大數據：語意分析整閤篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 大數據
• 語義分析
• 文本挖掘
• 自然語言處理
• 數據整閤
• 知識圖譜
• 機器學習
• 數據分析
• 人工智能
• 信息檢索

不要再拔草測風嚮瞭！
　　大數據讓你瞭解現實世界的風嚮。

　　●市長失言，網友怎麼看？粉絲專頁經營，關鍵字是什麼？社群平颱除瞭交朋友，還能拿來做什麼？本書通通報你知！
　　●全彩印刷、圖文並茂，詳細解說語意輿情分析的方法。
　　●R語言、Fanpage Karma、Tagxedo、D3、ECharts等超好用分析工具介紹。

　　隨著網路科技發達，人們漸漸地習慣在網路上傳遞訊息，這些訊息具有很大的用處。對於企業來說，分析消費者在Facebook對産品的意見，能幫助他們調整行銷策略；對於政府來說，可利用大數據分析得到民眾對於政策的想法，無形間起到監督政府的作用。

　　本書解析大數據中的「語意分析」方法。語意分析是對文本進行分析、處理、歸納和推理的過程，主要目的是用來分辨使用者對於人、事、物的看法或態度。利用分析工具如R語言、Tagxedo、D3等，更可以將資料圖像化，使資料清楚呈現、一目瞭然。
 

深入探索：數字時代的知識圖譜構建與應用實踐 本書聚焦於信息爆炸時代下，如何係統性地梳理、整閤與深度挖掘海量非結構化數據所蘊含的知識體係。它並非一本關於特定分析技術（如自然語言處理中的某一模型）的純粹技術手冊，而是一部旨在構建宏觀知識架構、優化信息流動路徑的實踐指南。 在數據呈指數級增長的今天，單一的數據集或工具已無法滿足我們對復雜問題的洞察需求。本書的立足點在於“整閤”——將分散在不同載體、不同格式中的信息碎片，通過一套嚴謹的方法論，編織成一張相互關聯、可供推理的知識網絡。我們將探討的是如何跨越簡單的關鍵詞匹配，實現對信息深層邏輯關係的捕獲與錶達。 第一部分：知識的基石——信息結構化與本體論構建 本部分深入探討瞭將原始的、雜亂無章的信息流轉化為可供機器理解和推理的結構化知識體係的底層邏輯。 第一章：從信息洪流到知識孤島的消融 麵對Web 2.0及之後的語料庫，我們不再滿足於搜索結果的列錶呈現。本章首先界定“知識”與“信息”的邊界，強調知識的可演繹性和上下文依賴性。我們將詳細分析當前主流數據采集與存儲模式的局限性，特彆是它們在處理時態變化、實體消歧和關係模糊性時的脆弱性。核心內容在於闡述如何設計一套靈活的、可擴展的數據模型，用以承載復雜的關係網絡，而非僅僅是簡單的鍵值對存儲。 第二章：本體論設計：定義世界的語言 本體論（Ontology）是知識整閤的骨架。本章將摒棄教科書上抽象的理論定義，側重於如何在實際項目中構建一套領域驅動的本體模型。我們將對比描述邏輯（Description Logics）與圖數據庫模型在知識建模上的優劣，並重點介紹如何利用領域專傢知識（Domain Expertise）來定義類、屬性、實例以及限製性公理。實踐層麵，我們將演示如何使用OWL 2或類似的知識錶示語言，確保知識體係的一緻性（Consistency）與完備性（Completeness）。 第三章：實體識彆與關係抽取中的上下文校準 實體是知識的節點，關係是連接節點的邊。本書第三章深入探討瞭在復雜文本語境下，如何實現高精度的實體鏈接與關係識彆。我們著重討論跨文檔的實體對齊（Cross-Document Entity Alignment）問題，即如何判斷不同來源中描述同一事物的不同錶達是否指代同一對象。不同於側重於模型訓練的著作，本書強調的是特徵工程和規則校驗在消除歧義（Disambiguation）中的關鍵作用，特彆是引入時間序列和地理空間信息進行輔助校驗的策略。 第二部分：知識的融閤與推理引擎的構建 在構建瞭結構化的知識骨架後，本部分著重於如何激活這些知識，使其具備自動發現隱藏聯係的能力。 第四章：多源異構數據的語義對齊 現實世界的數據源是碎片化的，它們采用不同的術語、不同的粒度。本章的核心在於語義映射（Semantic Mapping）技術。我們將介紹一套實用的框架，用於自動化或半自動化地建立不同數據源的本體層之間的轉換規則。這包括使用模式匹配、數據驅動的映射發現算法，以及如何利用模糊邏輯處理那些無法進行精確一對一映射的復雜集成場景。重點在於提升數據融閤過程的透明度和可追溯性。 第五章：基於圖結構的知識推理算法實踐 推理是知識係統的靈魂。本章將從實踐角度切入，介紹幾種強大的推理機製，它們超越瞭簡單的SQL查詢。我們將詳細解析基於規則的推理（Rule-based Reasoning），例如使用Datalog或SPARQL的推理擴展（如RDFS/OWL推理機）。此外，我們還將探討路徑發現算法（Pathfinding Algorithms）在知識圖譜中的應用，例如如何快速定位兩個不直接相連的實體之間的多跳關係鏈，並評估這些路徑的置信度。 第六章：不確定性知識的處理與置信度量化 並非所有知識都是確定無疑的。在從非結構化數據中抽取信息時，必然存在概率性。本章專門處理知識圖譜中的不確定性問題。我們將介紹如何整閤貝葉斯網絡的概念，為圖譜中的事實和關係賦予置信分數。這套量化體係使得推理引擎能夠在麵對矛盾信息時，做齣最優的決策，從而生成更健壯、更可靠的洞察。 第三部分：知識的應用前沿與係統架構 本書的最後一部分，將理論知識轉化為實際生産力的應用場景和高效的係統部署策略。 第七章：知識驅動的復雜決策支持係統設計 知識圖譜不僅僅是數據的存儲庫，更是決策的“大腦”。本章探討如何將前述構建的知識體係嵌入到實際的業務流程中。我們將設計一個高可用的決策支持架構，重點關注如何通過知識圖譜查詢，自動化地生成解釋性報告（Explainable Reports），而非僅僅提供數據點。討論的案例將涵蓋風險評估、供應鏈優化等需要多維度關聯分析的復雜場景。 第八章：高效的知識庫部署與查詢優化 一個龐大的知識庫如果查詢緩慢，其價值將大打摺扣。本章關注大規模知識庫的工程實踐。我們將對比Neo4j、ArangoDB、RDF存儲（如Virtuoso）等主流圖數據庫在不同工作負載下的性能錶現。核心內容是查詢優化策略，包括圖索引的構建、查詢重寫技術，以及如何設計高效的批處理任務來定期更新和清理知識圖譜，確保係統的實時響應能力。 第九章：知識的可視化與人機交互 知識的可視化是將復雜結構清晰傳達給最終用戶的關鍵。本章不討論通用圖錶工具，而是聚焦於知識驅動的可視化技術。我們將介紹如何根據推理結果自動選擇最閤適的圖渲染策略（如力導嚮布局、層次化布局），並設計交互界麵，使用戶能夠“追溯”係統的推理路徑，增強用戶對結果的信任感。最後，探討如何將人類專傢的反饋循環集成迴知識庫的更新機製中，形成一個自我優化的閉環係統。 本書獻給所有緻力於從數據中提煉結構化洞察的架構師、數據科學傢以及高級分析師。它提供的工具和方法論，旨在幫助讀者構建齣超越簡單數據聚閤、具備深度關聯和邏輯推理能力的下一代知識係統。

作者簡介

謝邦昌

　　學曆
　　國立颱灣大學農藝學係生物統計組博士

　　現職
　　颱北醫學大學生物科技高階管理碩士在職專班 教授
　　颱北醫學大學管理學院 院長
　　颱北醫學大學管理學院大數據研究中心 主任
　　中華市場研究協會理事長
　　中華資料採礦協會(CDMS) 榮譽理事長

　　主要經曆
　　輔仁大學創新育成中心主任(2010.08.01~2011.07.31)
　　輔仁大學商學研究所所長(2010.08.01~2011.07.31)
　　中華資料採礦協會理事長（2005-2012）
　　中華市場調查研究協會秘書長（2009-迄今）
　　中國統計學社理事（2005-迄今）
　　颱北醫學大學人體生物資料庫倫理委員會委員(2010.08.01~2011.7.31)
　　輔仁大學教師申訴評議委員會委員(2009.08.01-迄今)
　　中央警察大學時間序列分析課程兼任教授(2008.02.01-迄今)
　　中央警察大學行政警察學係警政民意調查中心顧問(2003.03-迄今)
　　颱灣大學醫學院附設醫院評選委員會委員(2009.07-迄今)
　　財團法人天主教聖保祿修女會醫院醫學研究統計諮詢顧問(2009.06-迄今)
　　颱灣大學農藝係係友會會務委員(2009.04-迄今)
　　中國統計學社齣版委員會委員(2008.01-迄今)
　　行政院主計處普查委員會委員（2006.01-迄今）
　　颱北市政府市政顧問(2007.04-迄今)
　　颱北市政府民意調查諮詢委員（2004.11-迄今）
　　新北市政府顧問(2008.09-迄今)
　　行政院國傢退除役官兵輔導委員會颱北榮總醫院名譽顧問（1999.07-迄今）
　　行政院國科會企劃考核處統計顧問（1996-迄今）
　　內政部統計委員會委員（1995-迄今）
　　教育部統計委員會委員（1995-迄今）
　　行政院人事行政局「軍公教員工待遇審議委員會」委員(2010.07.18~2012.05.30)
　　國立編譯館統計名詞審議委員會審議委員(2009.11.5-迄今)

謝邦彥

　　學曆
　　北京市首都經濟貿易大學 統計博士

　　現任
　　美商IEG創新學院深圳總經理
　　全國意嚮顧問股份有限公司顧問
　　中華資料採礦協會秘書長
　　中華粹智(TRIZ)創新學會理事
　　目前為ETtoday東森新聞雲及中國時報專欄作傢，發錶過應用大數據結閤各産業的文章，如:市調業的革新，驅動未來的産品研發，社群經營的戰略等。

　　經曆
　　曾任英華達股份有限公司、鴻海精密工業股份有限公司、昇陽光電科技股份有限公司等公司品質主管及六標準差大黑帶。

　　曾輔導兩岸各領域企業，創造上億元的財務績效。客戶領域包括：電子及資訊産品相關産業、太陽光電相關産業、麵闆産業、化工産業及汽車産業等。服務業領域包含量販店及連鎖酒店、通路商、FMCG等。專業領域為産品創新及技術創新、大數據在各産業的應用。
 

序

第一部分 語意分析、輿情分析介紹
第1章 緒論
第2章 語意分析
第3章 輿情分析

第二部分 相關的使用軟體
第1章 語意分析R軟體
第2章 Fanpage Karma
第3章 語意視覺化

第三部分 語意分析相關案例
第1章 網路輿論
第2章 行銷創新
第3章 收視率調查
第4章 文章産生器
第5章 文件檢索

參考文獻

 

序

　　「老公，我覺得好冷」、「用AA品牌化妝品，可以讓你美美地勝過姊妹淘」。你看懂這些文字背後的意義嗎？

　　大數據時代，社群媒體的興起，已經成為民眾生活中不可或缺的一個平颱。舉凡個人的生活點滴，對於事物及政策的評價，為自我意識發聲等，政府機構、企業、甚至到新聞媒體的營銷，都希望藉由社群媒體這個平颱「發聲」。每個人都是自己的新聞颱，都是自己的「主人」，社群平颱每天産生大量的文字訊息，每天光是流嚮社群網站Facebook與Twitter的資料量，就多達25億則發文、27億按贊數。大數據海嘯席捲而來，這些文章文字散布在各個地方，每天光速成長，數據既多，也雜亂，如何從「亂而無章」的文字信息中萃取齣有價值的寶藏，是在這大量訊息的時代的重要課題。

　　隨著資料儲存技術的演進，Open Source工具的發達（如R語言），筆者分享利用文字探勘的技術，來實現語意分析。如晉‧陳壽《三國誌‧魏誌‧高貴鄉公傳》：「高貴鄉公卒」裴鬆之注引《漢晉春鞦》：「司馬昭之心，路人所知也。」透過文字探勘的技術，找齣文章語句中的司馬昭之心，是本書想要帶給讀者的價值。

　　本書由淺入深，以見樹又見林的方式撰寫：第一章先闡述語意分析及輿情分析的概念，讓讀者對於「語意」有初步的認識。第二章則是如何利用工具達成語意分析，講述的是工具軟體可實現性的介紹。最後一章，筆者利用瞭文字探勘的技術，包含文字特徵、相關、聚類、脈絡主題及情感分析的技術，以深入淺齣的手法，搭配實際的案例（如：輿情掌控及危機處理、行銷與創新、商品及通路選擇、收視率預測等），讓這些技術有彆於理論，而是可以落地應用，對於個人、政府及企業産生實際價值。

　　「老公，我覺得好冷」—透過語意分析，得知想要錶達的是「需要溫暖」。「用AA品牌化妝品，可以讓你美美地勝過姊妹淘」—代錶的是驕傲齣眾。試想，將大量文字透過文字探勘技術的萃取，進而瞭解消費者的觀點（Insight）、文字背後的涵義、民眾對政策走嚮的觀感、事件發生的脈絡及關連性，還可以看到彆人看不到的「隱意」，以及預先知道危機的産生。這種利用文字探勘産生深知及預知的能力，若是結閤社會學及心理學的分析與觀察，對於消費者行為及事件的洞察，會産生意想不到的加乘效果。

　　你準備好瞭跟我一起進行這尋寶的旅程瞭嗎？讓我們一起遨遊，讓您「猜」透文字的奧秘，享受字字珠璣，點字成金的旅程。
 

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對大數據領域的一些熱門概念，比如機器學習、深度學習，都有初步的瞭解，但總覺得知識點比較零散，缺乏一個能夠串聯起來的框架。特彆是關於“語意分析”這個方嚮，我接觸到的信息大多停留在比較淺顯的層麵，比如簡單的關鍵詞提取或者情感傾嚮判斷。我希望這本書能夠填補這個空白，提供一個更係統、更深入的講解。我很期待書中能夠詳細介紹各種語意分析模型的工作原理，例如詞嵌入（word embeddings）的原理和應用，如Word2Vec、GloVe，以及更先進的Transformer模型，如BERT、GPT係列，它們是如何捕捉詞語之間的語義關係的。另外，我也很關心書中是否會討論如何處理中文文本的特殊性，比如同義詞、多義詞、成語的使用，以及如何進行中文分詞和詞性標注等問題。如果書中還能包含一些構建和評估語意分析模型的最佳實踐，以及如何將這些模型部署到生産環境中，那將是極好的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就讓人眼前一亮，很有科技感，字體搭配也恰到好處，一看就知道是關於大數據方麵的專業書籍。我本來對大數據這個領域就很有興趣，尤其是在接觸過一些機器學習和數據挖掘的基礎知識後，就一直想找一本能夠係統性梳理和整閤相關知識的書籍。看到“語意分析整閤篇”這個副標題，立刻就吸引瞭我。在我看來，大數據不光是海量的數據堆砌，更重要的是如何從中挖掘齣有價值的信息，而語意分析無疑是解讀非結構化數據，尤其是文本數據的重要手段。我期待這本書能深入淺齣地講解語意分析的技術原理，比如自然語言處理（NLP）的核心算法，如何進行文本的預處理、特徵提取、情感分析、主題建模等等。同時，我也很關心書中是否會涉及如何將這些語意分析的技術與大數據平颱進行整閤，比如如何利用Hadoop、Spark等分布式計算框架來處理大規模的文本數據，以及如何構建高效的數據管道來支持實時的語意分析應用。總的來說，我希望這本書能夠提供一個全麵且實用的視角，幫助我理解並掌握大數據語意分析的精髓，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能在理解人類語言方麵的能力感到著迷，而“語意分析”正是實現這一目標的關鍵技術之一。這本書的名字“大數據：語意分析整閤篇”聽起來就很有分量，我希望它不僅僅是介紹一些技術算法，更能展現大數據在語意分析中的驅動作用，以及語意分析如何為大數據帶來更深層的價值。我比較好奇的是，書中會如何闡述語意分析的“整閤”概念？是不是意味著它會整閤不同的語意分析技術，形成更強大的分析能力？或者是指將語意分析與其他大數據技術，如數據挖掘、知識圖譜等進行融閤？我尤其希望能看到一些關於如何構建大規模語意知識庫的討論，以及如何利用這些知識庫來提升問答係統、推薦係統或者內容審核係統的智能水平。如果書中還能提供一些行業應用案例，例如在金融、醫療、教育等領域的實踐，那將極大地拓寬我的視野。

评分☆☆☆☆☆

作為一名數據科學的從業者，我一直在尋找能夠提升我大數據分析能力的進階書籍。過去幾年，我接觸瞭大量的結構化數據分析，對SQL、Python的數據處理庫等已經相當熟悉，但對於如何處理海量的非結構化文本數據，我感覺還有很大的提升空間。這本書的副標題“語意分析整閤篇”正是我當前迫切需要的。我非常希望書中能夠詳細介紹各種語意分析的算法和模型，比如文本分類、聚類、主題發現、命名實體識彆、關係抽取等等。同時，我也很關注書中是否會涉及如何構建一個完整的語意分析解決方案，包括數據采集、預處理、特徵工程、模型選擇與訓練、模型評估與調優，以及如何將這些模型集成到實際的大數據應用中。尤其是在“整閤”方麵，我希望能看到如何將語意分析的能力與大數據存儲、計算、可視化等環節有機結閤，形成端到端的數據分析流程。這本書能否幫助我解決在實際工作中遇到的文本數據分析難題，是我最看重的。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究公司的數據驅動決策轉型，發現我們在收集瞭大量用戶反饋、社交媒體評論等非結構化文本數據後，卻不知道如何有效地利用它們。傳統的數據分析方法對於這些文本數據束手無策，所以迫切需要一本能夠指導我們進行深度文本挖掘的書。這本書的齣現，簡直是雪中送炭。我特彆關注書裏會不會講到一些實際的案例，比如如何通過語意分析來理解用戶對我們産品的看法，識彆潛在的市場機會，或者預測用戶流失的可能性。技術層麵，我希望它能介紹一些常用的語意分析工具和庫，例如Python的NLTK、spaCy，或者一些開源的機器學習框架。更重要的是，如果能有關於如何將這些分析結果可視化，並轉化為可執行的商業洞察的講解，那就更完美瞭。我對“整閤篇”這個說法很感興趣，希望它能提供一套完整的流程，從數據采集、預處理，到模型構建、部署，再到結果的應用，能夠形成一個閉環，真正實現數據的價值最大化。