数据与知识工程.ppt

智能和知识工程的基础概念 数据与知识工程是计算机科学领域中的关键组成部分，它涉及如何从大量数据中提取、处理和管理知识，以支持智能决策和自动化。在这个领域中，我们首先要理解三个核心概念：智能、知识和信息。 智能是指机器或系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力。这种能力的实现很大程度上依赖于有效的知识处理。知识是构成智能的基础，它是通过对信息的关联和组织，形成具有结构化的信息实体，反映了世界的基本规律。信息则涵盖了所有可以被传递和理解的数据，它可以是描述性的、变换性的，甚至是未知的，正如Norbert Wiener所指出的，信息不是物质也不是能量，而是沟通的载体。 随着信息时代的到来，尤其是互联网的普及，我们已经进入了知识社会。工业社会向信息社会的转变，接着是信息社会向知识社会的转型，这带来了人类智力的扩展。万维网（Web）的广泛使用，使得信息和内容呈指数级增长，这给计算机科学和人工智能提出了新的挑战。为了处理这些海量信息，我们需要有效的方法来理解和挖掘其中蕴含的知识。 语义Web技术是解决这一挑战的关键之一。它通过使用本体和逻辑来表达知识，使得机器可以理解信息的深层含义，进行知识推理。数据挖掘和知识发现则是从大量数据中提取模式、规则和知识的过程，这些知识可以用于预测、决策和系统优化。 本课程的目标可能包括让学生掌握数据的语义表示方法，理解如何利用数据挖掘技术从大数据中提取知识，以及学习如何设计和实施知识推理算法。此外，还可能涉及如何将这些理论应用于实际问题，如推荐系统、智能搜索引擎、决策支持系统等。 在实际应用中，数据与知识工程的流程通常包括数据预处理、特征选择、模型构建、知识表示、知识库管理以及知识的应用。这些步骤需要结合统计学、机器学习、数据库技术等多种工具和理论。 数据与知识工程是一门综合性的学科，它融合了计算机科学、人工智能、信息论等多个领域的知识，旨在构建能够理解和利用信息的智能系统。在考试中，学生可能需要掌握这些基本概念，理解它们之间的关系，并能够运用到实际的项目中去解决问题。