知識圖譜與認知智能：基本原理、關鍵技術、應用場景與解決方案
定 價：118 元
- 作者：吳睿
- 出版時間：2022/1/1
- ISBN：9787121425950
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：G302-39
- 頁碼：380
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16開
內 容 簡 介認知的高度決定了你創(chuàng)造價值的高度，包括你對世界的認知及世界對你的認知。知識圖譜與認知智能技術的發(fā)展，既孕育了圈層變更的機會，也帶來了人、機器、企業(yè)如何協(xié)同與博弈的難題。本書總計12章，從理論到產業(yè)應用對知識圖譜與認知智能進行了介紹。第1～7章圍繞知識圖譜與認知智能的需求，以用戶、設備、企業(yè)為中心，講解知識體系建設、知識圖譜構建、知識存儲、知識推理的基本原理與關鍵技術。第8～12章講解如何運用知識圖譜與認知智能技術，構建產品化及系統(tǒng)化解決方案，以滿足企業(yè)營銷、服務、供應鏈、生產、運維、經營管理、數據交易等應用場景的業(yè)務需求。讀者通過本書可以了解企業(yè)認知智能的原理、應用方法、執(zhí)行策略，以此構建企業(yè)認知博弈的最優(yōu)策略。企業(yè)數據智能相關從業(yè)者可以參考本書，構建以用戶為中心的企業(yè)認知智能解決方案，通過人機協(xié)同的方式，實現(xiàn)對業(yè)務的認知與引導，并從業(yè)務演變中獲益。此外，本書可以作為自然語言處理、知識工程、人工智能、社會計算等相關課程的教材。
吳睿畢業(yè)于倫敦大學學院，主要研究方向為用戶認知與引導，相關領域包括用戶畫像、知識圖譜、認知智能、搜索推薦、智能對話、社會計算等。作為騰訊數據智能技術負責人，主導了多項騰訊云企業(yè)數據智能項目的落地，涉及營銷、服務、生產、運維、企業(yè)經營管理等多個領域，開發(fā)了騰訊星圖、騰訊云知識圖譜、騰訊云圖計算等多款產品。作為騰訊數據負責人，主導規(guī)劃并建設了QQ用戶畫像體系，通過統(tǒng)一的數據中臺，支持廣告營銷、個性化推薦、用戶增長、信貸風控、金融投資等多項業(yè)務。
第1章 知識圖譜與認知智能理論的基本概念 1
1.1 人工智能 2
1.1.1 人工智能的類型 2
1.1.2 人工智能的能力層級 5
1.2 知識圖譜 6
1.2.1 知識的形態(tài) 6
1.2.2 知識圖譜的定義 7
1.2.3 知識圖譜涉及的技術領域 9
1.3 認知智能 10
1.3.1 認知智能的定義 10
1.3.2 認知智能與知識圖譜的技術關聯(lián) 13
1.3.3 認知智能的技術領域 14
第2章 知識圖譜與認知智能的需求場景 15
2.1 知識圖譜與認知智能需求總覽 16
2.1.1 認知智能的產業(yè)需求 16
2.1.2 認知智能的產業(yè)落地 18
2.1.3 認知智能的產業(yè)價值 21
2.1.4 認知智能的產業(yè)影響 22
2.2 個體認知智能 23
2.2.1 個體對環(huán)境的認知智能需求場景 23
2.2.2 環(huán)境對個體的認知智能需求場景 25
2.3 物聯(lián)認知智能 26
2.3.1 消費物聯(lián)網中的認知智能 27
2.3.2 工業(yè)物聯(lián)網中的認知智能 29
2.4 企業(yè)認知智能 31
2.4.1 企業(yè)認知智能與企業(yè)協(xié)同 32
2.4.2 企業(yè)認知智能需求總覽 33
2.4.3 企業(yè)全域數據治理場景 35
2.4.4 企業(yè)營銷認知智能場景 36
2.4.5 企業(yè)生產認知智能場景 38
2.4.6 企業(yè)經營管理認知智能場景 40
第3章 知識體系建設 42
3.1 知識體系建設理論 43
3.1.1 知識體系定義 43
3.1.2 知識體系建設的方法 44
3.1.3 知識體系建設的原則 48
3.2 用戶知識體系 49
3.2.1 用戶畫像知識體系理論 50
3.2.2 用戶畫像知識體系建設的挑戰(zhàn) 51
3.2.3 用戶畫像知識體系建設的方法 52
3.2.4 用戶畫像基礎知識體系 56
3.2.5 用戶營銷領域的用戶畫像知識體系 58
3.2.6 用戶增長領域的用戶畫像知識體系 62
3.3 物聯(lián)知識體系 63
3.3.1 商品知識圖譜知識體系 64
3.3.2 設備知識圖譜知識體系 66
3.4 企業(yè)業(yè)務知識體系 69
3.4.1 企業(yè)全域知識體系 69
3.4.2 企業(yè)營銷服務知識體系 71
3.4.3 企業(yè)生產與運維知識體系 72
3.4.4 企業(yè)經營管理知識體系 73
3.4.5 企業(yè)風險管理與投資知識體系 74
3.5 知識體系建設與知識治理 78
3.5.1 數據治理 79
3.5.2 知識治理與企業(yè)知識戰(zhàn)略 84
第4章 知識圖譜構建 86
4.1 知識圖譜構建系統(tǒng) 87
4.1.1 知識圖譜的構建流程 87
4.1.2 知識圖譜構建系統(tǒng)的整體架構 90
4.2 知識抽取系統(tǒng) 92
4.2.1 知識抽取的數據來源 92
4.2.2 知識抽取框架 94
4.2.3 實體抽取 100
4.2.4 關系抽取 101
4.2.5 屬性抽取 103
4.3 知識融合系統(tǒng) 104
4.3.1 知識融合的流程 104
4.3.2 知識融合系統(tǒng)的架構 106
4.3.3 用戶域的知識融合 108
4.3.4 物聯(lián)域的知識融合 110
4.3.5 企業(yè)域的知識融合 111
4.4 知識質量校驗 112
第5章 知識存儲與計算之圖數據庫 115
5.1 知識圖譜與圖數據庫 116
5.1.1 圖數據庫的基礎知識 116
5.1.2 知識圖譜與圖數據庫存儲解決方案 118
5.1.3 知識圖譜應用與圖數據庫 121
5.2 圖數據庫相關技術 122
5.2.1 圖數據庫技術的發(fā)展史 122
5.2.2 圖數據庫與傳統(tǒng)數據庫 123
5.2.3 圖數據庫的數據模型 124
5.2.4 圖數據庫的存儲介質 125
5.2.5 圖數據庫的引擎 126
5.3 開源圖數據庫產品介紹 126
5.4 圖數據庫評估標準 129
第6章 知識存儲計算之圖計算 130
6.1 知識圖譜與圖計算 131
6.2 圖計算基礎 134
6.2.1 圖網絡的基礎定義與理論 134
6.2.2 節(jié)點分析類算法 136
6.2.3 關系鏈分析類算法 137
6.2.4 全圖分析類算法 138
6.2.5 子圖匹配算法 138
6.2.6 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 138
6.3 圖深度學習 139
6.3.1 圖深度學習與知識圖譜 140
6.3.2 圖神經網絡算法的原理 141
6.3.3 圖神經網絡算法的對比 143
6.3.4 圖表示學習算法 144
6.3.5 GraphSAGE 146
6.3.6 GAT 148
6.4 圖計算框架 149
6.4.1 圖計算平臺的難點 149
6.4.2 開源圖計算框架介紹 150
6.4.3 圖計算平臺的評估標準 152
第7章 知識推理 155
7.1 知識推理的理論 156
7.1.1 基礎理論 156
7.1.2 認知科學理論 157
7.1.3 產業(yè)實踐理論 157
7.1.4 認知協(xié)同理論 159
7.2 知識推理的技術體系 161
7.3 知識問答 163
7.3.1 知識問答的定義與需求場景 163
7.3.2 垂直域的知識問答 166
7.3.3 知識問答產品的需求拆解 167
7.3.4 知識問答技術的難點 168
7.3.5 知識問答系統(tǒng)的整體技術方案 169
7.3.6 知識問答系統(tǒng)的技術架構 171
7.3.7 知識問答系統(tǒng)中的意圖識別模塊 174
7.3.8 知識問答系統(tǒng)中的推理查詢模塊 174
7.3.9 知識問答系統(tǒng)中的配置管理模塊 177
7.3.10 知識問答運營 178
7.4 知識補全 179
7.4.1 知識補全定義 179
7.4.2 知識補全的方法 180
7.4.3 知識補全的技術架構與方案 183
7.4.4 對知識補全的進一步思考 184
第8章 知識圖譜管理平臺 186
8.1 知識圖譜管理平臺的產品架構 187
8.1.1 知識圖譜管理平臺的應用場景與流程 187
8.1.2 知識圖譜管理平臺的產品設計挑戰(zhàn) 188
8.1.3 知識圖譜管理平臺的產品架構概覽 189
8.1.4 知識建模模塊 190
8.1.5 知識構建模塊 191
8.1.6 知識存儲與計算模塊 193
8.1.7 知識推理模塊 194
8.1.8 知識圖譜管理平臺的產品落地 195
8.2 知識圖譜管理平臺評估 197
8.2.1 技術架構評估 198
8.2.2 知識建模模塊評估 199
8.2.3 知識構建模塊評估 199
8.2.4 知識存儲與計算模塊評估 200
8.2.5 知識推理模塊評估 201
8.2.6 安全能力評估 202
8.2.7 系統(tǒng)運維評估 202
第9章 知識圖譜與營銷認知智能 204
9.1 認知智能與企業(yè)營銷系統(tǒng)的整體解決方案 205
9.1.1 用戶營銷的認知過程 206
9.1.2 企業(yè)營銷系統(tǒng) 207
9.1.3 企業(yè)營銷認知智能的系統(tǒng)實現(xiàn) 209
9.1.4 營銷認知之企業(yè)私域流量場景 212
9.1.5 營銷認知之B2B營銷場景 214
9.1.6 營銷認知之企業(yè)產銷協(xié)同場景 216
9.2 知識圖譜與用戶智能認知 217
9.2.1 用戶畫像分析引擎 218
9.2.2 用戶智能標簽引擎 219
9.2.3 智能用戶數據中臺 227
9.3 知識圖譜與社群認知引導 231
9.3.1 社群認知的形態(tài) 231
9.3.2 社群認知引導與社群演變 233
9.3.3 社群認知引導與智能推薦 234
9.3.4 社群認知引導與營銷機器人 236
9.4 知識圖譜與商品搜索 238
9.4.1 商品搜索基礎理論 239
9.4.2 商品搜索技術架構 241
9.5 知識圖譜與智能推薦 244
9.5.1 知識圖譜助力推薦的方法論 245
9.5.2 知識圖譜助力推薦的技術架構 247
9.5.3 知識圖譜助力推薦的產品方案 250
9.5.4 知識圖譜助力推薦的標簽映射 253
9.6 知識圖譜與營銷服務機器人 254
9.6.1 社群營銷機器人 255
9.6.2 智能客服機器人 256
9.6.3 營銷機器人的認知能力建設 258
9.7 知識圖譜與智能供應鏈 260
9.7.1 供應鏈管理中的知識圖譜與認知智能 261
9.7.2 智能渠道管理 263
9.7.3 供應鏈風險預警 264
9.7.4 企業(yè)智能采購助手 266
第10章 知識圖譜與物聯(lián)網認知智能 269
10.1 設備認知智能 270
10.2 設備知識圖譜建設 272
10.3 設備數據采集、存儲與計算 274
10.3.1 設備數據采集與存儲計算平臺 274
10.3.2 設備物聯(lián)網與圖數據庫 275
10.3.3 設備物聯(lián)網與圖計算 277
10.3.4 電網配網潮流計算 278
10.4 設備健康管理 280
10.4.1 設備健康狀態(tài)管理系統(tǒng) 280
10.4.2 設備運維檢修 283
10.5 設備智能調度與先進控制 286
10.5.1 設備智能調度 286
10.5.2 設備先進控制 288
10.6 能源設備認知智能解決方案 290
10.6.1 能源設備認知智能解決方案總覽 290
10.6.2 能源設備知識圖譜建設 291
10.6.3 能源的知識推理案例：能源設備運行斷面檢索 295
第11章 知識圖譜與企業(yè)認知智能 300
11.1 企業(yè)認知大腦 301
11.1.1 企業(yè)認知智能戰(zhàn)略 301
11.1.2 企業(yè)認知大腦的整體架構 304
11.1.3 企業(yè)認知大腦與企業(yè)物聯(lián)網平臺 308
11.1.4 企業(yè)認知大腦與企業(yè)數據中臺 309
11.1.5 企業(yè)認知大腦與企業(yè)AI中臺 310
11.1.6 企業(yè)認知智能應用體系 311
11.1.7 企業(yè)認知大腦的團隊建設 313
11.1.8 企業(yè)認知大腦的落地流程示例 315
11.1.9 企業(yè)認知大腦的投入產出分析 317
11.2 企業(yè)知識庫 319
11.2.1 企業(yè)知識庫面臨的挑戰(zhàn) 319
11.2.2 企業(yè)知識庫與知識圖譜 320
11.2.3 企業(yè)知識庫的解決方案 321
11.3 企業(yè)決策助手 323
11.3.1 企業(yè)決策助手的理論體系 323
11.3.2 企業(yè)決策助手的產品需求 325
11.3.3 企業(yè)決策助手的產品方案 326
11.3.4 企業(yè)管理駕駛艙 329
11.3.5 商業(yè)智能決策助手 332
11.3.6 專業(yè)智能決策助手 334
11.4 企業(yè)辦公智能 338
11.4.1 企業(yè)辦公協(xié)同 338
11.4.2 企業(yè)數字人 339
11.4.3 企業(yè)智能組織管理 342
11.5 企業(yè)風控與投資認知智能 344
11.5.1 企業(yè)風控認知智能 345
11.5.2 企業(yè)投資認知智能 346
11.6 企業(yè)認知智能與個體認知智能 351
11.6.1 認知博弈與認知協(xié)同 351
11.6.2 宏觀協(xié)同與微觀協(xié)同 352
第12章 認知智能與數據交易流通 354
12.1 數據的要素 355
12.2 數據交易的特性 356
12.3 數據交易解決方案 357
12.3.1 數據交易解決方案總覽 358
12.3.2 數據交易的平臺建設 359
12.3.3 數據交易的知識治理 361
12.3.4 數據交易的需求匹配 361
12.3.5 數據交易的隱私保護 363
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