大数据：语意分析整合篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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不要再拔草测风向了！
　　大数据让你了解现实世界的风向。

　　●市长失言，网友怎么看？粉丝专页经营，关键字是什么？社群平台除了交朋友，还能拿来做什么？本书通通报你知！
　　●全彩印刷、图文并茂，详细解说语意舆情分析的方法。
　　●R语言、Fanpage Karma、Tagxedo、D3、ECharts等超好用分析工具介绍。

　　随着网路科技发达，人们渐渐地习惯在网路上传递讯息，这些讯息具有很大的用处。对于企业来说，分析消费者在Facebook对产品的意见，能帮助他们调整行销策略；对于政府来说，可利用大数据分析得到民众对于政策的想法，无形间起到监督政府的作用。

　　本书解析大数据中的「语意分析」方法。语意分析是对文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，主要目的是用来分辨使用者对于人、事、物的看法或态度。利用分析工具如R语言、Tagxedo、D3等，更可以将资料图像化，使资料清楚呈现、一目了然。
 

深入探索：数字时代的知识图谱构建与应用实践 本书聚焦于信息爆炸时代下，如何系统性地梳理、整合与深度挖掘海量非结构化数据所蕴含的知识体系。它并非一本关于特定分析技术（如自然语言处理中的某一模型）的纯粹技术手册，而是一部旨在构建宏观知识架构、优化信息流动路径的实践指南。 在数据呈指数级增长的今天，单一的数据集或工具已无法满足我们对复杂问题的洞察需求。本书的立足点在于“整合”——将分散在不同载体、不同格式中的信息碎片，通过一套严谨的方法论，编织成一张相互关联、可供推理的知识网络。我们将探讨的是如何跨越简单的关键词匹配，实现对信息深层逻辑关系的捕获与表达。 第一部分：知识的基石——信息结构化与本体论构建 本部分深入探讨了将原始的、杂乱无章的信息流转化为可供机器理解和推理的结构化知识体系的底层逻辑。 第一章：从信息洪流到知识孤岛的消融 面对Web 2.0及之后的语料库，我们不再满足于搜索结果的列表呈现。本章首先界定“知识”与“信息”的边界，强调知识的可演绎性和上下文依赖性。我们将详细分析当前主流数据采集与存储模式的局限性，特别是它们在处理时态变化、实体消歧和关系模糊性时的脆弱性。核心内容在于阐述如何设计一套灵活的、可扩展的数据模型，用以承载复杂的关系网络，而非仅仅是简单的键值对存储。 第二章：本体论设计：定义世界的语言 本体论（Ontology）是知识整合的骨架。本章将摒弃教科书上抽象的理论定义，侧重于如何在实际项目中构建一套领域驱动的本体模型。我们将对比描述逻辑（Description Logics）与图数据库模型在知识建模上的优劣，并重点介绍如何利用领域专家知识（Domain Expertise）来定义类、属性、实例以及限制性公理。实践层面，我们将演示如何使用OWL 2或类似的知识表示语言，确保知识体系的一致性（Consistency）与完备性（Completeness）。 第三章：实体识别与关系抽取中的上下文校准 实体是知识的节点，关系是连接节点的边。本书第三章深入探讨了在复杂文本语境下，如何实现高精度的实体链接与关系识别。我们着重讨论跨文档的实体对齐（Cross-Document Entity Alignment）问题，即如何判断不同来源中描述同一事物的不同表达是否指代同一对象。不同于侧重于模型训练的著作，本书强调的是特征工程和规则校验在消除歧义（Disambiguation）中的关键作用，特别是引入时间序列和地理空间信息进行辅助校验的策略。 第二部分：知识的融合与推理引擎的构建 在构建了结构化的知识骨架后，本部分着重于如何激活这些知识，使其具备自动发现隐藏联系的能力。 第四章：多源异构数据的语义对齐 现实世界的数据源是碎片化的，它们采用不同的术语、不同的粒度。本章的核心在于语义映射（Semantic Mapping）技术。我们将介绍一套实用的框架，用于自动化或半自动化地建立不同数据源的本体层之间的转换规则。这包括使用模式匹配、数据驱动的映射发现算法，以及如何利用模糊逻辑处理那些无法进行精确一对一映射的复杂集成场景。重点在于提升数据融合过程的透明度和可追溯性。 第五章：基于图结构的知识推理算法实践 推理是知识系统的灵魂。本章将从实践角度切入，介绍几种强大的推理机制，它们超越了简单的SQL查询。我们将详细解析基于规则的推理（Rule-based Reasoning），例如使用Datalog或SPARQL的推理扩展（如RDFS/OWL推理机）。此外，我们还将探讨路径发现算法（Pathfinding Algorithms）在知识图谱中的应用，例如如何快速定位两个不直接相连的实体之间的多跳关系链，并评估这些路径的置信度。 第六章：不确定性知识的处理与置信度量化 并非所有知识都是确定无疑的。在从非结构化数据中抽取信息时，必然存在概率性。本章专门处理知识图谱中的不确定性问题。我们将介绍如何整合贝叶斯网络的概念，为图谱中的事实和关系赋予置信分数。这套量化体系使得推理引擎能够在面对矛盾信息时，做出最优的决策，从而生成更健壮、更可靠的洞察。 第三部分：知识的应用前沿与系统架构 本书的最后一部分，将理论知识转化为实际生产力的应用场景和高效的系统部署策略。 第七章：知识驱动的复杂决策支持系统设计 知识图谱不仅仅是数据的存储库，更是决策的“大脑”。本章探讨如何将前述构建的知识体系嵌入到实际的业务流程中。我们将设计一个高可用的决策支持架构，重点关注如何通过知识图谱查询，自动化地生成解释性报告（Explainable Reports），而非仅仅提供数据点。讨论的案例将涵盖风险评估、供应链优化等需要多维度关联分析的复杂场景。 第八章：高效的知识库部署与查询优化 一个庞大的知识库如果查询缓慢，其价值将大打折扣。本章关注大规模知识库的工程实践。我们将对比Neo4j、ArangoDB、RDF存储（如Virtuoso）等主流图数据库在不同工作负载下的性能表现。核心内容是查询优化策略，包括图索引的构建、查询重写技术，以及如何设计高效的批处理任务来定期更新和清理知识图谱，确保系统的实时响应能力。 第九章：知识的可视化与人机交互 知识的可视化是将复杂结构清晰传达给最终用户的关键。本章不讨论通用图表工具，而是聚焦于知识驱动的可视化技术。我们将介绍如何根据推理结果自动选择最合适的图渲染策略（如力导向布局、层次化布局），并设计交互界面，使用户能够“追溯”系统的推理路径，增强用户对结果的信任感。最后，探讨如何将人类专家的反馈循环集成回知识库的更新机制中，形成一个自我优化的闭环系统。 本书献给所有致力于从数据中提炼结构化洞察的架构师、数据科学家以及高级分析师。它提供的工具和方法论，旨在帮助读者构建出超越简单数据聚合、具备深度关联和逻辑推理能力的下一代知识系统。

作者简介

谢邦昌

　　学历
　　国立台湾大学农艺学系生物统计组博士

　　现职
　　台北医学大学生物科技高阶管理硕士在职专班 教授
　　台北医学大学管理学院 院长
　　台北医学大学管理学院大数据研究中心 主任
　　中华市场研究协会理事长
　　中华资料採矿协会(CDMS) 荣誉理事长

　　主要经历
　　辅仁大学创新育成中心主任(2010.08.01~2011.07.31)
　　辅仁大学商学研究所所长(2010.08.01~2011.07.31)
　　中华资料採矿协会理事长（2005-2012）
　　中华市场调查研究协会秘书长（2009-迄今）
　　中国统计学社理事（2005-迄今）
　　台北医学大学人体生物资料库伦理委员会委员(2010.08.01~2011.7.31)
　　辅仁大学教师申诉评议委员会委员(2009.08.01-迄今)
　　中央警察大学时间序列分析课程兼任教授(2008.02.01-迄今)
　　中央警察大学行政警察学系警政民意调查中心顾问(2003.03-迄今)
　　台湾大学医学院附设医院评选委员会委员(2009.07-迄今)
　　财团法人天主教圣保禄修女会医院医学研究统计谘询顾问(2009.06-迄今)
　　台湾大学农艺系系友会会务委员(2009.04-迄今)
　　中国统计学社出版委员会委员(2008.01-迄今)
　　行政院主计处普查委员会委员（2006.01-迄今）
　　台北市政府市政顾问(2007.04-迄今)
　　台北市政府民意调查谘询委员（2004.11-迄今）
　　新北市政府顾问(2008.09-迄今)
　　行政院国家退除役官兵辅导委员会台北荣总医院名誉顾问（1999.07-迄今）
　　行政院国科会企划考核处统计顾问（1996-迄今）
　　内政部统计委员会委员（1995-迄今）
　　教育部统计委员会委员（1995-迄今）
　　行政院人事行政局「军公教员工待遇审议委员会」委员(2010.07.18~2012.05.30)
　　国立编译馆统计名词审议委员会审议委员(2009.11.5-迄今)

谢邦彦

　　学历
　　北京市首都经济贸易大学 统计博士

　　现任
　　美商IEG创新学院深圳总经理
　　全国意向顾问股份有限公司顾问
　　中华资料採矿协会秘书长
　　中华粹智(TRIZ)创新学会理事
　　目前为ETtoday东森新闻云及中国时报专栏作家，发表过应用大数据结合各产业的文章，如:市调业的革新，驱动未来的产品研发，社群经营的战略等。

　　经历
　　曾任英华达股份有限公司、鸿海精密工业股份有限公司、昇阳光电科技股份有限公司等公司品质主管及六标准差大黑带。

　　曾辅导两岸各领域企业，创造上亿元的财务绩效。客户领域包括：电子及资讯产品相关产业、太阳光电相关产业、面板产业、化工产业及汽车产业等。服务业领域包含量贩店及连锁酒店、通路商、FMCG等。专业领域为产品创新及技术创新、大数据在各产业的应用。
 

序

第一部分 语意分析、舆情分析介绍
第1章 绪论
第2章 语意分析
第3章 舆情分析

第二部分 相关的使用软体
第1章 语意分析R软体
第2章 Fanpage Karma
第3章 语意视觉化

第三部分 语意分析相关案例
第1章 网路舆论
第2章 行销创新
第3章 收视率调查
第4章 文章产生器
第5章 文件检索

参考文献

 

序

　　「老公，我觉得好冷」、「用AA品牌化妆品，可以让你美美地胜过姊妹淘」。你看懂这些文字背后的意义吗？

　　大数据时代，社群媒体的兴起，已经成为民众生活中不可或缺的一个平台。举凡个人的生活点滴，对于事物及政策的评价，为自我意识发声等，政府机构、企业、甚至到新闻媒体的营销，都希望借由社群媒体这个平台「发声」。每个人都是自己的新闻台，都是自己的「主人」，社群平台每天产生大量的文字讯息，每天光是流向社群网站Facebook与Twitter的资料量，就多达25亿则发文、27亿按赞数。大数据海啸席卷而来，这些文章文字散布在各个地方，每天光速成长，数据既多，也杂乱，如何从「乱而无章」的文字信息中萃取出有价值的宝藏，是在这大量讯息的时代的重要课题。

　　随着资料储存技术的演进，Open Source工具的发达（如R语言），笔者分享利用文字探勘的技术，来实现语意分析。如晋‧陈寿《三国志‧魏志‧高贵乡公传》：「高贵乡公卒」裴松之注引《汉晋春秋》：「司马昭之心，路人所知也。」透过文字探勘的技术，找出文章语句中的司马昭之心，是本书想要带给读者的价值。

　　本书由浅入深，以见树又见林的方式撰写：第一章先阐述语意分析及舆情分析的概念，让读者对于「语意」有初步的认识。第二章则是如何利用工具达成语意分析，讲述的是工具软体可实现性的介绍。最后一章，笔者利用了文字探勘的技术，包含文字特征、相关、聚类、脉络主题及情感分析的技术，以深入浅出的手法，搭配实际的案例（如：舆情掌控及危机处理、行销与创新、商品及通路选择、收视率预测等），让这些技术有别于理论，而是可以落地应用，对于个人、政府及企业产生实际价值。

　　「老公，我觉得好冷」—透过语意分析，得知想要表达的是「需要温暖」。「用AA品牌化妆品，可以让你美美地胜过姊妹淘」—代表的是骄傲出众。试想，将大量文字透过文字探勘技术的萃取，进而了解消费者的观点（Insight）、文字背后的涵义、民众对政策走向的观感、事件发生的脉络及关连性，还可以看到别人看不到的「隐意」，以及预先知道危机的产生。这种利用文字探勘产生深知及预知的能力，若是结合社会学及心理学的分析与观察，对于消费者行为及事件的洞察，会产生意想不到的加乘效果。

　　你准备好了跟我一起进行这寻宝的旅程了吗？让我们一起遨游，让您「猜」透文字的奥秘，享受字字珠玑，点字成金的旅程。
 

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据科学的从业者，我一直在寻找能够提升我大数据分析能力的进阶书籍。过去几年，我接触了大量的结构化数据分析，对SQL、Python的数据处理库等已经相当熟悉，但对于如何处理海量的非结构化文本数据，我感觉还有很大的提升空间。这本书的副标题“语意分析整合篇”正是我当前迫切需要的。我非常希望书中能够详细介绍各种语意分析的算法和模型，比如文本分类、聚类、主题发现、命名实体识别、关系抽取等等。同时，我也很关注书中是否会涉及如何构建一个完整的语意分析解决方案，包括数据采集、预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与调优，以及如何将这些模型集成到实际的大数据应用中。尤其是在“整合”方面，我希望能看到如何将语意分析的能力与大数据存储、计算、可视化等环节有机结合，形成端到端的数据分析流程。这本书能否帮助我解决在实际工作中遇到的文本数据分析难题，是我最看重的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让人眼前一亮，很有科技感，字体搭配也恰到好处，一看就知道是关于大数据方面的专业书籍。我本来对大数据这个领域就很有兴趣，尤其是在接触过一些机器学习和数据挖掘的基础知识后，就一直想找一本能够系统性梳理和整合相关知识的书籍。看到“语意分析整合篇”这个副标题，立刻就吸引了我。在我看来，大数据不光是海量的数据堆砌，更重要的是如何从中挖掘出有价值的信息，而语意分析无疑是解读非结构化数据，尤其是文本数据的重要手段。我期待这本书能深入浅出地讲解语意分析的技术原理，比如自然语言处理（NLP）的核心算法，如何进行文本的预处理、特征提取、情感分析、主题建模等等。同时，我也很关心书中是否会涉及如何将这些语意分析的技术与大数据平台进行整合，比如如何利用Hadoop、Spark等分布式计算框架来处理大规模的文本数据，以及如何构建高效的数据管道来支持实时的语意分析应用。总的来说，我希望这本书能够提供一个全面且实用的视角，帮助我理解并掌握大数据语意分析的精髓，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能在理解人类语言方面的能力感到着迷，而“语意分析”正是实现这一目标的关键技术之一。这本书的名字“大数据：语意分析整合篇”听起来就很有分量，我希望它不仅仅是介绍一些技术算法，更能展现大数据在语意分析中的驱动作用，以及语意分析如何为大数据带来更深层的价值。我比较好奇的是，书中会如何阐述语意分析的“整合”概念？是不是意味着它会整合不同的语意分析技术，形成更强大的分析能力？或者是指将语意分析与其他大数据技术，如数据挖掘、知识图谱等进行融合？我尤其希望能看到一些关于如何构建大规模语意知识库的讨论，以及如何利用这些知识库来提升问答系统、推荐系统或者内容审核系统的智能水平。如果书中还能提供一些行业应用案例，例如在金融、医疗、教育等领域的实践，那将极大地拓宽我的视野。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究公司的数据驱动决策转型，发现我们在收集了大量用户反馈、社交媒体评论等非结构化文本数据后，却不知道如何有效地利用它们。传统的数据分析方法对于这些文本数据束手无策，所以迫切需要一本能够指导我们进行深度文本挖掘的书。这本书的出现，简直是雪中送炭。我特别关注书里会不会讲到一些实际的案例，比如如何通过语意分析来理解用户对我们产品的看法，识别潜在的市场机会，或者预测用户流失的可能性。技术层面，我希望它能介绍一些常用的语意分析工具和库，例如Python的NLTK、spaCy，或者一些开源的机器学习框架。更重要的是，如果能有关于如何将这些分析结果可视化，并转化为可执行的商业洞察的讲解，那就更完美了。我对“整合篇”这个说法很感兴趣，希望它能提供一套完整的流程，从数据采集、预处理，到模型构建、部署，再到结果的应用，能够形成一个闭环，真正实现数据的价值最大化。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对大数据领域的一些热门概念，比如机器学习、深度学习，都有初步的了解，但总觉得知识点比较零散，缺乏一个能够串联起来的框架。特别是关于“语意分析”这个方向，我接触到的信息大多停留在比较浅显的层面，比如简单的关键词提取或者情感倾向判断。我希望这本书能够填补这个空白，提供一个更系统、更深入的讲解。我很期待书中能够详细介绍各种语意分析模型的工作原理，例如词嵌入（word embeddings）的原理和应用，如Word2Vec、GloVe，以及更先进的Transformer模型，如BERT、GPT系列，它们是如何捕捉词语之间的语义关系的。另外，我也很关心书中是否会讨论如何处理中文文本的特殊性，比如同义词、多义词、成语的使用，以及如何进行中文分词和词性标注等问题。如果书中还能包含一些构建和评估语意分析模型的最佳实践，以及如何将这些模型部署到生产环境中，那将是极好的。