数据知识工程
知识工程发展历程
知识工程作为一门学科，其发展历程可以分为几个主要阶段：1. 知识工程的萌芽（1950s-1970s）：知识工程的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时人工智能（AI）的研究开始兴起。
1960年代，专家系统的出现标志着知识工程的初步实践。
专家系统是一种模仿人类专家解决特定领域问题的计算机程序，它通过存储和使用领域知识来进行推理和决策。
2. 知识工程的发展（1980s-1990s）：在这一时期，知识工程得到了快速发展。
知识获取技术、知识表示方法和推理机制等方面取得了显著进步。
同时，知识工程开始应用于多个领域，如医疗、金融、制造业等。
这一时期还见证了知识库系统和智能代理的兴起。
3. 知识工程的成熟（2000s-2010s）：随着互联网和大数据技术的普及，知识工程进入了一个新的阶段。
在这一时期，知识工程开始关注大规模知识的整合、管理和推理。
语义网、本体论和知识图谱等技术的出现为知识工程提供了新的工具和方法。
此外，机器学习和深度学习的兴起也为知识工程带来了新的可能性。
4. 知识工程的融合与创新（2020s-至今）：在当前阶段，知识工程正在与其他学科进行更深入的融合，如认知科学、数据科学和计算机视觉等。
同时，随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，知识工程在理解和生成自然语言方面取得了重要突破。
此外，知识工程还在探索如何更好地与人类协作，以实现更高效的知识共享和创新。
总的来说，知识工程的发展历程是一个不断演进和创新的过程。
从最初的专家系统到现在的知识图谱和深度学习，知识工程已经取得了显著的进步。
未来，随着技术的不断发展和学科交叉的深入，知识工程有望在更多领域发挥重要作用，推动人类社会的进步和发展。
数据与知识工程课程内容简介
作者介绍
Ron Brachman Ph.D, 1977 Harvard ACM Fellow President of AAAI (2003) 雅虎全球研究运营副总裁 Hector Levesque Ph.D 1981, University of Toronto Conference Chair of IJCAI (2001) founder farthers of DL Franz Baader Chair for Automata Theory of the Institute for Theoretical Computer Science Faculty of Computer Science at TU Dresden
知识表示能力 vs. 推理能力 tradeoff
本课程的内容 Ⅱ
数据挖掘与知识发现 基于证据理论的数据挖掘方法 基于神经网络的数据挖掘方法 基于遗传算法的数据挖掘方法 基于粗糙集的数据挖掘方法 其他数据挖掘方法 KDD的挖掘模式 KDD的挖掘模式 关联模式 分类模式 聚类模式 回归模式 序列模式
本课程的内容 Ⅲ
本课程的开设背景
信息时代/ 信息时代/知识时代 农业社会 结果。 机械社会 结果。 信息/知识社会：由信息化、网络化和智能化带来的人类智力扩展的 信息/知识社会：由信息化、网络化和智能化带来的人类智力扩展的 工业/机械社会：由机械化、电气化和自动化带来的人类体力扩展的 工业/机械社会：由机械化、电气化和自动化带来的人类体力扩展的
知识工程概述
并最终编码到计算机中去，这就是所谓的知识的表示问题。不同的知识需要用不同的形式和 方法来表示。它既应能表示事物间结构关系的静态知识，又应能表示如何对事物进行各种处 理的动态知识；它既要能表示各种各样的客观存在着事实，又要能表示各种客观规律和处理 规则；它既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识，还应能表示更加复杂的、模糊的、 不确定的和不完全的知识。因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理（解 题）成败的关键。而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取 和学习机制的研究也有直接的影响。知识表示的方法很多，例如，谓词逻辑表示，关系表示 （或称特性表表示），框架表示，产生式表示，规则表示，语义网表示，与或图表示，过程 表示，Petri 网表示，H 网表示，面向对象表示，以及包含以上多种方法的混合或集成表示等。 这些表示方法各适用于表示各种不同的知识，从而被用于各种应用领域。对于“知识面”很窄 的专家系统一类的应用，往往可以根据领域知识的特点，从中选择一种或若干种表示方法就 可以解决问题。但是为了开发具有较宽领域知识的系统，例如多专家系统的聚合系统（或称 协同式专家系统）和分布式多功能知识处理系统等，仅用互不相干的知识表示方法便难以适 应要求。
知识 以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构。如果把“不与任何其他信息
关联”也认为是一种特殊的关联方式（不关联），则单个的信息也可以认为是知识的特例，我 们称之为“原子事实”。例如“天很阴且闪电频繁”，“天要下雨”等都是一些孤立的信息或“原子 事实”。然而，如果把这两个信息用“如果，则”这种因果关系联系起来就成了一条知识：如
方式与方法的研究。研究如何从一个浩翰的对象（包括知识本身）空间中搜索（或探索）满 足给定条件或要求的特定对象。知识的管理及维护包括对知识库的各种操作（如检索、增加、 修改或删除），以保证知识库中知识的一致性和完整性约束等的方法和技术。匹配和识别指 在数据库或其他对象集合中，找出一个或多个与给定“模板”匹配的数据或对象的各种原理和 方法，以及在仅有不完全的信息或知识的环境下，识别各种对象的原理与方法。
数据与知识工程
异常检测
异
从数据中发现与正常模
常
式不一致的对象或行为。 检
测
利用数据点的密度信息 进行异常检测，通常将 低密度区域中的点视为
异常点。
基于 统计 的异 常检 测
利用深度学习模型进行异常 检测，通常采用无监督学习 的方式训练模型，然后利用
模型进行异常检测。
基于 密度 的异 常检 测
利用统计学方法对数据 进行建模，然后根据模 型判断数据是否异常。
一种聚类分析方法，通过将数 据集中的对象按照相似性进行 层次分解，形成一棵聚类树， 从而发现数据集中的层次结构 。
分类与预测
决策树分类
一种常见的分类方法，通过构建 决策树对数据进行分类，决策树 节点表示属性上的判断条件，叶 子节点表示类别标签。
分类与预测
利用已知的数据集构建分类器或 预测模型，对未知的数据进行分 类或预测。
情感分析
社交媒体分析可以对社交媒体平台上的文 本和评论进行情感分析，了解消费者对产 品和服务的态度和评价。
生物信息学
生物信息学概述
生物信息学是一种利用计算机科学和信息管理的原理和技术，研究生 物信息的获取、处理、存储、分发和解释的学科。
基因组学
生物信息学在基因组学中的应用包括基因组序列分析、基因表达分析 和基因变异研究等。
专家系统结构
03
专家系统应用
包括知识库、推理机、人机界面 等部分。
在医疗、金融、工业等领域应用 专家系统，提高决策的准确性和 效率。
机器学习与知识发现
机器学习
通过训练数据自动学习模型和算法，实现分类、聚类、预测等功 能。
知识发现
从大规模数据中提取有用的模式和规则，形成新的知识。
机器学习与知识发现的应用
知识工程发展历程
知识工程发展历程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识工程是一门涉及多领域知识的交叉学科，其诞生和发展伴随着信息技术的快速发展而逐渐壮大。
知识工程的发展历程可以追溯至上世纪60年代，随着人工智能的兴起，知识表示和知识推理成为学术界关注的焦点。
在上个世纪六十年代和七十年代，基于规则的专家系统是人工智能领域的热门话题，被视为知识工程的先锋。
专家系统通过将领域专家的知识转化为规则、推理引擎和知识库的方式来解决专业问题。
Dendral系统是第一个成功应用于有机物质分析领域的专家系统，为后来的知识工程研究奠定了基础。
随着信息技术的不断进步，推动了知识工程的进一步发展。
上个世纪八十年代，语义网络和本体论等知识表示模型被引入知识工程领域，为知识的组织、分享和推理提供了更为灵活和高效的手段。
特别是Tim Berners-Lee在1989年发明了万维网技术，为知识工程的应用和发展创造了更广阔的空间。
进入二十一世纪，知识工程领域迎来了新的挑战和机遇。
随着大数据和人工智能技术的突破，知识图谱等新型知识表示方法相继出现，为知识工程的发展带来了全新的可能性。
知识图谱是将实体、关系和属性进行语义建模，用于描述现实世界中的知识和信息，被广泛应用于搜索引擎、智能问答系统等领域。
知识图谱与语义网、本体论等传统知识表示模型也在知识工程领域得到了融合和发展。
本体论提供了一种形式上的、适合机器处理的方式来描述领域的概念、关系和属性，为知识工程的语义建模和联结提供了理论基础。
语义网技术则强调语义信息的表示、分享和应用，为知识工程的知识组织和推理提供了技术支持。
在知识工程领域，知识图谱的应用被广泛认可为知识管理系统的未来发展方向。
知识图谱将不同领域知识进行了语义化建模、统一表达和有效推理，提高了知识的利用效率和智能化程度。
利用知识图谱技术，企业可以更好地管理自身的知识资产，为决策提供更为准确和及时的支持。
知识工程的发展历程可以总结为从规则到语义的演进。
《专家系统与知识工程》复习要点
《专家系统与知识工程》复习要点知识工程是人工智能技术与专家系统发展相结合的产物，它是数据工程的高级阶段。
知识工程是设计和实现知识库系统及知识库应用系统的理论、方法和技术，是研究知识获取、知识表示、知识管理和知识运用的一门学科。
数据库技术是构成数据工程的中心和基础，数据库工程也就是数据工程。
通常数据工程的设计与实现包括三个基本环节：概念数据模型的分析与设计、逻辑数据模型分析与设计、物理数据模型的设计。
知识是数据和信息集合的整体。
只有当信息被系统地、有目的地积累起来时，才能转变成知识。
知识是由信息描述的，信息则是用数据来表达的；知识工程是设计和实现知识库系统及知识库应用系统的理论、方法和技术，是研究知识获取、知识表示、知识管理和知识运用的一门学科。
知识工程处理的对象是知识，知识种类及知识的表示方式：1.）第一类：关于事实和现象的知识。
（Know_what）第二类：自然原理和领域规律性知识。
（Know_why）第三类：关于技能和能力的知识。
（Know_how）第四类：关于谁的知识。
（Know_who）2.）产生式、函数式、逻辑式、对象式、语义网络、框架结构、状态过程等多种形式。
数据信息知识三者的关系：数据是指客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的符号描述。
信息是数据在特定场合下的具体含义，信息是对数据的解释。
知识是一个或多个信息关联在一起形成的有价值的信息结构，是对客观规律的认识，是高层次的信息。
也就是说，知识是数据和信息集合的整体。
由此可见，数据是记录信息的符号，信息是对数据的解释，知识是信息的概括和抽象；数据经过解释处理形成了信息，信息又经过加工过程形成了知识；知识是由信息描述的，信息则是用数据来表达的；从数据到信息的转换是一个数据处理过程，从信息到知识的转换是一个认知的过程。
这就是数据、信息和知识之间的相互依存的辨证关系。
知识工程是一个远比数据工程复杂的多的领域，也是一个比数据工程更富于挑战性的领域，表现在：1、知识种类比较多2、知识的表示方式比较多3、要有一个较好的知识表示方式和知识管理机制在知识工程中，最为困难的问题是知识获取，一般来说，获取知识的方法有两种情况：1、由知识工程师从领域专家那里获取知识，即：人工获取。
奋进中的数据工程与知识工程教育部重点实验室
奋进中的数据工程与知识工程教育部重点实验室经过3年多时间的的筹备建设，中国人民大学第一个省部级重点实验室－－数据工程与知识工程教育部重点实验室，于2008年10月27日经教育部专家组验收一致通过，正式挂牌运行。
数据工程与知识工程教育部重点实验室的建立，既开创了中国人民大学发展史中的又一个新的“第一”，同时也在新中国科学技术发展史上“写”下了具有特殊重要意义的一笔。
因为在这个重点实验室筹建之前，省部级以上重点实验室100％是自然科学类的，数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）和证据科学教育部重点实验室（中国政法大学）的同期建立，则标志着以“文理结合”为特点的重点实验室实现了“零”的突破。
领导重视，定位清晰，方向凝练，目标明确为了落实我校“主干的文科、精干的理工科”的学科部署，2005年1月经校长办公会议决策，整合信息学院数据工程与知识工程研究所和信息资源管理学院电子政务研究中心的力量，成立中国人民大学数据工程与知识工程重点实验室，并开始申报和筹建教育部重点实验室。
2006年1月数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）获准筹建，学校“985工程”二期设立“数据工程与知识工程科技创新平台”项目，在场地和经费方面给予充分保证，并在人员编制、人才引进等方面给予特殊政策。
学校还成立了以纪宝成校长为主任，主管科研和财务的冯惠玲副校长为常务副主任的实验室建设管理委员会。
同时成立了以校外专家和海外专家为主的学术委员会，学术委员会聘请中国科学院数学研究所研究员、我国人工智能领域著名专家陆汝钤院士为学术委员会主任委员，我国数据库领域的领军人物、我校王珊教授为常务副主任委员。
实验室由信息学院杜小勇院长和信息资源管理学院赵国俊院长为主要负责人，并选聘了专职的副处级办公室主任，进行日常的行政管理。
实验室成立以来，以发展我国数据工程与知识工程基础理论和核心技术为目标，以面向国家战略需求，承担重大项目为载体，通过大胆的机制创新和体制创新，大力开展科学研究和国际交流活动，有效促进队伍建设和人才培养，迅速在中国人民大学建立起我国计算机数据库领域科技创新的重要平台，是我国数据工程与知识工程领域唯一的重点实验室。
知识工程方案
知识工程方案一、背景介绍知识工程是指将人类知识进行结构化、形式化并用计算机进行处理和利用的一门交叉学科，它融合了计算机科学、人工智能、认知科学、语言学、逻辑学等学科的知识。
知识工程的目的是用计算机来模拟人类的智能，使计算机能够理解、处理和应用知识，为人类提供更智能、更高效的服务。
在信息时代背景下，随着海量数据的涌入和信息技术的快速发展，知识工程越来越受到人们的重视。
知识工程技术的应用范围也越来越广泛，涉及到各个行业和领域。
比如，在医疗健康领域，知识工程可以帮助医生提高诊断效率和准确率；在金融领域，知识工程可以帮助银行和保险公司建立智能风控系统；在智能制造领域，知识工程可以帮助企业实现智能制造和自动化生产。
为了有效利用知识工程技术，我们需要构建一个完整的知识工程方案，从而实现知识的获取、表示、存储、推理、检索和应用等功能。
本文将围绕知识工程的相关技术和应用展开讨论，提出一个完善的知识工程方案。
二、知识工程技术1. 知识获取知识获取是知识工程的第一步，它是指从各种信息源中获取所需的知识。
知识获取的方式多种多样，包括数据挖掘、文本分析、网络爬虫、专家采访等。
在知识获取过程中，我们需要解决信息源的异构性、不完整性、不可靠性等问题，从而保证获取的知识的质量和准确性。
2. 知识表示知识表示是指将获取到的知识进行逻辑化、结构化和形式化的表示。
常用的知识表示方式包括本体、知识图谱、规则等。
本体是一种用于描述领域知识的形式化语言，它可以描述领域的概念、属性、关系等，从而使计算机能够理解和推理领域知识。
知识图谱是一种用于描述实体与实体之间关系的图形结构，它可以帮助人们更直观地理解知识之间的联系。
规则是一种用于表达知识推断规则的形式化语言，它可以帮助计算机进行逻辑推理和决策。
3. 知识存储知识存储是指将获取到的知识进行存储和管理。
知识存储的方式有很多种，包括图数据库、关系数据库、文档数据库等。
在知识存储过程中，我们需要解决数据的一致性、完整性、安全性等问题，确保知识能够被有效保存和管理。
知识工程和人工智能的关系
知识工程和人工智能的关系知识工程和人工智能是两个相互依存的领域，两者建立了紧密的合作关系。
知识工程旨在从人类专家的头脑中抽取出易于计算的知识，将其表达为可执行的计算机程序。
人工智能则是一种应用计算机技术模仿和拓展人类智能的方法。
知识工程通常使用专家系统技术，将专业知识从人类专家的头脑中进行提取，存储并表达为可执行的计算机程序。
它使得机器能够像人类一样分析和解决复杂的问题。
这些程序还可以通过推理、逻辑推断和数据挖掘等技术，从复杂的信息中提取有用的信息。
人工智能则利用这些计算机程序，让计算机自己思考、学习、推理和解决问题。
知识工程和人工智能的合作表现在以下几个方面：1. 知识库的设计知识库是知识工程的核心内容，是存储知识的地方。
人工智能则通过对知识库的分析和处理，实现智能分类、推理和决策等功能。
人工智能技术可以让知识库更加智能化，快速地从中提取有用的信息，并在需要时协助专家系统进行决策。
2. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它可以让计算机从数据中自动学习规律和模式。
知识工程可以提供有用的数据，帮助机器学习模型更加精准地预测和分类。
反之，机器学习也可以帮助知识工程对大量知识进行智能分类和优化。
3. 推理推理是人工智能的另一个核心功能，它可以从先前学到的知识中推断出新的结论。
知识工程可以将专家的知识转化为可执行的规则和逻辑，为推理提供基础。
人工智能技术则可以对这些规则和逻辑进行快速的推理和优化。
4. 自然语言处理自然语言处理是人工智能中的重要领域之一，它可以让计算机理解和处理人类的语言。
知识工程可以为自然语言处理提供良好的语义基础，从而让计算机更加准确地理解和处理语言。
反之，自然语言处理技术也可以为知识工程提供更加智能化的交互方式、快速的数据抽取和知识提取等功能。
综上所述，知识工程和人工智能是两个紧密关联的领域。
它们之间的合作关系可以帮助计算机更加智能地处理和解决问题，与人类密切地互动和合作。
数据和知识工程
基于证据理论的数据挖掘方法
基于神经网络的数据挖掘方法 基于遗传算法的数据挖掘方法 基于粗糙集的数据挖掘方法 其他数类模式 聚类模式 回归模式 序列模式
本课程的内容 Ⅲ
语义Web的研究路线 资源描述框架RDF Web本体语言OWL Web规则标记语言RIF Web查询语言SPARQL 典型应用
Antoniou G, Harmelen F. A Semantic Web Primer. Second Edition. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2008. (Antoniou G, Harmelen F.著, 陈小平等译. 语义网基础教程
(第1版). 机械工业出版社, 2008.) 胡运发. 数据与知识工程导论. 清华大学出版社, 2003.
数据的语义
数据：
信息的载体和表示 对于计算机而言，信息处理就是数据处理
本课程的开设背景
智能：
智能行为依赖于知识
知识：
把有关信息关联在一起形成的信息结构 由信息提炼出来的产物，反映了一些基本的规律 是构成智能的基础
信息：
数据的语义 收信人事先不知道的报道 (辞海)
这不仅对人工智能学科领域产生了巨大影响，而且促使 IBM公司制造出沃森（Watson）这样智能而神奇的机器。
计算复杂性领域：表明即使可满足赋值数很小，SAT这个NP 完备问题仍然是很难的问题。
与会者有包括C.Shannon在内的数学家、逻辑学家、认知学家、 心理学家、神经生理学家、计算机科学家等10人。
Marvin Minsky的神经网络模拟器、John McCarthy的搜索法、 以及Herbert Simon和Allen Newell的“逻辑理论家”成为会上 的3个亮点，分别讨论如何穿过迷宫、如何搜索推理、以及如何证 明数学定理。
大模型与知识工程
大模型与知识工程随着人工智能技术的发展，大模型和知识工程成为了当前研究的热点领域。
大模型指的是具有巨大参数量和计算复杂度的机器学习模型，而知识工程则是利用人工智能技术整合、组织和应用知识的一门学科。
本文将从不同角度探讨大模型与知识工程的关系以及它们对人工智能发展的影响。
一、大模型的发展与挑战近年来，随着计算能力的提升和数据的丰富，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。
例如，BERT、GPT等大模型在机器翻译、问答系统等任务上取得了令人瞩目的表现。
然而，大模型也面临着训练时间长、计算资源消耗大、参数调优困难等挑战。
为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列的优化方法，如模型压缩、分布式训练等，以提高大模型的训练效率和应用效果。
二、知识工程的基本概念与应用知识工程是将知识表示、知识获取、知识推理等技术应用于实际问题的一门学科。
知识工程的核心是构建知识图谱，即将领域知识以图结构的形式进行表示和存储。
知识图谱的建立需要从多个数据源中抽取知识，并进行知识的融合和推理。
知识工程的应用包括智能搜索、推荐系统、智能问答等领域，它们都需要对大量的知识进行整合和利用。
三、大模型与知识工程的结合大模型和知识工程是相互促进、相互补充的关系。
大模型可以通过学习大规模数据中的模式和规律，提取知识并应用于实际问题。
而知识工程可以为大模型提供丰富的领域知识，帮助模型更好地理解和推理。
例如，在智能问答系统中，大模型可以通过学习大量的对话数据，提取问题和答案的模式，但是如果缺乏领域知识，模型可能无法正确回答用户的专业问题。
而知识工程可以将领域专家的知识整合到系统中，使得模型具备更强的专业性和准确性。
四、大模型与知识工程的应用案例大模型和知识工程的结合已经在多个领域得到了成功应用。
在医疗领域，大模型可以通过学习大量的病例数据，提取疾病与症状之间的关联规律。
而知识工程可以将医学知识整合到模型中，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。
数据与知识工程
万维网(WWW)
根据所处理的数据对DM分类
关系数据库
事务数据库
面向对象数据库
对象关系数据库
数据仓库
空间数据库
时态数据库
流数据
异构数据库
历史数据库
文本数据库
多媒体数据库
WWW
……
根据挖掘的知识类型对DM分类
特征分析
区分
关联分析
分类
聚类
预测
离群点分析
演变分析
多种方法的集成
……
根据采用的技术对DM分类
–inconsistencies in terminology, outdated information.
Viewing information
–Impossible to define views on Web knowledge
4.语义web技术
Explicit Metadata
Ontologies
用户交互方面
数据挖掘查询语言
数据挖掘结果的表示和显示
多个抽象层的交互知识挖掘
应用和社会因素方面
特定域的数据挖掘&不可视的数据挖掘
数据安全,隐私保护
……
12.KDD发现目标
概念描述
关联分析
分类
聚类
离群点分析
趋势和演变分析
KDD中使用的方法
决策树方法
基于证据理论的方法
神经网络方法
遗传算法
基于粗糙集的方法
2.语义Web主要解决两个问题：
1）如何对Web资源进行表示，从而便于让agent进行处理(获取、存储、推理、查询等)。
2）如何重用Web页面、多媒体信息、数据库等遗留资源(legacy resource)，以便实现从现有Web到语义Web的过渡。
面向智慧税务的大数据知识工程技术及应用
面向智慧税务的大数据知识工程技术及应用随着信息技术的不断发展和税务管理的日益复杂化，传统的税收管理方式正面临着许多挑战。
为了提高税务管理的效率和准确性，智慧税务应运而生。
智慧税务利用大数据知识工程技术来整合、分析和应用税务数据，从而实现智能化的税收管理。
本文将探讨面向智慧税务的大数据知识工程技术及其应用。
一、大数据知识工程技术概述大数据知识工程技术是指将大数据技术与知识工程相结合，通过数据的采集、整合、存储和分析，构建起具有一定领域知识的模型，并将其应用于实际问题解决中的技术。
它可以帮助税务部门对海量的税务数据进行处理和分析，提取有价值的知识和信息，为税务管理决策提供科学参考。
二、大数据知识工程在智慧税务中的应用1. 数据采集与整合智慧税务的第一步是对税务数据进行全面的采集与整合。
通过大数据技术，税务部门可以快速收集和整合来自不同渠道的税务数据，包括纳税人的个人信息、企业报表数据、交易数据等。
同时，还可以从外部数据源收集相关的宏观经济数据、行业数据等，构建起全面而准确的税务信息库。
2. 知识建模与处理在税务数据采集与整合的基础上，利用大数据知识工程技术可以构建起智慧税务的知识模型。
通过对税务数据进行分析、建模和处理，形成具有一定领域知识和规则的税务知识库。
这些知识和规则可以帮助税务部门识别不符合规定的行为、发现潜在的风险，从而加强税务管理的精准性和实效性。
3. 个性化的税收服务基于大数据知识工程技术，智慧税务可以为纳税人提供个性化的税收服务。
通过对纳税人的纳税记录和行为进行分析，税务部门可以根据纳税人的实际情况提供定制化的纳税咨询和服务，包括个人所得税计算、企业税务筹划等。
这种个性化的服务可以提高纳税人的满意度，增强纳税合规性。
4. 风险监测与预警大数据知识工程技术可以帮助税务部门实现对税务风险的实时监测和预警。
通过对海量的税务数据进行分析，可以及时发现不符合规定的行为和异常情况，并提前采取相应的措施进行防范和管理。
大数据知识工程
阅读感受
在大数据时代，数据成为了企业竞争的核心资源。在这个背景下，大数据知 识工程应运而生。作为我的搜索伙伴，读完《大数据知识工程》这本书后，我深 受启发，对大数据知识工程有了更深入的认识和理解。
这本书的作者具有极高的专业素养和严谨的学术态度。他们不仅具备扎实的 理论基础，而且拥有丰富的实践经验。在阐述大数据知识工程的概念、技术和应 用时，他们运用了通俗易懂的语言和生动的案例，使得读者能够轻松理解和掌握。
本书主要讨论了大数据知识工程的相关主题和关键问题，包括数据预处理、数据存储、数据处理 和分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等方面。本书不仅介绍了这些技术的理论知识，还通过 具体案例和实践经验，阐述了如何将这些技术应用到实际的大数据工程中。本书还强调了大数据 安全和隐私保护的重要性，并提出了一些解决方案。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要采取一系列有效的技术和管理 措施来保障数据的安全性和隐私性。
大数据知识工程是一个充满挑战和机遇的领域，需要不断深入研究和实践创新。
通过综合运用多学科知识和先进的技术手段，可以实现大数据的高效处理和深度分析，从而为决 策提供有力支持。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要引起足够的重视并采取有效的 措施来保障数据的安全性和隐私性。
本书为读者提供了全面、系统的大数据知识工程方面的知识和技能，可以帮助读者更好地理解和 应用大数据技术，从而为未来的大数据发展做出贡献。
《大数据知识工程》这本书是一本非常全面、系统和深入的大数据知识工程领域的著作。通过阅 读这本书，读者将获得关于大数据知识工程方面的深入理解和实用技能，同时可以了解大数据在 未来的发展趋势和应用前景。这本书不仅适用于计算机科学和数学领域的专业人士，也适合于从 事大数据相关工作的企业家、学者和研究人员阅读。通过阅读这本书，读者将受益匪浅，并为未 来的大数据发展做出贡献。
数据库技术与知识工程
数据库技术与知识工程数据库技术和知识工程是当今信息技术领域中非常重要的两个方向。
数据库技术是指用于管理和组织大量数据的技术，而知识工程则是指利用计算机和人工智能技术来组织和推理知识的过程。
本文将从数据库技术和知识工程两个方面进行讨论，探讨二者的关系和应用。
数据库技术是现代信息系统中的核心技术之一。
它的主要目标是有效地存储和管理大量的数据，并提供高效的数据访问和查询功能。
数据库技术通过使用数据模型、数据库管理系统和查询语言等工具来实现数据的组织和管理。
常见的数据库管理系统包括关系数据库管理系统（RDBMS）、面向对象数据库管理系统（OODBMS）和文档数据库管理系统（NoSQL）。
这些系统可以帮助用户实现数据的持久化存储、数据的一致性和完整性以及数据的安全性。
数据库技术广泛应用于各个领域，如企业管理、电子商务、物联网等。
知识工程是一门研究如何利用计算机和人工智能技术来组织和推理知识的学科。
它的目标是将人类的知识转化为计算机可理解和处理的形式，以便实现知识的自动化管理和应用。
知识工程主要包括知识表示、知识获取、知识推理和知识应用等方面。
知识表示是指将知识转化为计算机可处理的形式，常用的表示方法包括规则、本体和语义网等。
知识获取是指从各种信息源中获取知识，并将其整合到知识库中。
知识推理是指利用推理机和逻辑推理等方法对知识进行推理和推断。
知识应用是指将知识应用于实际问题解决中，如专家系统、智能搜索等。
数据库技术和知识工程有着密切的联系和相互依赖关系。
首先，数据库技术为知识工程提供了数据存储和管理的基础。
知识工程需要大量的数据来构建和验证知识库，而数据库技术可以提供高效的数据存储和查询功能，方便知识工程师进行知识的获取和整合。
其次，知识工程可以为数据库技术提供数据的语义表示和推理功能。
传统的数据库系统主要关注数据的结构和一致性，而知识工程可以为数据库系统添加语义信息，使得数据库能够进行更加复杂的查询和推理操作。
电机研发企业中的知识工程建设
电机研发企业中的知识工程建设什么是知识工程？知识工程（Knowledge Engineering）是一种将人类专家的领域知识形式化的方法，旨在创建能够模仿或超越人类专家行为的计算机程序。
知识工程通常包括以下步骤： 1. 知识获取：从人类专家的大脑中获取知识，或通过分析领域专家的文档和记录来获取知识。
2. 知识表示：将获取的领域知识转化为计算机可以理解和使用的形式。
3. 知识推理：将这些知识用来推理出答案或解决问题。
4. 知识验证：对推理结果进行验证和评估，确保其准确性和可靠性。
5. 知识维护：随着时间的推移，更新和维护领域知识，以确保它与实际情况保持一致。
为什么需要知识工程？在电机研发等领域，存在大量的领域专家和数据，这些领域专家可以提供宝贵的领域知识，但是这些知识通常没有被系统化地记录下来。
而这些知识对于企业的发展具有重要的意义，包括提高研发效率、缩短研发周期、降低成本等。
因此，知识工程在电机研发企业中的应用具有广泛的前景和应用价值。
知识工程在电机研发企业中的应用案例案例一：西门子电机控制系统西门子电机控制系统是一种基于领域知识的自适应控制系统，可以实现对电机的精确控制和管理，并具有一键式调试和优化功能。
该系统通过对电机控制的先进算法和以前经验的学习，使其能够自动调整参数，以优化效果和提高性能。
同时，该系统支持远程监控和控制，方便该企业的客户进行实时维护和管理。
案例二：ABB电机故障诊断系统ABB电机故障诊断系统是一种基于知识图谱的电机故障预测和诊断系统。
该系统通过收集、处理和分析大量的电机数据和运行记录，以发现潜在的故障问题，并将发现的故障问题映射到对应的知识图谱上，以帮助领域专家更加准确地判断问题根源并找到解决方案。
案例三：GE风力发电机电磁设计系统GE风力发电机电磁设计系统是一种基于机器学习和深度学习的电机研发工具，该工具可以从大量的数据中自动学习出电机的电磁性能模型，从而帮助工程师更加快速地进行电机设计和优化。
大数据与知识工程实验室
主要研究方向1. 大数据分析研究大数据存储管理、处理、分析和可视化技术及其在工程领域中的应用。
主要包括针对特定应用问题的海量数据存储、索引、查询；特定数据集的特征提取、高维数据降维、分析、预测技术；海量数据的时间序列挖掘问题。
在主流大数据平台（如Hadoop、Spark、Storm等等）上开发框架、应用系统等。
2. 数据管理与数据集成研究多源异构数据集成技术，包括模式匹配、数据去重、数据溯源；研究异构数据查询、查询重写等，研究异构系统的关键字查询技术，基于主流开源系统，自主开发数据集成、查询中间件。
3. 数据流与复杂事件处理技术研究数据流实时处理技术，研究复杂事件实时处理技术，研究特定应用领域的复杂事件实时告警、预测技术等。
4. 机器学习与数据挖掘研究分类、聚类、个性化推荐、文本主题建模、深度学习等算法及其在工程领域中的应用。
5. 海量知识库构建与推理研究知识建模与推理、本体构建与管理等技术，研究特定领域的知识管理、语义分析系统及其应用。
BigDKE科学数据可视化平台BigDKE-SDVP（BDKE Scientific Data Visualization Platform），是一个自主开发的、第一个基于Web的交互式科学数据可视化平台。
该系统用于多参数序列科学数据的交互式分析与可视化，目前用于物理海洋、地海洋化学等多个学科数据的可视化。
与当前相关主流系统相比，系统实现了基于Web的交互式方式，使用Google Map通过具有标记的点进行原始数据的空间展示，通过快速可靠的栅格化算法对剖面数据进行栅格化处理，使用不同的投影方式，提供对变量数据进行剖面图和大面图展示方式等；并具有如下特点：在面向服务架构（SOA）下，可以用服务的方式，为世界各地的科学数据库平台提供在线调用，如NASA 各数据集等；支持大数据计算平台等。
大数据与知识工程实验室是从复旦大学数据库方向发展起来的实验室，实验室主任为杨卫东教授/研究员。
知识工程在中的应用
知识工程在中的应用一、介绍知识工程指的是将人类知识以计算机能够理解和处理的形式表示和应用的一门跨学科领域。
在当今信息爆炸的时代，知识工程的应用已经无处不在，尤其在中国，其应用场景更是多样且广泛。
二、知识工程技术知识工程技术包括但不限于以下领域：1. 本体论与本体工程本体论是知识工程的重要基础，通过构建本体可以使得知识得以形式化表示。
本体工程则是运用本体论的理论和方法来构建、评估、维护和应用本体。
2. 语义网技术语义网技术是一种结构化的数据表达方法，其目的是为了让计算机能理解并处理数据。
在知识工程中，语义网技术被广泛应用于知识图谱的构建和推理。
3. 机器学习机器学习是一种能够让计算机从数据中学习并自动改进的技术。
在知识工程中，机器学习被用于智能推断、分类、聚类等任务。
三、知识工程在中的应用案例1. 智能客服许多企业在中国利用知识工程技术开发智能客服系统，通过自然语言处理、机器学习等技术，为用户提供更高效、更智能的服务。
2. 智能问答知识工程技术还被应用于智能问答系统，通过构建海量知识图谱和利用自然语言处理技术，使得用户可以更方便地获取所需信息。
3. 智能推荐在中国的电商行业中，知识工程技术被广泛应用于智能推荐系统，通过分析用户行为和历史数据，为用户推荐个性化的商品和服务。
四、未来展望随着人工智能技术的不断发展，知识工程在中国的应用将会更加广泛和深入。
未来，我们有理由相信，在各个领域，知识工程技术将发挥越来越重要的作用，为我们的生活和工作带来更多便利和智能化的体验。
以上就是知识工程在中的应用的一些介绍，希望对您有所帮助。
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背景介绍
有了这个技术 , 用户不再 是被动的网页浏览者 , 而是成为主动参与者 . 在 一个 实际的推荐系统中需要推荐的产品可能会有成 千上万 , 甚至超过百万 , 例如 Amazon , eBay , Youtube 等 , 用户的数目也会非常巨大. 准确、高 效的推荐 系统可以挖掘用户潜在的消费倾向 , 为众 多的用户提供个性化服务. 在日趋激烈 的竞争环境 下 , 个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手段 , 更重要的是可 以增进用户的黏着性. 个性化推 荐系统已经给电子商务领域带来巨大的商业利益. 据 VentureBeat 统计 , Amazon 的推荐系统为其提 供了 35 %的商品销售额. 尽管现有的推荐系统已经 在电子商务等领域取得了巨大的成功 , 但是还需要 在 不同领域研究人员的努力下进一步完善和发 展. 一个典型的例子就是 Netflix 开 出 100 万美元 的奖金 , 奖励给能把他们网站的产品推荐精确度提 高 10 %的人. Netflix 的竞赛只是从推荐准确性的角 度评价算法 , 事实上 , 还有很多的评价指 标可以度量 推荐算法的表现 , 因此也可以从多个角度对算法进行 改进. 当然 , 无 论从哪个角度改进 , 都需要从整体入 手对推荐系统的体系结构有一个完整的认 识.
目
模版名称：蓝色系模版 协同过滤系统（col-laborative 模版编号：TCB001
2、在设计表格时，要去掉表格的左右边框，“点击表格” —“设计” 独立系统相互结合的混合推荐系统（hybrid ） —“边框”下拉键—“左边 框”——“右边框”。
基于内容和基于协同过滤的混合推荐系统
Presonalized Recommendation Based on Co-Ranking and Query-Based Collaborative Diffusion
r
协同过滤系统（col-laborative filtering）
两者的区别在于，Pearson相关性定义为：
sim( x, y )
sS xy
(r
x,s
rx )(ry , s ry )
sS xy
2 2 ( r r ) ( r r ) x,s x y ,s y sS xy
注：最后一个即本文的一种混合推荐系统方法，我们翻译为：基于联合排名和基于 查询结果协同过滤的混合推荐系统
协同过滤系统（col-laborative filtering）
协同过滤系统是第一代被提出并得到广泛应用 的推荐系统. 其核心思想可以分 为两部分: 1>利用用户的历史信息计算用户之间的相似性; 2>利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特 定产品的喜好程度.系统根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐. 协同过滤推荐系统最大的优点: 对推荐对象没有特殊的要求,能处理音乐、电影等难以进行文本结构化表示的对 象. 协同过滤系统是目前应用最为广泛的个性化推 荐系统 , 其中 Grundy 被认为 是第一个投入应用的 协同过滤系统. Grundy 系统可以建立用户兴趣模型,利用 模型给每个用户推荐相关的书籍. Tapes2 try 邮件处理系统人工确定用户之间 的相似度 , 随着用户数量的增加 , 其工作量将大大增加 , 而且 准确度也会大打折 扣. GroupLens建立用户信息群 , 群内的用户可以发布自己的信息 , 依据社会信 息过滤系统计算用户之间的相似性 , 进而向群内的其他用户进行协同推荐. Ringo利用相同的社会信息过滤方法向用户进行音乐推荐. 其他利用协同过滤方 法进行推荐的系统还有 的书籍推荐系统, Jester的笑话推荐系统 , Phoaks 的 WWW 信息推荐系统,等等.
协同过滤系统（col-laborative filtering）
协同过滤推荐系统的算法可以分为两类: 基于记忆(memory-based)的和基于 模型的(model-based) 的算法. 具体实现思想如下： 1>.基于记忆的算法：根据系统中所有被打过分的产品信息进行预测. 设 c {c1 , c2 ,..., cn }为用户集合 , s {s1 , s2 ,..., sm }为所有的产品集合. 设 rc , s 为用户 c 对产品 s 的打分, 这个打分是不知道 的, 需要通过算法去预测. 在协同 过滤系统中, 用户c对产品s的打分 r c , s 通过其他用户对s的打分计算而得到. 设 c 为与用户c相似度比较高的用户集,预测 r c , s 的函数形式有:
rห้องสมุดไป่ตู้,s k sim(c, c).rc（公式 2） ,s
rc,s rc +k sim(c, c（ ). rc,s -rc（ ）公式3）
cC
1 rc,s rc（公式 1） ,s n cC
cC
协同过滤系统（col-laborative filtering） 其中k为一个标准化因子，通常k 1 / sim(c, c ) ,sim(i,j)表示用户
协同过滤系统（col-laborative filtering）
2>基于模型的算法：基于模型的算法收集打分数据进行学习并推断 用户行为模 型 , 进而对某个产品进行预测打分. 基 于模型的协同过滤算法和基于记忆的算法 的不同在 于 , 基于模型的方法不是基于一些启发规则进行预 测计算 , 而是基于 对已有数据应用统计和机器学习得到的模型进行预测。（具体的模型算法大家有 兴趣可以参考Breese等人的相关论文） 缺点：是每个用户只能属于一个类 , 而一些推荐系统中如果用户可以属于多个类 或许会更好一些.
Personalized Recommended Based on Co-Ranking and Query-Based Collaborative Diffusion
主讲人：彭灿，王凯
背景介绍
随着 Internet 的迅猛发展 , 接入 Internet 的服 务器数量和 World-WideWeb 上的网页的数目都呈 现出指数增长的态势. 互联网技术的迅速发展使得大 量的信息同时呈现在我们面前,例如 , Netflix 上 有 数 万 部 电 影 , Amazon上 有数百万本书,Del1icio1us上面有超过 10 亿的网页收藏 , 如此多的信息,别说找 到自己感兴趣的部分,即使是全部浏览一遍也是不可能的. 传统的搜索算法只能呈 现给所有的用户一样的排序结果 , 无法针对不同用户 的兴趣爱好提供相应的服 务. 信息的爆炸使得信息 的利用率反而降低 , 这种现象被称之为信息超载. 正因 为信息超载现象的出现使得个性化推荐得到了应用。个性化推荐,包括个性化搜 索 , 被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一. 推荐问题从根本上说就 是代替用户评估它从未看过的产品（也可以说个性化推荐的本质就是信息过滤） 这些产品包括书、电影、CD、网页、甚至可以是饭店、音 乐、绘画等等 ——是 一个从已知到未知的过程. 个性化推荐研究直到 20 世纪 90 年代才被作为 一个独立的概念提出来. 最近 的迅猛发展 , 来源 于 Web2.0 技术的成熟.
而在夹角余弦方法中，用户x和用户y都用m维向量表示，两个向量之间的相似性 可以通过计算它们之间的余弦值得到，也因此而得名。公式如下：
sim( x, y ) cos( x, y )
x. y x . y
2 2
sS xy
r
x,s
.ry , s
sS xy
2 2 r r x,s y ,s sS xy
协同过滤系统（col-laborative filtering）
其中x.y表示两个向量的点积. 不同的系统可以 采用不同的相似性计算方法以使 得预测评分结果尽 可能准确. 由于用户的兴趣和爱好是随时间变化的， 所以一个 普遍采用的策略就是提前计算所有用 户的相似性 sim( x , y) , 隔一段时间进行 一次更新. 用户需要推荐时, 可以用事先计算好的相似性结果 进行有效推荐. 许多 改进算法已经被广泛研究并且应用到标准的 相关性计算和夹角余弦公式中. 例如 缺席投票(default voting) , 事例引申(case amplification)和加权优势预测等. 其中 , 缺席投票是基于记忆方法的一种扩展. 如果用户明确评分的产品数目很少 , 上面提到的算法得到的用户相似度都不准确. 原因在于这种相似性的计算是基于 用户x和y共同评过分的产品集合. 实证数据表明,如果给一些没有打分的产品赋予 一些缺省的打分值, 那么预测分数的准确性将大幅度提高. Sarwar 等提出应用相 关性和夹角余弦方法计算产品之间的相似性.这个思想被Deshpande和 Karypis 推广到基于产品相似性的top-N 推荐算法中,即在进行推荐的时候只考虑相似度 最高的N个产品,并非所有的产品. 实验证明这种方法不仅比传统的基于用户邻居 的推荐算法快1—2个数量级 , 而且具有更好的推荐准确性.
背景介绍
一个完整的推荐系统由3个部分组成: 收集用户信息的行为记录模块 ,分析用户 喜好的模型分析模块和推荐算法模块(也就是本文所说的users,item and additional data assigned to them). 其中，行为记录模块负责记录用户的喜 好行为 , 例如问答、评分、购买、下载、浏览 等. 问答和打分的信息相对好收集 , 然而有的用户不愿意向系统提供这些信息 , 那么就需要通过其他 方式对用户的 行为进行分析 , 例如购买、下载、浏览等行为. 通过这些用户的行为记录分析用 户的潜在喜好产品和喜欢程度. 这就是模型分析模块要完成的工作. 模型分析模 块的功能能够对用户的行为记录进行分析,建立合适的模型来描述用户的喜好信 息. 最后是推荐算法模块,利用后台的推荐算法,实时地从产品集合中筛选出用户 感兴趣的产品进行推荐.其中,推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分. 在介绍本文之前先介绍一下一些常见的个性化推荐系统。目录如下：
目
模版名称：蓝色系模版 协同过滤系统（col-laborative 模版编号：TCB001