多粒度知識獲取與不確定性度量 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張清華王國胤鬍軍 著

圖書標籤:

• 知識獲取
• 不確定性推理
• 多粒度計算
• 機器學習
• 數據挖掘
• 知識工程
• 人工智能
• 信息融閤
• 粗糙集
• 貝葉斯網絡

店鋪： 科學齣版社旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030369550

商品編碼：29336030486

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2013-03-01

頁數：244

字數：322000

商品參數

多粒度知識獲取與不確定性度量
	曾用價	98.00
	齣版社	科學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2013年03月
	開本	16
	作者	張清華,王國胤,鬍軍
	裝幀	平裝
	頁數	244
	字數	322000
	ISBN編碼	9787030369550

內容介紹
粒計算是人工智能領域中的一種新理念和新方法，它覆蓋瞭所有有關粒度的理論、方法和技術，是研究復雜問題求解、海量數據挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具。從粒計算的觀點看，在認知過程中，人們對問題的分析與求解都具有粒度性，既與認知主體的主觀局限有關，也與觀測工具等很多客觀因素有關。粒計算理論模型中的粒的閤成與分解以及問題求解等都具有不確定性，直接影響問題求解的精度與效率。本書內容主要涉及粒計算研究概述、粒計算基本理論、多粒度知識空間模型、粒計算的不確定性度量、多粒度知識獲取的模型和方法、覆蓋粒計算模型的知識獲取方法、粗糙集的近似集和多粒度計算研究的展望等。

目錄
目錄
叢書序
前言
目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 2
1.1.1 人工智能的起源 3
1.1.2 粒討算的發展現狀 5
1.2 粒計算研究概述 11
1.2.1 粒計算的基本概念 12
1.2.2 粒計算的基本理論模型 18
1.2.3 粒計算的不確定性度量方法 22
1.2.4 粒計算應用研究 23
1.3 總結和展望 28
1.3.1 粒計算理論研究尚存的問題 28
1.3.2 粒計算模型的不確定性度量研究中存在的問題 33
1.4 本書的主要內容和結構安排 35
1.4.1 多粒度計算的研究 35
1.4.2 本書的主要內容和安排 38
參考文獻 39
第2章 粒計算的基本理論 43
2.1 模糊集粒計算理論 44
2.2 粗糙集粒計算理論 47
2.3 商空間粒計算理論 51
2.4 雲模型粒計算理論 54
2.5 其他粒計算理論 58
本章小結 60
參考文獻 61
第3章 多粒度知識空間模型 65
3.1 分層遞階商空間 65
3.1.1 閥值為1的商空間理論 65
3.1.2 任意閥值的商壁間理論 67
3.1.3 模糊等價關係的分層遞階構建方法 68
3.2 覆蓋近似空間的層次模型 73
3.2.1 知識粒度的基本概念 74
3.2.2 基於*小描述的覆蓋上的知識粒度關係 76
3.2.3 覆蓋上的知識粒度關係定義間的聯係 79
3.3 覆蓋近似壁間與劃分壁間的轉化 80
3.3.1 覆蓋空間的近似劃分空問 81
3.3.2 覆蓋空間與劃分空間之間的關係 84
本章小結 87
參考文獻 87
第4章 粒計算的不確定性度量方法 89
4.1 模糊集的不確定性度量 90
4.1.1 模糊集的幾種不確定性度量方法 90
4.1.2 Vague集的幾種不確定性度量方法 93
4.2 粗糙集的不確定性度量 99
4.2.1 完備信息係統的粗糙集模型的不確定性度量 99
4.2.2 不完備信息係統的粗糙集模型的不確定性度量 102
4.2.3 各種不確定性度量方法之間的對比分析 104
4.3 覆蓋粗糙集的不確定性度量 106
4.3.1 覆蓋粗糙集模型 106
4.3.2 Bonikowski覆蓋粗糙集的不確定性度量 108
4.4 分層遞階商空間的不確定性度量 115
4.4.1 分層遞階商空間的信息煽序列 115
4.4.2 分層遞階商空間同構的判定定理 119
4.4.3 分層遞階商空間、模糊關係和信息熵序列之間的關係 120
4.5 其他粒計算模型的不確定性度量 121
4.5.1 模糊粗糙集的不確定性度量 121
4.5.2 粗糙模糊集的不確定性度量 122
4.5.3 雲模型的不確定性度量 126
4.5.4 概念格粒計算模型的不確定性度量 129
本章小結 129
參考文獻 130
第5章 多粒度知識獲取 134
5.1 多粒度認知模型 134
5.1.1 認知過程的粒計算 135
5.1.2 多粒度認知過程 135
5.2 多粒度規則獲取 138
5.2.1 模糊決策信息係統 139
5.2.2 模糊信息係統的多粒度規則提取 140
5.2.3 不完備信息係統的多粒度規則提取 144
5.3 屬性約筒的粒度原理與*大粒知識獲取 151
5.3.1 一緻訣策信息係統及其決策邏輯 151
5.3.2 屬性約筒的多粒度原理 153
5.3.3 多粒度屬性約筒與規則獲取 155
5.3.4 基於*大粒的規則獲取算法 158
5.4 多粒度增量式知識獲取 161
5.4.1 相關基本概念 162
5.4.2 多粒度增量式知識在取方法 164
5.4.3 算法分析 167
5.4.4 實驗對比分析 169
5.5 多粒度形式背景分析 171
5.5.1 形式背景分析 172
5.5.2 屬性細分及其概念格之間的關係 174
本章小結 180
參考文獻 181
第6章 覆蓋粒計算模型的知識獲取方法 183
6.1 覆蓋粗糙模糊集模型及其應用 183
6.1.1 Wei覆蓋粗糙模糊集模型和Xu覆蓋粗糙模糊集模型 184
6.1.2 Hu覆蓋粗糙模糊集模型 185
6.1.3 三種覆蓋粗糙模糊集間的關係 189
6.1.4 覆蓋粗糙模糊集模型在模糊決策中的應用 190
6.2 覆蓋近似空間的知識約簡模型及其應用 192
6.2.1 覆蓋近似空間的知識的簡模型 193
6.2.2 基於覆蓋粒計算模型的不完備信息係統處理方法 199
6.3 覆蓋近似空間的擴展與屬性約簡 204
6.3.1 覆蓋近似空間的擴展 204
6.3.2 覆蓋決策係統的屬性約簡 207
6.3.3 覆蓋近似空間的擴展空間與屬性約簡 210
本章小結 213
參考文獻 213
第7章 粗糙集的近似集 216
7.1 集閤的近似度 217
7.2 粗糙集的近似集 219
7.2.1 粗糙集的近似集的性質 221
7.2.2 R(X)與X的近似性 222
7.2.3 基於R(X)提取規則的實例分析 227
7.3 近似集R(X)隨知識粒度的變化關係 230
本章小結 233
參考文獻 234
第8章 總結與展望 236
8.1 本書總結 236
8.2 未來工作展望 240

在綫試讀
第1章 緒論
　　在人類進步和社會發展的曆史長河中，人們似乎總是喜歡提齣一些看似不可能完成的任務，而恰恰是在人類解決這些問題的同時推動瞭科技的進步。例如，人類希望能夠打破地域的限製進行交流，於是發明瞭電話和國特網；人類希望像鳥兒一樣在天空飛翔，於是發明瞭飛機等。隨著科技的不斷進步和對未知世界的好奇，人類又提齣瞭一個充滿誘惑和挑戰的設想一一讓機器具有人類的智能並能像人類一樣思考和解決問題。這個設想吸引瞭無數的研究者。20世紀50年代中期，著名科學傢McCarthy召開瞭一次會議來討論機器智能未來的發展方嚮，人工智能（artificial intelligence，AI）這一術語也在這次會議上正式被確立。為人類的某些智能行為建立適當的形式化模型，使計算機再現人類智能的主要功能，是人工智能*主要的目的。然而，什麼是人類*主要的智能？智能*重要的錶現形式是什麼？至今沒有統一的答案。那麼人類的智能體現在哪裏呢？研究人員在總結人類觀察、分析、解決問題的過程時發現瞭一些規律。人類在觀察、分析、求解問題時大緻會采用如下方式。
　　（1）從部分到整體、從細節到抽象。即先從各個方麵、各個角度對同一問題進行不同側麵的觀察，然後再對它們進行綜閤。“橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同”就是描述瞭對問題從不同角度和側麵所進行的觀察和分析。如果不經過綜閤處理，結果隻能是片麵地瞭解事物，不能從總體上把握事物。因此，詩人又以“不識廬山真麵目，隻緣身在此山中”對綜閤和整體的重要性給予瞭論述。
　　（2）從整體到部分。即先從總體進行觀察、分析，然後再逐步深入地研究各個部分。中國古代的哲學傢老子在其著作《道德經》中有這樣的論述：道生一，一生二，二生三，三生萬物。宇宙本原是否果真如此，不得而知，但這至少在一定程度上體現瞭古人就已經知道按照從整體到部分的方式來觀察、認識世界；現代物理學從物質到分子、從分子到原子、從原子到粒子的研究，也正是這一過程的體現。
　　（3）前麵兩種方式的結閤。即從各側麵對事物進行瞭解，然後進行綜閤觀察，再對不甚瞭解的部分進行進一步觀察。
　　從上述3種方式可以看齣，在不同的抽象層次上觀察、理解、錶示現實世界問題，並進行分析、綜閤、推理，是人類問題求解過程的一個明顯特徵，也是人類問題求解能力的強有力的錶現。因此，從一定意義上來說，這就是人類智能之所在。針對人類問題求解的這種能力和特徵，人工智能研究者對其進行瞭深人的研究，並建立瞭各種形式化的模型。作為一種正在興起的人工智能研究領域，粒計算（granular computing，GrC）的目的是建立一種體現人類問題求解特徵的抽象模型，其基本思想是在不同的粒度（granularity）層次上進行問題求解。粒計算是一種看待客觀世界和處理客觀問題的世界觀和方法論。粒（granule）廣泛存在於現實世界中，是對現實世界的一種抽象。粒化（granulation）旨在建立基於外部世界的有效的並以用戶為中心的概念，同時簡化人們對物理世界和虛擬世界的認識。
　　1.1引言
　　粒計算是融閤瞭粗糙集（rough set）、模糊集（fuzzy set）、商空間（quotient space）和雲模型（cloud model）等人工智能領域裏多種理論方法的一個超集。如今，粒計算已成為學術界非常重視的研究領域，IEEE計算智能學會於2004年成立瞭粒計算小組（Task Force on GrC），並從2005年開始召開國際粒計算學術年會（IEEE International Conference on Granular Computing），我國也從2007年開始召開國內粒計算學術年會（CGrC），除此之外，RSFDGrC、RSCTC、RSKT，JRS等國際會議都設置瞭專門的粒計算專題。粒計算理論及其應用的研究在*近十多年得到瞭長足發展，特彆是從2007年開始，我國每年的CGrC-RSCTC-Web聯閤會議召開更進一步促進瞭粒計算理論及其應用的研究。從2010年開始每年召開的粒計算專題研討會（2010年的主題是“商空間與粒計算”，2011年的主題是“不確定性與粒計算”，2012年的主題是“雲模型與粒計算”，2013年將以“三支決策與粒計算”為主題進行研討）也有效地促進瞭粒計算的發展，並在科學齣版社齣版瞭“粒計算研究叢書”，主要包括《粒計算：過去、現在與展望》、《商空間與粒計算》、《不確定性與粒計算》、《雲模型與粒計算》、《決策粗糙集理論及其研究進展》等。本書在簡單論述粒計算發展現狀和理論模型的基礎上，較為全麵地介紹瞭粒計算的應用領域。
　　讀者在瞭解粒計算的過程中，不僅要瞭解其本質的概念和理論，更應該學會用這種哲學的方式去思考和解決問題。在“粒計算”一詞正式提齣以前，“粒”的概念已經進入瞭科學傢的視綫，但是由於當時的社會環境和科研條件的限製，“粒”並沒有得到很好的發展。後來人們在研究模糊集、粗糙集、商空間和雲模型時，“粒”的概念再次得到瞭科學傢的重視，從而掀起瞭粒計算的研究熱潮。當時人們把粒計算稱為粒數學（granular mathematics），後來Lin將其改為粒計算；而在我國，有的研究者稱其為粒度計算、粒子計算等，後來，我國研究者在幾次國內學術會議上將其統一定義為粒計算。
　　下麵將簡單從人工智能的角度介紹粒計算，並分析現有描述復雜問題方法的一些缺陷或不足，從而引齣粒計算研究的意義和必要性；然後從時間順序和研究角度兩方麵來闡述粒計算的發展曆程。讀者在閱讀本節後，可以對身邊的人工智能應用和粒計算發展現狀有初步的瞭解和把握。
　　1.1.1 人工智能的起源
　　人工智能的齣現可以追溯到古埃及。19世紀後，以機器代替或減輕人類的體力勞動的研究，使科學技術得到瞭突飛猛進的發展。20世紀，信息技術的飛速發展，尤其是計算機的齣現，以機器代替或減輕人的腦力勞動，使人工智能誕生並迅速發展。自誕生之日起，人工智能就引起瞭人們無限美好的想象和憧憬，成為學科交叉發展的重要目標，吸引瞭無數研究者參與研究，並取得瞭豐碩的研究成果。
　　人工智能作為計算機學科的一個分支，20世紀70年代與空間技術、能源技術一起被稱為世界三大尖端技術，也被認為是21世紀除基因工程、納米科學外的三大尖端技術之一。這是因為近30年來人工智能獲得瞭迅速的發展，已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論上還是在實踐上都已自成係統，在很多學科領域都獲得瞭廣泛應用，並取得瞭傑齣的成果。這裏就符號計算、模式識彆、專傢係統、狀態空間法等方麵的應用作簡單介紹。
　　1.符號計算
　　計算機*主要的用途之一就是科學計算。長期以來，人們一直盼望有一個可以進行符號計算的計算機軟件係統。早在20世紀50年代末，人們就開始對此進行研究，進入20世紀80年代後，隨著計算機的普及和人工智能的發展，相繼齣現瞭多種功能齊全的計算機代數係統軟件，Mathematica和Maple是其中的代錶。計算機代數係統的優越性主要在於它能夠進行大規模的代數運算，通常人們用筆和紙進行代數運算隻能處理符號較少的算式，當算式的符號上升到百位數後，手工計算就很睏難瞭，這時用計算機代數係統就可以進行準確、快捷、有效的運算。盡管計算機代數係統在代替人進行煩瑣的符號運算上有著無可比擬的優越性，但是它隻能執行人們給宮的指令，有一定的局限性。因此，計算機代數係統仍在不斷地發展和完善。
　　2.模式識彆
　　模式識彆是用計算機作為工具，用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀方法。把環境與客體統稱為“模式”，用計算機實現文字、聲音、人物、物體等模式的自動識彆，是開發智能機的一個*關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供瞭綫索。信息處理過程中的一個重要形式是智能體對環境及客體的識彆。對人類來說，特彆重要的是對光學信息和聲學信息的識彆，這是模式識彆的兩個重要研究方麵。計算機識彆的顯著特點是速度快、準確性和效率高。模式識彆過程與人類的學習過程相似，廣泛地應用於文字和語音識彆、遙感和醫學診斷等方麵。
　　3.專傢係統
　　專傢係統是一種模擬人類專傢解決某個領域復雜問題的計算機程序係統。專傢係統內部含有大量的某個領域的專傢水平的知識與經驗，能夠運用人類專傢的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專傢的決策過程來解決該領域的復雜問題。專傢係統作為人工智能領域*活躍、*廣泛的應用之一，涉及社會各個方麵，各種專傢係統已遍布各專業領域，並取得瞭很大的成功。根據專傢係統處理的問題類型，可將其分為解釋型、診斷型、調試型、維修型、教育型、預測型、規劃型、設計型和控製型等類型。為瞭實現專傢係統，必須要存儲有該領域中經過事先總結、分析並按某種模式錶示的專傢知識，以及擁有類似於領域專傢解決實際問題的推理機製。係統能對輸入的信息進行處理，並運用知識進行推理，給齣決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專傢的水平。但是，由於人們活躍的思維和豐富的語言錶達，且專傢係統事先所設定的知識庫過於機械化，很難正確理解人們所描述的問題，因此專傢係統隻能作為專傢助於來使用。
　　4.狀態空間法
　　狀態空間法是一種基於解答空間的問題錶示和求解的方法，該方法以三個基本要素來描寫要解決的問題，一是符號結構或者知識庫；二是一組算子或者産生式規則，描述各符號結構之間的關係；三是控製策略，錶示選取規則的原則和策略。通過以上三種要素，可以把一個問題的求解過程描述為狀態空間的搜索或圖的搜索。由於狀態空間法需要擴展過多的結點，容易齣現“組閤爆炸”，所以隻適用於處理比較簡單的問題。以專傢係統PROSPECTOR為例，它的任務是估計潛在的礦床。圖1.1.1是以狀態空間法錶示的推理網絡的片段，圖中的結點錶示其可能
　　圖1.1.1問題的狀態空間描述法

《多粒度知識獲取與不確定性度量》 內容簡介： 本書深入探討瞭如何在復雜多變的現實世界中，實現從海量異構信息源中高效、準確地抽取和構建知識，並對所獲取知識的不確定性進行精細化度量。全書圍繞“多粒度”這一核心概念展開，強調在不同層次、不同粒度上理解和處理信息，從而提升知識錶示的豐富性和準確性。 第一部分：多粒度知識錶示與抽取 粒度化知識錶示理論： 闡述瞭為什麼單一粒度的知識錶示難以應對現實世界的復雜性，並提齣瞭一種多粒度知識錶示模型。該模型允許知識在概念、實例、屬性等多個抽象層次上進行描述，能夠捕捉到信息之間的不同層次關係。例如，對於“汽車”這一概念，可以分彆在“交通工具”、“機械設備”、“商品”等不同粒度上對其進行定義和關聯。 麵嚮多粒度的知識抽取方法： 介紹瞭一係列針對不同粒度知識抽取的技術。這包括： 粗粒度知識抽取： 主要關注從文本中識彆實體、實體關係等高層概念，常利用命名實體識彆、關係抽取等經典技術。 細粒度知識抽取： 深入到文本的具體錶述，抽取屬性值、事件實例、事件之間的時序和因果關係等。例如，從新聞報道中抽取“某公司發布瞭新款手機，發布時間是XX年XX月XX日，價格為XXXX元”。 跨粒度知識融閤： 研究如何將不同粒度層級的知識進行有效整閤，形成一個更加全麵和一緻的知識圖譜。這涉及到實體對齊、概念層次構建、屬性值推斷等問題。 異構數據源的知識整閤： 針對現實世界中知識分散在文本、錶格、數據庫、網頁等多種形式的特點，本書探討瞭如何設計統一的框架來整閤來自不同數據源的知識。重點關注數據清洗、模式匹配、數據轉換等關鍵環節，以構建高質量的多粒度知識庫。 第二部分：不確定性度量與推理 不確定性來源分析： 分析瞭知識獲取過程中産生不確定性的多種原因，包括： 數據的不完整性與噪聲： 原始數據可能存在缺失值、錯誤值或噪聲乾擾。 語言錶達的模糊性與歧義性： 自然語言的錶達往往存在多義詞、模糊描述等情況。 抽取模型的局限性： 即使是先進的抽取模型，也無法保證100%的準確率。 信息源的衝突與矛盾： 不同信息源可能提供相互矛盾的信息。 多粒度不確定性度量模型： 提齣瞭一種能夠量化不同粒度知識不確定性的方法。這包括： 基於概率的模型： 例如，為每個抽取齣的事實分配一個置信度分數。 基於證據理論（Dempster-Shafer Theory）的模型： 能夠處理證據的衝突和不確定性，為知識分配支持度和反對度。 基於模糊邏輯的模型： 能夠處理概念和數值的模糊性，例如“年輕人”、“大約100”等。 考慮上下文的不確定性： 研究如何根據知識齣現的上下文信息來動態調整其不確定性度量。 不確定性下的知識推理： 探討如何在不確定性知識庫上進行有效的推理。這包括： 不確定性推理算法： 設計能夠傳播和聚閤不確定性的推理規則，例如概率推理、模糊推理。 基於證據的推理： 利用Dempster-Shafer理論進行證據融閤和推理，處理信息源之間的衝突。 不確定性量化在決策中的應用： 研究如何利用度量到的不確定性信息來輔助決策，例如風險評估、信息過濾等。 第三部分：應用與展望 多粒度知識獲取與不確定性度量的典型應用場景： 智能問答係統： 如何從海量知識中抽取用戶所需信息，並評估答案的可靠性。 推薦係統： 基於用戶的多維度興趣和知識的不確定性，進行更精準的個性化推薦。 輿情分析： 識彆網絡信息中的關鍵事件和觀點，並量化其傳播的確定性和影響力。 醫療診斷輔助： 整閤多源醫療知識，並評估診斷結果的不確定性。 未來研究方嚮： 展望瞭多粒度知識獲取與不確定性度量在深度學習、可解釋AI、大規模知識圖譜構建等領域的發展趨勢。 本書適閤從事人工智能、自然語言處理、信息科學、計算機科學等領域的科研人員、工程師和學生閱讀，旨在為構建更加智能、魯棒和可信的知識係統提供理論基礎和技術指導。

評分☆☆☆☆☆

《多粒度知識獲取與不確定性度量》這個書名，聽起來就充滿瞭探索未知和解決復雜問題的意味。我尤其對“多粒度”這個詞感到新奇，它讓我聯想到在理解事物時，可以從不同的精細程度上進行觀察和分析。就像我們看一幅畫，可以從整體的構圖和色彩感受，到局部的人物錶情和細節描繪，再到筆觸和顔料的肌理。這種不同“粒度”的觀察方式，能夠幫助我們更全麵、更深入地理解事物的本質。我想，這本書會提供一套係統性的方法，指導讀者如何在處理信息時，運用這種多粒度的視角，從而發現隱藏在錶象之下的規律。 而“知識獲取”的部分，更是直擊瞭信息時代的巨大挑戰。在這個信息爆炸的時代，如何有效地從海量數據中提取齣真正有價值的知識，而不是被海量信息所淹沒，是每個人都需要解決的問題。我期待這本書能夠提供一套行之有效的方法論和技術手段，指導我們如何更智能、更高效地從各種信息源中進行知識的提取。它是否會涉及自然語言處理、機器學習等先進技術，來幫助機器更好地理解文本的含義、識彆上下文，甚至進行推理？如果這本書能夠提供一套實用的知識獲取框架，那將是極大的幫助，能夠讓我們在信息洪流中更好地導航。

評分☆☆☆☆☆

《多粒度知識獲取與不確定性度量》這書名，光是聽著就覺得內容應該十分硬核且實用。我對“多粒度”這個概念特彆感興趣，它讓我聯想到在處理復雜問題時，需要從不同層級、不同維度去審視，而不是僅僅停留在錶麵。“粒度”的大小，或許代錶著分析的精細程度。想象一下，當我們研究一個科學概念時，可以從基礎原理的大粒度入手，然後逐步深入到具體的實驗數據、儀器參數，甚至到分子、原子的層麵。這種層層遞進的分析方法，很可能就是本書探討的核心。我想，它應該能為我們提供一套係統性的框架，來理解和處理不同復雜程度的知識。 而“知識獲取”這個詞，更是直擊信息時代的核心需求。在這個信息爆炸的年代，如何有效地從海量數據中提取齣真正有用的知識，避免被無效信息所淹沒，是每個研究者、工程師甚至普通人都麵臨的挑戰。我期待這本書能提供切實可行的技術和方法，指導我們如何自動化地從文本、圖像、音頻等多種數據源中提取有價值的信息。也許會涉及到自然語言處理、機器學習、深度學習等前沿技術，教會我們如何讓機器更智能地“理解”世界，識彆語義、上下文，甚至進行推理和生成。如果能學到一套高效的知識獲取流程，那將是極其寶貴的技能。

評分☆☆☆☆☆

拿到《多粒度知識獲取與不確定性度量》這本書，我腦海中立刻浮現齣那些在浩瀚信息海洋中探索的場景。書名本身就透露齣一種對知識處理的精細化追求。“多粒度”這個詞，讓我聯想到在不同分辨率下觀察事物的能力。這可能意味著，書中會介紹如何將信息拆解到不同層級，從宏觀概念到具體實例，再到更加細微的屬性和特徵。想象一下，在分析一個復雜的社會現象時，我們既能看到整體趨勢，也能深入到個體行為，甚至可以關注到每一次互動的微妙之處。這種多層麵的視角，無疑能幫助我們更深刻地理解問題的本質，發現隱藏的模式和聯係。 “知識獲取”的部分，則讓我對如何從海量數據中提煉齣真正有價值的信息充滿瞭好奇。在這個信息爆炸的時代，有效的信息篩選和知識提取能力變得尤為重要。我猜想，本書會深入探討各種先進的技術手段，比如自然語言處理、機器學習、深度學習等，來自動化和智能化知識的抽取過程。是否會涉及如何讓機器理解文本的深層含義，識彆不同信息源的可靠性，甚至能夠推理和生成新的知識？如果這本書能夠提供切實可行的框架和方法，那將是極大的福音，能夠幫助我們更高效地學習、工作和決策。

評分☆☆☆☆☆

這本《多粒度知識獲取與不確定性度量》的書名，光聽起來就充滿瞭學術的深度和前沿的魅力。我雖然還沒翻開書頁，但單憑書名，我就已經能想象齣裏麵探討的將是如何在信息爆炸的時代，更精準、更細緻地捕捉和理解知識的本質。所謂“多粒度”，我想這不僅僅是指知識可以被劃分為大體和小塊，更可能是在不同層級、不同尺度上去審視知識的結構和關聯。比如，從宏觀的理論框架到微觀的具體實例，甚至是介於兩者之間的各種中間層次。這種多粒度的方法，感覺能夠幫助我們突破單一視角的局限，更全麵地把握事物的全貌，就像從太空俯瞰大地，再到城市街道漫步，最後聚焦到每一片落葉的細節。 而“知識獲取”這個詞，則直擊瞭信息時代的核心痛點。我們每天都在被海量信息淹沒，如何有效地提取齣有價值的知識，而不是被無效信息所睏，是每個人都需要麵對的課題。這本書會不會提供一套係統性的方法論，指導我們如何從紛繁復雜的數據中“淘金”？它可能會涉及各種先進的自然語言處理技術、機器學習算法，甚至可能融閤瞭認知科學的原理，來模擬人類的學習和理解過程。我期待它能揭示如何讓機器更聰明地“讀懂”文本，理解語境，識彆語義，從而實現更高層次的知識抽取。這種能力，對於科研、商業分析、甚至個人學習，都將帶來革命性的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書《多粒度知識獲取與不確定性度量》的題目，聽起來就充滿瞭學術的嚴謹性和前沿性。我對“多粒度”這個概念尤為好奇，它似乎暗示著一種超越單一尺度的觀察和分析方式。在我看來，“粒度”的細緻程度，直接影響著我們對事物理解的深度和廣度。比如，在分析一個經濟現象時，我們可以從宏觀的國傢經濟指標入手，然後深入到行業發展趨勢，再到具體企業的運營狀況，乃至 individual consumers 的消費行為。這種多層次、多維度的審視，很可能就是本書要闡述的核心方法論。我想，它會為我們提供一種更全麵、更精準地理解復雜係統的方式。 而“知識獲取”的部分，則直接擊中瞭信息時代的核心痛點。我們每天都被海量的信息所包圍，如何從中有效地提取齣有價值的知識，避免被無效信息所乾擾，是每個人都需要麵對的挑戰。我非常期待這本書能夠提供一套係統性的技術和方法，來指導我們如何從紛繁復雜的數據源中，比如文本、圖像、甚至是傳感器數據，高效地抽取有用的信息。這本書是否會介紹先進的自然語言處理技術，讓你能夠更好地理解文本的語義和語境？是否會涉及機器學習算法，讓你能夠更精準地識彆和提取知識？如果這本書能夠解答這些疑問，那它將是非常有價值的讀物。