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| 內容簡介： |
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如何利用人工智能技术有效地管理知识资产，成为企业保持持续竞争力的重要问题。作者从数据科学的视角出发，提出知识中台需要管理三类知识（事实知识、原理知识和技能知识）和具备四项能力（知识抽取、知识管理、知识计算和知识演化）。本书结合人工智能的前沿成果，分章节详细讲述了其中的关键技术和实施路径。同时，从业务视角出发，讲解了知识中台在营销、金融、工业领域的经典案例。
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| 關於作者： |
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张杰，明略科学院知识工程实验室主任，资深科学家。天津大学计算机专业博士学位，曾就职于华为诺亚方舟实验室，后作为联合创始人创办金融科技公司并任CTO。研究方向为知识工程、机器学习、自然语言处理，发表学术论文十余篇，发明专利100余项。主持开发了推荐引擎、知识问答系统、客服机器人、大数据风控系统、行业知识图谱等多项商业系统，累计销售额数亿元。吴明辉，明略科技创始人、董事长兼首席执行官。人工智能、大数据技术及企业数字化转型资深专家。连续创业成功者、天使投资人。《财富》“中国40位40岁以下商界精英”之一，HAO智能框架理论创立者之一，公安大学特聘教授，北京大学和人民大学创业导师。吴明辉先生毕业于北京大学，获数学系学士学位、计算机软件与理论硕士学位。拥有20年软件工程开发和算法研究经验、130余项国内外发明专利，15年企业级服务领域创业经验。带领公司为营销、广告、服务业、公共安全、数字城市、工业、金融等垂直领域的2000多个企业与组织，提供完整的人工智能闭环解决方案服务。
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| 目錄：
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第1章 知识中台：厘清功能边界11.1 知识的类别21.1.1 知识的哲学观点21.1.2 知识的认知心理学分类31.1.3 知识的管理学分类51.1.4 信息技术视角下的知识91.2 核心概念141.2.1 两类用户141.2.2 三类知识151.2.3 六步建设法171.3 数据挖掘三范式191.3.1 数据湖式201.3.2 数据中台式201.3.3 知识中台式211.4 知识中台不是什么211.5 系统架构221.5.1 生命周期231.5.2 技术框架241.6 本章小结29第2章 知识建模：从原材料清单到统一蓝图312.1 设计内容：类别与任务体系312.2 设计原则332.3 设计步骤342.3.1 数据字典收集342.3.2 数据洞察352.3.3 业务访谈362.3.4 两个体系设计362.3.5 打通两体系392.4 典型设计示例402.4.1 词库类402.4.2 百科知识类412.4.3 常识知识类422.4.4 领域知识类432.5 实战六步法手记（1）：勾勒全局视图452.6 本章小结47第3章 知识抽取：从数据源中提炼知识片段493.1 结构化数据的映射503.1.1 数据规范503.1.2 数据清洗533.1.3 数据映射573.2 非结构化信息的抽取633.2.1 任务、挑战与技术路线643.2.2 实体识别673.2.3 关系抽取713.2.4 事件抽取763.3 容易被忽视的隐性知识挖掘803.3.1 文本中的事理关系813.3.2 网络结构中的隐含模式823.3.3 时间序列中的周期与强度903.4 实战六步法手记（2）：先小而精，再大而全973.5 本章小结101第4章 知识管理：从分散碎片到集中资产1034.1 知识融合1034.1.1 本体融合1044.1.2 实体融合1054.1.3 关系融合1074.1.4 流程融合1074.2 类目管理1094.3 存储方式的选择1114.3.1 传统存储1114.3.2 非关系型数据库1114.3.3 数据库对比小结1184.3.4 知识图谱1204.4 知识的反向溯源1214.5 实战六步法手记（3）：人机协同很有必要1224.6 本章小结124第5章 知识计算：让知识可自动执行1255.1 指标：的预置知识1255.1.1 逻辑结构1265.1.2 指标体系1285.2 规则：带条件的预置知识1285.2.1 规则引擎1295.2.2 常用工具1315.2.3 专家系统1355.3 模型：复杂问题的简化表达1375.3.1 物理模型1375.3.2 机器学习模型1385.3.3 因果模型1435.4 工作流1485.5 业务流程管理1505.5.1 定义规范1505.5.2 基本元素1515.5.3 常用工具1525.6 机器人流程自动化1525.7 实战六步法手记（4）：融合式的执行引擎1535.8 本章小结155第6章 知识应用：开启知识的变现之旅1566.1 知识图谱嵌入1566.1.1 融合事实信息1576.1.2 融合附加信息1586.2 可视化洞察1606.2.1 问题描述1616.2.2 常用方法1616.2.3 知识库增强的可视化1636.3 信息检索1656.3.1 问题描述1656.3.2 常用算法1666.3.3 知识库增强的检索算法1676.4 推荐系统1706.4.1 问题描述1706.4.2 常用算法1726.4.3 知识库增强的推荐系统1756.5 问答系统1786.5.1 问题描述1786.5.2 常用方法1796.5.3 知识库问答1816.6 实战六步法手记（5）：点线面三级跳1866.7 本章小结188第7章 知识演化：促进新知识的不断产生1907.1 四项共性特征1907.2 订阅推荐1927.3 积累改变规则的规则1947.4 知识推理1947.4.1 传统的规则推理1967.4.2 规则与知识表示结合的推理1987.4.3 实体预测2017.4.4 关系路径推理2047.5 在线学习2077.6 实战六步法手记（6）：形成持续学习的闭环2097.7 本章小结211第8章 组织保障：技术之外的管理手段2128.1 胜任度评估2138.1.1 任务类型2138.1.2 角色类型2148.1.3 团队类型2158.1.4 胜任素质测评2168.2 成熟度评估2188.2.1 等级递进规则严格的模型2188.2.2 等级递进规则灵活的模型2198.2.3 面向实施阶段的模型2198.3 知识资产评估2208.3.1 团队组成2218.3.2 评估对象2218.3.3 评估方法2228.3.4 实施建议2248.4 文化建设2258.4.1 营造学习型组织2258.4.2 融入知识联盟2278.4.3 产业集群层面2308.5 本章小结231第9章 营销洞察实践：连接生产者与消费者2339.1 营销要素2349.2 营销知识中台2359.3 美妆舆情洞察示例2379.4 零售导购赋能示例2409.5 本章小结243第10章 金融行业实践：信贷风控24410.1 零售信贷应用场景24410.2 大数据风控解决方案24610.2.1 数据源24610.2.2 数据中台24810.2.3 决策引擎24910.3 信用评分建模25010.4 关系图谱反欺诈25510.5 本章小结256第11章 其他行业实践25711.1 轨道交通25711.1.1 需求背景25711.1.2 解决方案25811.1.3 应用效果26011.2 媒体资产26211.2.1 需求背景26211.2.2 解决方案26311.2.3 应用效果26511.3 数字城市26711.3.1 需求背景26711.3.2 解决方案26711.3.3 应用效果27211.4 本章小结273参考文献275
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