知识推理：计算机体系结构的量化研究与知识图谱完善

知识推理-计算机体系结构—量化研究方法（第5版）英文原版主要聚焦于知识图谱的推理技术，尤其是在解决知识图谱的两个关键问题——不完备性和错误关系上。首先，知识图谱的不完备性表现在关系或属性缺失，这可能导致智能问答等应用中的信息查找失败。为解决这一问题，基于符号的推理方法，如一阶谓词逻辑或缺省逻辑，通过规则和本体推导新的实体关系，弥补知识空白。这类推理有助于逻辑冲突检测，确保知识的准确。 其次，知识图谱中的错误关系是由于数据错误或统计方法带来的不确定性。基于统计的推理，如关系机器学习，通过学习和评分机制来发现并剔除潜在的错误关系，从而提升推理的准确性。这两种方法在知识图谱的构建和应用中发挥重要作用，尤其是智能问答，它依赖于知识图谱的完整性以提供准确答案。 知识图谱被视为人工智能的重要组成部分，因为它不仅支持语义搜索和推荐，还能驱动智能问答系统和大数据分析。通过知识融合，知识图谱能整合异构的大数据资源，形成统一的语义视图。在问答系统中，知识图谱作为知识库，能够理解和解析用户的查询，提供精准的回答。此外，知识图谱还促进了大数据分析中的决策支持，通过语义链接挖掘深层次的洞察。 该章节详细回顾了知识工程的发展历程，指出知识图谱正是知识工程在大数据时代的具体应用，旨在自动化获取知识，为用户提供智能化的服务。知识图谱的发展与大数据、深度学习共同推动着互联网和人工智能的进步，展示了其在未来知识驱动的智能应用中的核心地位。 这本书深入探讨了知识图谱推理在计算机体系结构中的量化研究方法，强调了其在处理知识缺陷和提升智能应用性能中的关键作用，以及知识工程如何通过知识图谱实现从数据到智能的转化。