知识建模与机器学习

本书为学术专著。随着技术的不断进步，知识建模和机器学习正在逐渐融合。一方面，机器学习为知识建模提供了强大的数据处理能力，使得模型能够更加精准地反映现实世界。另一方面，知识建模为机器学习提供了结构化的知识框架，使得学习过程更加高效和可解释。同时，知识建模通过构建和应用知识模型，将分散、异构的数据资源转化为统一、有序的知识体系，提供高质量的数据。这不仅能够提高数据的可访问性和可用性，还能够促进不同领域、不同组织之间的数据交流与合作，从而实现知识的共创与共享，为机器学习和深度学习做好高质量的数据准备。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 内容结构关系及相关概念
第2章 数据采集
2.1 数据采集概述
2.2 数据采集原理
2.3 数据采集步骤
2.4 数据采集模型
第3章 数据交换
3.1 数据交换概述
3.2 数据交换原理
3.3 数据交换模型
3.4 动态交换
3.5 应用实例
第4章 基于知识建模的数据清洗
4.1 数据清洗概述
4.2 数据清洗框架
4.3 数据清洗模型
4.4 数据清洗存在的问题
4.5 知识建模清洗
4.6 数据清洗规则学习
4.7 动态数据学习
4.8 记录判重学习
4.9 清洗执行引擎
第5章 基于知识建模的数据比对
5.1 数据比对概述
5.2 数据比对原理
5.3 数据比对模型
5.4 数据比对存在的问题
5.5 数据知识建模比对
5.6 数据比对规则学习
5.7 比对数据学习
5.8 数据比对执行引擎
第6章 基于知识建模的数据共享
6.1 数据共享概述
6.2 数据共享原理
6.3 数据共享意义
6.4 数据共享模型
第7章 基于知识建模的数据共享平台
7.1 数据共享平台概述
7.2 数据共享平台需求
7.3 数据共享平台架构
7.4 数据共享平台设计
7.5 数据共享平台的实现
第8章 机器学习
8.1 概述
8.2 描述性统计分析
8.3 回归分析
8.4 分类分析
8.5 聚类分析

刘秋菊，女，1970年生，郑州工程技术学院教授。河南省智能科学与技术重点学科方向负责人，河南省人工智能大模型及应用方向负责人。主持“基于多模态的图像语义分析关键技术研究”等省级项目3项，发表论文4篇，编写教材及著作2部。