面向多源异构数据的知识融合方法

本书围绕多源异构数据知识融合的概念、原理、方法和应用展开论述。本书首先讨论了多源异构数据多源异构数据在处理、分析及利用存在的“信息孤岛”问题，然后论述了知识融合的相关概念及知识表示理论。在此基础上，重点论述了知识融合在知识抽取、整合、可视化方面的主要原理及方法，通过将传统的基于规则方法和新兴的深度学习方法相结合，克服单一技术实现知识融合的局限性。最后，本书介绍了面向多源异构数据的知识图谱应用，例如，智能参谋、海洋环境信息知识图谱等。

马良荔，女，1968-，籍贯辽宁沈阳，海军工程大学电子工程学院教授，从事数据工程领域研究。出版编著2部，发表论文40余篇，获授权发明专利10项，计算机软件著作权8项。

全书章节如下：第一章 概述第二章 知识表示理论第三章 基于规则的知识抽取方法第四章 基于卷积神经网络的知识抽取方法第五章 基于语义网的知识融合方法第六章 面向异构本体的知识融合方法第七章 基于服务的知识融合方法第八章 基于迁移学习的知识融合方法第九章 面向多源异构数据的知识可视化方法第十章 面向多源异构数据的知识图谱应用