知識(shí)中臺(tái)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的認(rèn)知技術(shù)

定　價(jià)：￥129.00

作　者：	張杰著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121429132	出版時(shí)間：	2022-03-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	312	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　如何利用人工智能技術(shù)有效地管理知識(shí)資產(chǎn)，成為企業(yè)保持持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力的重要問(wèn)題。作者從數(shù)據(jù)科學(xué)的視角出發(fā)，提出知識(shí)中臺(tái)需要管理三類知識(shí)（事實(shí)知識(shí)、原理知識(shí)和技能知識(shí)）和具備四項(xiàng)能力（知識(shí)抽取、知識(shí)管理、知識(shí)計(jì)算和知識(shí)演化）。本書(shū)結(jié)合人工智能的前沿成果，分章節(jié)詳細(xì)講述了其中的關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)施路徑。同時(shí)，從業(yè)務(wù)視角出發(fā)，講解了知識(shí)中臺(tái)在營(yíng)銷、金融、工業(yè)領(lǐng)域的經(jīng)典案例。

作者簡(jiǎn)介

　　張杰，明略科學(xué)院知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室主任，資深科學(xué)家。天津大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士學(xué)位，曾就職于華為****實(shí)驗(yàn)室，后作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)辦金融科技公司并任CTO。研究方向?yàn)橹R(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理，發(fā)表學(xué)術(shù)論文十余篇，發(fā)明專利100余項(xiàng)。主持開(kāi)發(fā)了推薦引擎、知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)、客服機(jī)器人、大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)、行業(yè)知識(shí)圖譜等多項(xiàng)商業(yè)系統(tǒng)，累計(jì)銷售額數(shù)億元。吳明輝，明略科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官。人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型資深專家。連續(xù)創(chuàng)業(yè)成功者、天使投資人?！敦?cái)富》“中國(guó)40位40歲以下商界精英”之一，HAO智能框架理論創(chuàng)立者之一，公安大學(xué)特聘教授，北京大學(xué)和人民大學(xué)創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。吳明輝先生畢業(yè)于北京大學(xué)，獲數(shù)學(xué)系學(xué)士學(xué)位、計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士學(xué)位。擁有20年軟件工程開(kāi)發(fā)和算法研究經(jīng)驗(yàn)、130余項(xiàng)國(guó)內(nèi)外發(fā)明專利，15年企業(yè)級(jí)服務(wù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)公司為營(yíng)銷、廣告、服務(wù)業(yè)、公共安全、數(shù)字城市、工業(yè)、金融等垂直領(lǐng)域的2000多個(gè)企業(yè)與組織，提供完整的人工智能閉環(huán)解決方案服務(wù)。

圖書(shū)目錄

第1章知識(shí)中臺(tái)：厘清功能邊界\t1
1．1 知識(shí)的類別\t2
1．1．1 知識(shí)的哲學(xué)觀點(diǎn)\t2
1．1．2 知識(shí)的認(rèn)知心理學(xué)分類\t3
1．1．3 知識(shí)的管理學(xué)分類\t5
1．1．4 信息技術(shù)視角下的知識(shí)\t9
1．2 核心概念\t14
1．2．1 兩類用戶\t14
1．2．2 三類知識(shí)\t15
1．2．3 六步建設(shè)法\t17
1．3 數(shù)據(jù)挖掘三范式\t19
1．3．1 數(shù)據(jù)湖式\t20
1．3．2 數(shù)據(jù)中臺(tái)式\t20
1．3．3 知識(shí)中臺(tái)式\t21
1．4 知識(shí)中臺(tái)不是什么\t21
1．5 系統(tǒng)架構(gòu)\t22
1．5．1 生命周期\t23
1．5．2 技術(shù)框架\t24
1．6 本章小結(jié)\t29
第2章知識(shí)建模：從原材料清單到統(tǒng)一藍(lán)圖\t31
2．1 設(shè)計(jì)內(nèi)容：類別與任務(wù)體系\t31
2．2 設(shè)計(jì)原則\t33
2．3 設(shè)計(jì)步驟\t34
2．3．1 數(shù)據(jù)字典收集\t34
2．3．2 數(shù)據(jù)洞察\t35
2．3．3 業(yè)務(wù)訪談\t36
2．3．4 兩個(gè)體系設(shè)計(jì)\t36
2．3．5 打通兩體系\t39
2．4 典型設(shè)計(jì)示例\t40
2．4．1 詞庫(kù)類\t40
2．4．2 百科知識(shí)類\t41
2．4．3 常識(shí)知識(shí)類\t42
2．4．4 領(lǐng)域知識(shí)類\t43
2．5 實(shí)戰(zhàn)六步法手記（1）：勾勒全局視圖\t45
2．6 本章小結(jié)\t47
第3章知識(shí)抽?。簭臄?shù)據(jù)源中提煉知識(shí)片段\t49
3．1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的映射\t50
3．1．1 數(shù)據(jù)規(guī)范\t50
3．1．2 數(shù)據(jù)清洗\t53
3．1．3 數(shù)據(jù)映射\t57
3．2 非結(jié)構(gòu)化信息的抽取\t63
3．2．1 任務(wù)、挑戰(zhàn)與技術(shù)路線\t64
3．2．2 實(shí)體識(shí)別\t67
3．2．3 關(guān)系抽取\t71
3．2．4 事件抽取\t76
3．3 容易被忽視的隱性知識(shí)挖掘\t80
3．3．1 文本中的事理關(guān)系\t81
3．3．2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的隱含模式\t82
3．3．3 時(shí)間序列中的周期與強(qiáng)度\t90
3．4 實(shí)戰(zhàn)六步法手記（2）：先小而精，再大而全\t97
3．5 本章小結(jié)\t101
第4章知識(shí)管理：從分散碎片到集中資產(chǎn)\t103
4．1 知識(shí)融合\t103
4．1．1 本體融合\t104
4．1．2 實(shí)體融合\t105
4．1．3 關(guān)系融合\t107
4．1．4 流程融合\t107
4．2 類目管理\t109
4．3 存儲(chǔ)方式的選擇\t111
4．3．1 傳統(tǒng)存儲(chǔ)\t111
4．3．2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)\t111
4．3．3 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比小結(jié)\t118
4．3．4 知識(shí)圖譜\t120
4．4 知識(shí)的反向溯源\t121
4．5 實(shí)戰(zhàn)六步法手記（3）：人機(jī)協(xié)同很有必要\t122
4．6 本章小結(jié)\t124
第5章知識(shí)計(jì)算：讓知識(shí)可自動(dòng)執(zhí)行\(zhòng)t125
5．1 指標(biāo)：必備的預(yù)置知識(shí)\t125
5．1．1 邏輯結(jié)構(gòu)\t126
5．1．2 指標(biāo)體系\t128
5．2 規(guī)則：帶條件的預(yù)置知識(shí)\t128
5．2．1 規(guī)則引擎\t129
5．2．2 常用工具\(yùn)t131
5．2．3 專家系統(tǒng)\t135
5．3 模型：復(fù)雜問(wèn)題的簡(jiǎn)化表達(dá)\t137
5．3．1 物理模型\t137
5．3．2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型\t138
5．3．3 因果模型\t143
5．4 工作流\t148
5．5 業(yè)務(wù)流程管理\t150
5．5．1 定義規(guī)范\t150
5．5．2 基本元素\t151
5．5．3 常用工具\(yùn)t152
5．6 機(jī)器人流程自動(dòng)化\t152
5．7 實(shí)戰(zhàn)六步法手記（4）：融合式的執(zhí)行引擎\t153
5．8 本章小結(jié)\t155
第6章知識(shí)應(yīng)用：開(kāi)啟知識(shí)的變現(xiàn)之旅\t156
6．1 知識(shí)圖譜嵌入\t156
6．1．1 融合事實(shí)信息\t157
6．1．2 融合附加信息\t158
6．2 可視化洞察\t160
6．2．1 問(wèn)題描述\t161
6．2．2 常用方法\t161
6．2．3 知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)的可視化\t163
6．3 信息檢索\t165
6．3．1 問(wèn)題描述\t165
6．3．2 常用算法\t166
6．3．3 知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)的檢索算法\t167
6．4 推薦系統(tǒng)\t170
6．4．1 問(wèn)題描述\t170
6．4．2 常用算法\t172
6．4．3 知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)的推薦系統(tǒng)\t175
6．5 問(wèn)答系統(tǒng)\t178
6．5．1 問(wèn)題描述\t178
6．5．2 常用方法\t179
6．5．3 知識(shí)庫(kù)問(wèn)答\t181
6．6 實(shí)戰(zhàn)六步法手記（5）：點(diǎn)線面三級(jí)跳\t186
6．7 本章小結(jié)\t188
第7章知識(shí)演化：促進(jìn)新知識(shí)的不斷產(chǎn)生\t190
7．1 四項(xiàng)共性特征\t190
7．2 訂閱推薦\t192
7．3 積累改變規(guī)則的規(guī)則\t194
7．4 知識(shí)推理\t194
7．4．1 傳統(tǒng)的規(guī)則推理\t196
7．4．2 規(guī)則與知識(shí)表示結(jié)合的推理\t198
7．4．3 實(shí)體預(yù)測(cè)\t201
7．4．4 關(guān)系路徑推理\t204
7．5 在線學(xué)習(xí)\t207
7．6 實(shí)戰(zhàn)六步法手記（6）：形成持續(xù)學(xué)習(xí)的閉環(huán)\t209
7．7 本章小結(jié)\t211
第8章組織保障：技術(shù)之外的管理手段\t212
8．1 勝任度評(píng)估\t213
8．1．1 任務(wù)類型\t213
8．1．2 角色類型\t214
8．1．3 團(tuán)隊(duì)類型\t215
8．1．4 勝任素質(zhì)測(cè)評(píng)\t216
8．2 成熟度評(píng)估\t218
8．2．1 等級(jí)遞進(jìn)規(guī)則嚴(yán)格的模型\t218
8．2．2 等級(jí)遞進(jìn)規(guī)則靈活的模型\t219
8．2．3 面向?qū)嵤╇A段的模型\t219
8．3 知識(shí)資產(chǎn)評(píng)估\t220
8．3．1 團(tuán)隊(duì)組成\t221
8．3．2 評(píng)估對(duì)象\t221
8．3．3 評(píng)估方法\t222
8．3．4 實(shí)施建議\t224
8．4 文化建設(shè)\t225
8．4．1 營(yíng)造學(xué)習(xí)型組織\t225
8．4．2 融入知識(shí)聯(lián)盟\t227
8．4．3 產(chǎn)業(yè)集群層面\t230
8．5 本章小結(jié)\t231
第9章營(yíng)銷洞察實(shí)踐：連接生產(chǎn)者與消費(fèi)者\(yùn)t233
9．1 營(yíng)銷要素\t234
9．2 營(yíng)銷知識(shí)中臺(tái)\t235
9．3 美妝輿情洞察示例\t237
9．4 零售導(dǎo)購(gòu)賦能示例\t240
9．5 本章小結(jié)\t243
第10章金融行業(yè)實(shí)踐：信貸風(fēng)控\t244
10．1 零售信貸應(yīng)用場(chǎng)景\t244
10．2 大數(shù)據(jù)風(fēng)控解決方案\t246
10．2．1 數(shù)據(jù)源\t246
10．2．2 數(shù)據(jù)中臺(tái)\t248
10．2．3 決策引擎\t249
10．3 信用評(píng)分建模\t250
10．4 關(guān)系圖譜反欺詐\t255
10．5 本章小結(jié)\t256
第11章其他行業(yè)實(shí)踐\t257
11．1 軌道交通\t257
11．1．1 需求背景\t257
11．1．2 解決方案\t258
11．1．3 應(yīng)用效果\t260
11．2 媒體資產(chǎn)\t262
11．2．1 需求背景\t262
11．2．2 解決方案\t263
11．2．3 應(yīng)用效果\t265
11．3 數(shù)字城市\(zhòng)t267
11．3．1 需求背景\t267
11．3．2 解決方案\t267
11．3．3 應(yīng)用效果\t272
11．4 本章小結(jié)\t273
參考文獻(xiàn)\t275