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概念背景图及其应用


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概念背景图及其应用
  • 书号:9787030726261
    作者:杜亚军等
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:16
  • 页数:181
    字数:284000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2022-09-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥128.00元
    售价: ¥101.12元
  • 图书介质:
    纸质书

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知识工程是人工智能发展中重要的研究。形式概念分析提出后广泛应用于不同领域的知识获取、知识挖掘、知识表达、知识推理。近年来,知识图谱在信息检索领域解决了不同层面应用的知识表达和知识推理问题。本书在形式概念分析和知识图谱研究工作基础上,针对一些不适合建立领域大规模知识图谱的应用场景,其知识获取、知识表达、知识推理要求规模小、建设快、精准度高等问题,提出了从文本中获取概念以及它们之间的关系这一知识提取方法;围绕互联网网页获取这一特定应用场景,提出了概念之间的语义相似度计算方法、网页获取过程中分层概念背景图的基本概念、基础理论、实现算法。本书将概念背景图用于互联网文本语义计算、网页获取等场景,取得了良好的效果。
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    第1章 概念背景图的数学基础 1
    1.1 偏序 1
    1.2 偏序与有向无环图 3
    1.3 格 5
    1.4 闭包算子和Galois连接 6
    1.5 概念与概念格 6
    第2章 概念及其挖掘 10
    2.1 概念格的构建算法 10
    2.1.1 批处理算法 10
    2.1.2 增量算法 11
    2.2 基于信息系统的概念提取方法 12
    2.3 多值形式背景概念格的构建 14
    2.3.1 形式背景与概念 15
    2.3.2 构造概念格的算法 19
    2.3.3 算法复杂度分析 25
    2.3.4 正确性分析 26
    2.3.5 有效性分析 28
    2.3.6 实验分析 28
    2.4 基于矩阵运算的概念格构建 30
    2.4.1 获取形式概念 31
    2.4.2 建格算法 33
    2.4.3 实例分析 36
    2.4.4 算法分析 37
    2.4.5 仿真实验 38
    2.4.6 实验分析 41
    第3章 概念之间的关系 43
    3.1 格上概念相似度的计算 43
    3.2 基于编辑距离的相似性度量方法 45
    3.3 概念相似度计算 47
    3.4 概念相似度的典型应用 49
    3.4.1 概念与Agent间的相似度计算方法 49
    3.4.2 Agents间的相似度计算方法 50
    3.4.3 两个Agent Crawlers间的理解度 50
    第4章 知识图谱相关技术 54
    4.1 实体获取主要方法 55
    4.1.1 基于词典知识库的方法 56
    4.1.2 基于种子概念的方法 56
    4.1.3 基于语言学规则的方法 57
    4.1.4 基于统计机器学习的方法 57
    4.1.5 混合方法 58
    4.2 关系提取 59
    4.2.1 人物互动关系提取算法 59
    4.2.2 微博的特点改进依赖三元核 60
    4.2.3 依赖三元核词项语义特征和句法特征改进方法 61
    4.3 微博人物互动关系分类 67
    4.3.1 关系描述词提取规则 68
    4.3.2 词典分类关系描述词 69
    4.4 知识图谱的建立 73
    第5章 相关背景图及其构建 75
    5.1 链接背景图 75
    5.2 相关背景图的研究 77
    5.2.1 相关背景图在链接上存在的缺陷 79
    5.2.2 改进思路 80
    5.2.3 改进方法 81
    5.2.4 算法举例说明 84
    5.2.5 链接路径的相关背景图的改进实验结果 86
    5.3 网页语义上的相关背景图的改进 90
    5.3.1 HowNet的相关预备知识 90
    5.3.2 单词的相似性计算 92
    5.3.3 文档的相似性 94
    5.3.4 重新定义相关性信任度 94
    5.3.5 扩展主题特征词 95
    5.3.6 网页语义的相关背景图的改进实验结果 96
    5.4 相关背景图的应用 99
    5.4.1 发现与主题相关的微博用户 99
    5.4.2 主题相关用户的收集 102
    5.5 实验以及评价 104
    5.5.1 构造实验数据集 104
    5.5.2 评价指标 105
    5.5.3 实验结果与分析 106
    第6章 概念背景图及构建 108
    6.1 概念格上隐含的关系 108
    6.2 格上核心概念的定义 109
    6.3 格上概念距离的计算 110
    6.4 概念相似度的应用 113
    6.5 概念背景图的构建 114
    6.6 概念背景图在网页挖掘中的应用 118
    6.7 概念背景图的更新 123
    6.7.1 增量概念及其产生算法 123
    6.7.2 更新概念背景图 126
    6.7.3 删除主题不相关概念 128
    6.8 概念背景图的系统实现及应用 132
    6.8.1 系统构建 132
    6.8.2 实验数据集的介绍 133
    6.8.3 评价指标 135
    6.8.4 结果分析 135
    第7章 不同类型的概念背景图 138
    7.1 领域本体的语义相关度度量 138
    7.1.1 语义相关度 138
    7.1.2 语义相关度度量 139
    7.2 WordNet与语义相关度 141
    7.2.1 WordNet概述 141
    7.2.2 基于WordNet的语义相关度 142
    7.2.3 信息内容与语义相关度 143
    7.3 领域本体和相似概念背景图的主题爬行策略 144
    7.3.1 链接分析概述 145
    7.3.2 领域本体和相似概念背景图的主题爬行流程 145
    7.4 实验及结果分析 150
    7.4.1 准备数据集 150
    7.4.2 收集主题数据及处理 152
    7.4.3 构建相似概念背景图 153
    7.4.4 计算锚文本相关度及预测URL优先级分值 154
    7.5 实验结果对比分析 155
    第8章 概念背景图的分层 158
    8.1 概念背景图的参数确定 158
    8.2 概念背景图的层次划分 158
    8.3 获取OSCCG及OPV的详细过程 162
    8.4 概念背景图的更新机制 163
    8.4.1 相关概念 163
    8.4.2 概念背景图中概念的更新 164
    8.4.3 概念背景图层次的更新 167
    8.5 实验及结果分析 169
    8.5.1 第一部分实验结果 171
    8.5.2 第二部分实验结果 173
    参考文献 175
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