开放网络知识计算：模型、方法与应用

参考文献

14.5 本章小结

14.4 新闻语义推荐

14.3 领域事件的演化态势分析

14.2 人物谱系关系画像与分析

14.1 概述

第14章 应用场景分析

参考文献

13.4 本章小结

13.3 OpenKN的演化计算

13.2 OpenKN的自适应性

13.1 OpenKN的整体架构

第13章 开放网络知识计算引擎OpenKN

参考文献

12.10 本章小结

12.9 开放网络知识库构建技术的评价

12.8 NELL

12.7 Palantir

12.6 Knowledge Vault知识计算系统

12.5 Knowledge Graph知识计算系统

12.4 Probase知识库

12.3 Yago知识库

12.2 Freebase知识库

12.1 概述

第12章 知识库与知识分析系统

第四部分 系统与应用场景

参考文献

11.3 本章小结

11.2 实体预测

11.1 关系预测

第11章 知识预测方法

参考文献

10.4 本章小结

10.3 非时序动态关系推断

10.2 静态关系推断

10.1 概述

第10章 知识推断方法

参考文献

9.6 本章小结

9.5 自适应更新方法

9.4 类别融合方法

9.3 关系融合方法

9.2 实体融合方法

9.1 概述

第9章 知识融合与更新方法

参考文献

8.6 本章小结

8.5 概念细化方法

8.4 关系抽取方法

8.3 属性抽取方法

8.2 概念抽取方法

8.1 概述

第8章 开放网络知识库的构建方法

第三部分 计算方法

参考文献

7.3 本章小结

7.2 开放知识网络表示的性质

7.1 开放知识网络的表示方法

第7章 开放知识网络

参考文献

6.4 本章小结

6.3 背包问题

6.2 图的匹配

6.1 概述

第6章 组合优化

参考文献

5.5 本章小结

5.4 矩阵的分解

5.3 矩阵的基本运算

5.2 矩阵基本概念

5.1 概述

第5章 矩阵分析

参考文献

4.8 本章小结

4.7 图的遍历

4.6 图的邻接矩阵

4.5 路径与连通性

4.4 子图与树

4.3 完全图、稀疏图与二部图

4.2 有向图与无向图

4.1 概述

第4章 图论

参考文献

3.5 本章小结

3.4 贝叶斯定理

3.3 条件概率和全概率公式

3.2 概率

3.1 概述

第3章 概率论

第二部分 模型理论

参考文献

2.6 本章小结

2.5 研究展望

2.4 基于开放网络知识库的数据挖掘

2.3 基于开放网络知识库的信息检索

2.2 开放网络知识库构建

2.1 概述

第2章 开放网络知识

参考文献

1.9 本章小结

1.8 研究展望

1.7 网络数据平台系统与应用

1.6 网络大数据挖掘和社会化计算

1.5 网络大数据存储与管理体系

1.4 网络空间感知与数据表示

1.3 网络大数据带来的挑战

1.2 网络大数据研究的意义

1.1 网络大数据

第1章 网络大数据

第一部分 网络大数据中的开放知识

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

第一部分 网络大数据中的开放知识

第1章 网络大数据

1.1 网络大数据

1.2 网络大数据研究的意义

1.3 网络大数据带来的挑战

1.4 网络空间感知与数据表示

1.5 网络大数据存储与管理体系

1.6 网络大数据挖掘和社会化计算

1.7 网络数据平台系统与应用

1.8 研究展望

1.9 本章小结

参考文献

第2章 开放网络知识

2.1 概述

2.2 开放网络知识库构建

2.3 基于开放网络知识库的信息检索

2.4 基于开放网络知识库的数据挖掘

2.5 研究展望

2.6 本章小结

参考文献

第二部分 模型理论

第3章 概率论

3.1 概述

3.2 概率

3.3 条件概率和全概率公式

3.4 贝叶斯定理

3.5 本章小结

参考文献

第4章 图论

4.1 概述

4.2 有向图与无向图

4.3 完全图、稀疏图与二部图

4.4 子图与树

4.5 路径与连通性

4.6 图的邻接矩阵

4.7 图的遍历

4.8 本章小结

参考文献

第5章 矩阵分析

5.1 概述

5.2 矩阵基本概念

5.3 矩阵的基本运算

5.4 矩阵的分解

5.5 本章小结

参考文献

第6章 组合优化

6.1 概述

6.2 图的匹配

6.3 背包问题

6.4 本章小结

参考文献

第7章 开放知识网络

7.1 开放知识网络的表示方法

7.2 开放知识网络表示的性质

7.3 本章小结

参考文献

第三部分 计算方法

第8章 开放网络知识库的构建方法

8.1 概述

8.2 概念抽取方法

8.3 属性抽取方法

8.4 关系抽取方法

8.5 概念细化方法

8.6 本章小结

参考文献

第9章 知识融合与更新方法

9.1 概述

9.2 实体融合方法

9.3 关系融合方法

9.4 类别融合方法

9.5 自适应更新方法

9.6 本章小结

参考文献

第10章 知识推断方法

10.1 概述

10.2 静态关系推断

10.3 非时序动态关系推断

10.4 本章小结

参考文献

第11章 知识预测方法

11.1 关系预测

11.2 实体预测

11.3 本章小结

参考文献

第四部分 系统与应用场景

第12章 知识库与知识分析系统

12.1 概述

12.2 Freebase知识库

12.3 Yago知识库

12.4 Probase知识库

12.5 Knowledge Graph知识计算系统

12.6 Knowledge Vault知识计算系统

12.7 Palantir

12.8 NELL

12.9 开放网络知识库构建技术的评价

12.10 本章小结

参考文献

第13章 开放网络知识计算引擎OpenKN

13.1 OpenKN的整体架构

13.2 OpenKN的自适应性

13.3 OpenKN的演化计算

13.4 本章小结

参考文献

第14章 应用场景分析

14.1 概述

14.2 人物谱系关系画像与分析

14.3 领域事件的演化态势分析

14.4 新闻语义推荐

14.5 本章小结

参考文献