深度学习的关系抽取方法
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4.3.1 关系分类
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4.3.2 基于BERT的关系分类
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4.4 实体-关系联合抽取的方法
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4.4.1 实体-关系联合抽取方法
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4.4.2 基于片段预测的实体-关系联合抽取
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4.5 弱监督学习与关系抽取
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4.5.1 引导法
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4.5.2 远程监督
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4.5.3 弱监督学习与Snorkel
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4.5.4 Snorkel用于关系抽取
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4.6 本章小结
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第5章 知识存储
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5.1 数据与知识存储
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5.1.1 数据存储模型
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5.1.2 知识存储极简史
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5.2 图数据库模型
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5.2.1 属性图模型
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5.2.2 完整性约束
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5.2.3 事务、ACID与BASE
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5.2.4 查询语言
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5.3 JanusGraph分布式图数据库
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5.3.1 JanusGraph的存储模型
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5.3.2 JanusGraph的属性图模式
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5.3.3 事务和故障恢复
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5.3.4 图查询语言Gremlin
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5.3.5 JanusGraph和Gremlin入门指南
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5.4 其他图数据库介绍
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5.4.1 Neo4j
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5.4.2 Dgraph
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5.4.3 NebulaGraph
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5.4.4 图数据对比一览表
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5.5 本章小结
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第6章 知识计算
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6.1 知识计算及其数学基础
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6.1.1 知识图谱与图
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6.1.2 图论
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6.1.3 邻接矩阵
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6.1.4 谱图理论
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6.2 遍历与最短路径算法
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6.2.1 广度优先搜索
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6.2.2 深度优先搜索
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6.2.3 Dijkstra单源最短路径
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6.2.4 最短路径快速算法
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6.2.5 Floyd算法
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6.3 中心性
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6.3.1 度中心性
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6.3.2 亲密中心性
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6.3.3 中介中心性
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6.3.4 特征向量中心性
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6.3.5 PageRank
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6.4 社区检测
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6.4.1 模块度
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6.4.2 GN社区检测算法
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6.4.3 Louvain社区检测算法
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6.5 知识计算工具与系统
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6.5.1 图数据库计算框架
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6.5.2 分布式图计算引擎
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6.5.3 图分析工具包
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6.6 本章小结
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第7章 知识推理
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7.1 知识的表示与推理
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7.1.1 因果推理
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7.1.2 演绎推理
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7.1.3 归纳推理
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7.1.4 概率推理
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7.1.5 知识图谱的推理技术
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7.2 基于规则和逻辑的知识推理方法
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7.2.1 基于规则的方法
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7.2.2 基于逻辑的方法
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7.2.3 定性时空推理
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7.3 几何空间嵌入的知识推理方法
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7.3.1 欧几里得空间的平移变换方法
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7.3.2 复数向量空间的RotatE模型
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7.3.3 双曲空间嵌入的知识推理方法
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7.4 知识推理的深度学习方法
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7.4.1 卷积神经网络的知识推理方法
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7.4.2 图神经网络模型
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7.5 本章小结
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第8章 知识图谱行业应用
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8.1 行业知识图谱
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8.1.1 行业知识图谱的特点
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8.1.2 行业知识图谱的应用价值
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8.2 知识图谱行业应用范式
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8.3 共通的应用程序
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8.3.1 数据与知识中台
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8.3.2 可视化与交互式分析
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8.3.3 智能问答
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8.3.4 认知推荐
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8.3.5 辅助决策模型
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8.4 金融
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8.4.1 反洗钱和反恐怖融资
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8.4.2 个人信用评估与风险控制
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8.4.3 企业风险识别、控制与管理
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8.4.4 系统性金融风险
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8.4.5 审计
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8.4.6 证券分析与投资研究
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8.4.7 保险
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8.5 医疗、生物医药和卫生健康
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8.5.1 基因知识图谱
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8.5.2 生物医药
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8.5.3 智慧医疗
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8.5.4 公共卫生
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8.5.5 中医药知识图谱
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8.6 智能制造
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8.6.1 设计研发
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8.6.2 质量与可靠性工程
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8.6.3 设备的管理、维护与维修
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8.6.4 BOM物料清单管理
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8.6.5 供应链管理
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8.6.6 售后服务
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8.7 本章小结
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文后
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封底
更新时间：2024-01-25 17:33:23
完结共196章
倒序