【正版全新】（慧远）工业级知识图谱(方法与实践)/集团技术丛书张伟陈华钧张亦弛电子工业出版社9787121417474 人工智能本科及以上张伟//陈华钧//张亦弛9787121417474电子工业出版社2021-08-01

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作者: 张伟//陈华钧//张亦弛
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121417474

出版时间: 2021-08
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 张伟//陈华钧//张亦弛
出版社: 电子工业出版社

ISBN: 9787121417474
出版时间: 2021-08

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9787121417474

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作者简介
张伟，博士毕业于新加坡国立大学。研究方向为知识图谱(KG)、自然语言处理(NLP)等。曾任阿里巴巴资深算法专家，新加坡资讯通信研究院NLP应用实验室主任等职位。曾担任NLP会议ACL领域主席，期刊TACL常驻审稿人。兼职复旦大学、苏州大学硕士生校外导师。了阿里巴巴商品知识图谱的建设。论文发表在WWW/EMNLP/AAAI/IJCAI/AIJ/CoLing/ICDE/WSDM/IJCNLP/NAACL/CIKM 等靠前会议和期刊上。获得了钱伟长中文信息处理科学技术一等奖，杭州市省级领军人才等荣誉。

目录
第1章  工业级知识图谱概述
  1.1  知识图谱概述
    1.1.1  通用知识图谱
    1.1.2  行业知识图谱
  1.2  工业级知识图谱实战原则
    1.2.1  实践中的典型问题
    1.2.2  实战原则
  1.3  阿里巴巴知识引擎技术架构
    1.3.1  平台产品：知识建模与管理
    1.3.2  平台产品：知识生产
    1.3.3  业务、平台产品：知识服务
  1.4  本章小结
第2章  商品知识的表示和建模
  2.1  知识表示简介
    2.1.1  基于符号逻辑的知识表示方法
    2.1.2  面向互联网的知识表示方法
    2.1.3  基于连续向量的知识表示
  2.2  行业知识建模
    2.2.1  基于专家的知识建模
    2.2.2  基于机器学习的知识建模
  2.3  商品知识建模实践
    2.3.1  术语抽取
    2.3.2  商品概念及上下位关系生成
  2.4  构建商品知识体系
    2.4.1  通用域知识图谱
    2.4.2  阿里商品域知识体系
  2.5  商品知识建模应用场景
    2.5.1  服务国家和社会机构应用
    2.5.2  零售业务应用
  2.6  小结
    2.6.1  知识建模技术的未来发展
……
第3章  商品知识融合
第4章  商品知识获取
第5章  商品知识推理
第6章  知识图谱的存储、服务与质量
第7章  大规模商品知识图谱预训练
参考文献

内容摘要
    本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结，对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心，以深厚的理论成果为支撑，详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计；然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；最后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书，读者不仅可以从零开始认识知识图谱，了解知识图谱技术方法和前沿技术方向，而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径，清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。
    本书在知识图谱的广度和深度上兼具极强的参考性，适合人工智能相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业学生阅读。

主编推荐
"《工业级知识图谱：方法与实践》从工业问题和工业应用入手，应用前沿技术方法，定义并解决面临的技术问题.
《工业级知识图谱：方法与实践》是知识图谱大规模工业实践的经验总结，且包含了知识图谱的前沿学术研究。
《工业级知识图谱：方法与实践》得到来未来科技（浙江）有限公司CEO墙辉（玄难）倾情作序。
阿里巴巴集团副总裁、达摩院数据库首席科学家，ACM杰出科学家李飞飞，新加坡国立大学终身教授，IEEE Fellow, ISCA Fellow 李海洲，阿里巴巴集团副总裁、达摩院语言实验室首席科学家，ACM 杰出科学家司罗，苏州大学计算机科学与技术学院院长，国家杰出青年科学基金获得者张民，中国科学院自动化研究所研究员, 中国科学院大学人工智能学院岗位教授赵军，鼎力推荐！
《工业级知识图谱：方法与实践》讨论了知识图谱的整体技术架构及各个模块的理论研究，即知识建模、知识获取、知识融合、知识推理，同时探讨了知识图谱的前沿技术话题。
《工业级知识图谱：方法与实践》围绕千亿级商品知识图谱这一真实工业实践案例，针对各个模块详细阐述了系统中的算法细节、工程系统实现方法及相关的业务应用。
《工业级知识图谱：方法与实践》介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。
采用全彩印刷，提供良好阅读体验。"

媒体评论
"作为知识图谱技术的一线实践经验总结，本书对知识图谱技术领域的工程实践有重要参考价值，相信也会推动这一技术领域产生更广泛的应用，促进业界产生更多的成功案例。对于大数据、知识图谱从业者而言，本书是一本值得研读的好书。
李飞飞
阿里巴巴集团副总裁、达摩院数据库首席科学家，ACM杰出科学家

知识图谱的构建与应用涉及很多前沿课题和研究工作，包括信息提取、预训练、知识融合及语义网等众多研究方向，本书从理论和实践两方面由浅入深地给予了介绍。对于需要系统地学习这些领域的读者，本书很有帮助。
李海洲
新加坡国立大学终身教授，IEEE Fellow, ISCA Fellow

在大数据时代，知识图谱技术作为认知智能领域的重要组成部分，通过语义化、知识化互联网行业及垂直行业的海量信息，为深度模型训练提供先验知识，为业务智能提供服务。本书内容翔实，全面地介绍了这一技术，十分值得一读。
司  罗
阿里巴巴集团副总裁、达摩院语言实验室首席科学家，ACM 杰出科学家

工业级知识图谱的构建对于人工智能的产业化应用很好重要，是一个大的系统工程。除了涉及所有知识图谱核心技术，更大的挑战还包括超大规模工程系统的构建、海量知识、长尾知识、知识的精准度、行业专家的协作等问题。虽然这些问题目前学术界尚未深入研究，但在大规模真实场景中是必须要解决的。作为世界上超大规模的商品知识图谱，阿里巴巴知识图谱支撑着阿里巴巴经济体每年万亿元规模的交易量和万亿次的调用量。本书基于阿里巴巴商品知识图谱的实践，完整地呈现了千亿级知识图谱的从无到有的构建过程，同时介绍了相关前沿技术及其实现细节，是一本对知识图谱技术研究、开发和工程实践都有重要意义的参考书。
张  民
苏州大学计算机科学与技术学院院长，国家杰出青年科学基金获得者

在人工智能技术与产业结合日益紧密的当下，本书从产业实践的视角解读了知识图谱技术领域，全面详细地介绍了知识建模、知识融合、知识获取、知识推理和知识服务等技术组成，同时基于真实案例介绍了知识图谱的应用场景。本书涉及的知识图谱规模大、应用广泛，对学习和实践知识图谱技术有参考意义。
赵  军
中国科学院自动化研究所研究员, 中国科学院大学人工智能学院岗位教授

推荐序
21世纪以来，随着深度学习的广泛应用和计算机算力的提升，人工智能（AI）进入了大数据时代。如何把大数据结构化、语义化，进而构建大规模的知识图谱成为AI发展及其大规模应用的重要环节。同时，近十年来，随着行业数字化和产业互联网的发展，蕴含深度行业知识的行业知识图谱的构建需求也越来越迫切。知识图谱已经成为人工智能的重要基石之一，同时也是行业数字化的重要组成部分。本书系统阐述知识图谱构建与应用的前沿理论与大规模实践，恰逢其时。
从技术角度出发，知识图谱主要涉及如何利用信息抽取、知识融合、知识建模等技术从大数据中挖掘和发现知识，如何利用知识推理技术学习并生产新的知识，如何利用知识表示与存储技术描述和组织知识，以及如何利用知识推理和查询技术使得知识能够服务上层的业务应用。从应用角度出发，知识图谱除了服务传统的搜索、对话等应用，更多地在业务智能决策、控制业务风险、优化业务效率等多方面得到了应用。
本书介绍了知识图谱的方法与实践，共7章，内容丰富。从理论深度上看，书中讨论了知识图谱的整体技术架构及各个模块的理论研究，即知识建模、知识获取、知识融合、知识推理，同时探讨了知识图谱的前沿技术话题。从工业实践上看，书中围绕着千亿级商品知识图谱这一真实工业实践案例，针对各个模块详细阐述了系统中的算法细节、工程系统实现方法及相关的业务应用。本书作者来自常年深耕知识图谱领域的学者和一线工业实践者，他们都参与了千亿级商品知识图谱的构建及大规模产业化应用。因此，本书具有很强的知识性和实用性。
本书可以作为计算机科学和人工智能专业学生和研究人员，以及大数据和人工智能从业者的参考书。在知识图谱实践类书籍不多的情况下，期待本书对知识图谱这一领域的更广泛应用带来一定的推动作用。

墙辉（玄难）
来未来科技（浙江）有限公司CEO"
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