数据与知识工程42页PPT

语义Web的研究路线 语义Web的研究路线 资源描述框架RDF 资源描述框架RDF Web本体语言OWL Web本体语言OWL Web规则标记语言RIF Web规则标记语言RIF Web查询语言SPARQL Web查询语言SPARQL 典型应用 Web服务 Web服务 软件配置/ 软件配置/产品协同制造 信息系统 知识共享/ 知识共享/协同工作 …… 语义Web背景下知识表示、知识推理和知识发现 语义Web背景下知识表示、知识推理和知识发现
作者介绍
Ron Brachman Ph.D, 1977 Harvard ACM Fellow President of AAAI (2003) 雅虎全球研究运营副总裁 Hector Levesque Ph.D 1981, University of Toronto Conference Chair of IJCAI (2001) founder farthers of DL Franz Baader Chair for Automata Theory of the Institute for Theoretical Computer Science Faculty of Computer Science at TU Dresden
知识表示能力 vs. 推理能力 tradeoff
本课程的内容 Ⅱ
数据挖掘与知识发现 基于证据理论的数据挖掘方法 基于神经网络的数据挖掘方法 基于遗传算法的数据挖掘方法 基于粗糙集的数据挖掘方法 其他数据挖掘方法 KDD的挖掘模式 KDD的挖掘模式 关联模式 分类模式 聚类模式 回归模式 序列模式
本课程的内容 Ⅲ
本课程的开设背景
信息时代/ 信息时代/知识时代 农业社会 结果。 机械社会 结果。 信息/知识社会：由信息化、网络化和智能化带来的人类智力扩展的 信息/知识社会：由信息化、网络化和智能化带来的人类智力扩展的 工业/机械社会：由机械化、电气化和自动化带来的人类体力扩展的 工业/机械社会：由机械化、电气化和自动化带来的人类体力扩展的

练一练
2、下列关于数据的说法，不正确的是（ D） A.手机音乐播放器中的音乐是数据 B.远古时代石器或骨器上的图案是数据 C.古人“结绳记事”中的绳结数量是数据 D.在网上预定车票时，余票的数量不是数据，是数字
练一练
3、下列关于数据的说法，正确的是（ D）
A.技术可以让数据记录与传输变得更慢了 B.互联网成为数据产生的唯一方式，数据量也在不断增长 C.手工处理数据的方式已经无法满足数据处理的需求，已经 过时了 D.文本、图像、声音、视频等都是数据的载体，数据形式越 来越丰富
信息的特征
载体依附性 时效性 共享性 可加工处理性、真伪性 价值性
课堂巩固
油和日历
从前，有两家人是邻居，王家卖油、张 家卖日历。王家媳妇每次卖油时都会偷 偷省下一小勺油，到年底时，就积攒了 一罐油，再卖掉它，就有了过年的钱。 而张家媳妇看在眼里十分羡慕，也学王 家媳妇的样子，每个月也都偷偷省下一 本日历，可等到年底却没换到钱？为什 么？体现了信息的什么特征？
必修1《数据与计算》
第一章 数据与信息
1.2数据、信息与知识
知识框架
1.2.1 数据
定义 表现形式
数据定义
数据是对客观事物的符号表示。如：图形符号、数字、字母等。
注意：1、数字是最简单的一种数据。 2、在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的
符号总称。
单纯的数据有意义吗？那么有意义的数据是什么呢？
练一练
4、文字刻在甲骨上说明信息具有( B )特征。 A.时效性 B.载体依附性 C.共享性 D.价值性
练一练
5、古代曾使用“击鼓进军”、“鸣金收兵”来 指挥战斗，这时信息传递所依附的载体是（B ） A.文字 B.声音 C.图形 D.图像

阅读感受
在大数据时代，数据成为了企业竞争的核心资源。在这个背景下，大数据知 识工程应运而生。作为我的搜索伙伴，读完《大数据知识工程》这本书后，我深 受启发，对大数据知识工程有了更深入的认识和理解。
这本书的作者具有极高的专业素养和严谨的学术态度。他们不仅具备扎实的 理论基础，而且拥有丰富的实践经验。在阐述大数据知识工程的概念、技术和应 用时，他们运用了通俗易懂的语言和生动的案例，使得读者能够轻松理解和掌握。
本书主要讨论了大数据知识工程的相关主题和关键问题，包括数据预处理、数据存储、数据处理 和分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等方面。本书不仅介绍了这些技术的理论知识，还通过 具体案例和实践经验，阐述了如何将这些技术应用到实际的大数据工程中。本书还强调了大数据 安全和隐私保护的重要性，并提出了一些解决方案。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要采取一系列有效的技术和管理 措施来保障数据的安全性和隐私性。
大数据知识工程是一个充满挑战和机遇的领域，需要不断深入研究和实践创新。
通过综合运用多学科知识和先进的技术手段，可以实现大数据的高效处理和深度分析，从而为决 策提供有力支持。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要引起足够的重视并采取有效的 措施来保障数据的安全性和隐私性。
本书为读者提供了全面、系统的大数据知识工程方面的知识和技能，可以帮助读者更好地理解和 应用大数据技术，从而为未来的大数据发展做出贡献。
《大数据知识工程》这本书是一本非常全面、系统和深入的大数据知识工程领域的著作。通过阅 读这本书，读者将获得关于大数据知识工程方面的深入理解和实用技能，同时可以了解大数据在 未来的发展趋势和应用前景。这本书不仅适用于计算机科学和数学领域的专业人士，也适合于从 事大数据相关工作的企业家、学者和研究人员阅读。通过阅读这本书，读者将受益匪浅，并为未 来的大数据发展做出贡献。

用的 。）
学习目标 新课讲授 随堂练习 现代人用来存储、传递、利用信息的方法
讨论：信息是随着人类社会进入数字化时代，计算机被广泛使 用才产生的，对吗？
学习目标 新课讲授 随堂练习 古代人用来存储、传递、利用信息的方法
信息是无处不在，自古就有。
学习目标 新课讲授 随堂练习
信息的特征
1、载体 依附性
信息是不能独立存在的，必须依附于一定的载体(数据)。
如果存储信息 的载体遭到破 坏，那么其承 载的信息就会 消失。
学习目标 新课讲授 随堂练习
信息的特征
2、时效 性
信息往往反映的是事物某一特定时间内的状态，它会随着 时间的推移而变化。
假若不能反映 事物的最新变 化，效用就会 降低，甚至成 为历史记录 （部分还有历 史研究价值）。
学习目标 新课讲授 随堂练习
智慧是一种更高层次的综合能力，主要表现为收集、加工、 应用、传播知识的能力，以及对事物发展的前瞻性看法。
数据、信息、知 识和智慧是逐渐 递进的概念，前 者是后者的基础 和前提，后者是 前者的抽象与升 华。
学习目标 新课讲授 随堂练习
1.下列有关数据、信息和知识的说法，正确的是（
第一章 数据与信息 1.2 数据、信息与知识
学习目标 新课讲授 随堂练习
1.了解数据、信息与知识的基本含义。 2.能结合实例理解并提炼数据与信息的特征。 3.理解数据、信息、知识与智慧的相互关系。
学习目标 新课思考：它们属于信息吗?
学习目标 新课讲授 随堂练习
知识点一：信息
）
A.单纯的数据是有意义的。
B.信息只要经过积累就可形成知识
C.知识可以继承，但不能传递
D.面对同样的信息，不同的人会因理解不同，形成不同的知识

⑷ Who —— 关于“知道是谁”的知识，指谁知道是什么，谁知道为什么和谁知 道怎么做的信息，是关于人力资源、人际关系及管理方面的知识。
7
❖ 显性知识（Explicit Knowledge）（也称有形知识）：
是可以通过文字、图片、声音、影像等方式记录和传播的知识（数学式 的表达、计算机程序、报告、地图、规格以及手册等 ） （上述前两类——what and why）
❖ 隐性知识（Tacit Knowledge）（也称无形知识）：
是难以用文字记录和传播的知识。 ▪ 技术要素：技术诀窍、技能和能力 ▪ 认知要素：分析问题、判断力、前瞻性 ▪ 经验要素：经验和阅历 ▪ 情感要素：直觉、偏好、情绪 ▪ 信仰要素：价值观、人生观、目标倾向 （上述后两类——how and who）
10
GB/T 23703.1—2009 知识管理（Knowledge Management） ❖ 对知识、知识创造过程和知识的应
用进行规划和管理的活动。
11
1-重复整理 知识，已有 知识库的应 用。
2-海量知识都 在库内，需要 时难以找到适 用的知识。
3-新知识积累 与更新无有效 途径 。
12
❖ 知识、知识管理与知识工程
（联系）
智慧
6
❖ 经济合作与发展组织（OECD）将广义的知识按内容分为四种：
⑴ What —— 关于“知道是什么”的知识，记载事实和现象的数据；包括传统上 所说的自然科学知识和社会科学知识；
⑵ Why —— 关于“知道为什么”的知识，记载自然和社会的科学理论与规律方 面的知识；
⑶ How —— 关于“知道怎样做”的知识，关于技能、诀窍和经验方面的知识；
❖ 在这本著作中，他探索了如何管理快速成长的知识型组织，指 出知识型组织不同于传统的企业，经营依赖的是知识和员工的 创造能力。该书一经出版，便风行一时，成为最佳畅销书。他 也因此成为在知识管理研究和实践方面具有重要影响的早期知 识管理领袖。

数据驱动决策
大数据将为企业和政府提供更加精准、科学 的决策支持。
数据治理法规完善
随着大数据应用的深入，数据治理法规将不 断完善，保障数据安全和隐私。
企业如何应对大数据挑战
制定大数据战略
构建大数据平台
明确企业大数据发展目标、路径和重点任 务。
建立统一的大数据平台，整合企业内部和 外部数据资源。
培养大数据人才
数据清洗与预处理
数据清洗定义
01
对数据进行检查、纠正和删除重复等处理，以提高数据质量的
过程。
数据预处理步骤
02
包括数据抽取、转换、加载（ETL）等，为后续分析提供干净、
整齐的数据。
数据清洗技术
03
如Python的Pandas库、SQL的数据清洗函数等，可高效地进行
数据清洗操作。
数据安全与隐私保护
金融行业应用案例
风险控制
利用大数据分析技术评估借款人信用等级、还款 能力等，降低信贷风险。
欺诈检测
通过分析交易数据、用户行为等，发现异常模式 和可疑行为，预防金融欺诈。
客户关系管理
整合客户多渠道交易和行为数据，提供个性化服 务和营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
制造业应用案例
智能制造
通过收集和分析生产线上的各种数据，实现自动化、智能 化生产，提高生产效率和产品质量。
Hadoop生态系统
详细阐述Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN 等，及其在大数据处理中的应用。
3
Spark批处理框架
讲解Spark的核心概念、编程模型及优化技术， 以及其在批处理领域的应用案例。
流处理技术
流处理基本概念
介绍流处理的定义、应用场景及挑战。

异种数据库
万维网(WWW)
根据所处理的数据对DM分类
关系数据库
事务数据库
面向对象数据库
对象关系数据库
数据仓库
空间数据库
时态数据库
流数据
异构数据库
历史数据库
文本数据库
多媒体数据库
WWW
……
根据挖掘的知识类型对DM分类
特征分析
区分
关联分析
分类
聚类
预测
离群点分析
演变分析
多种方法的集成
……
根据采用的技术对DM分类
–inconsistencies in terminology, outdated information.
Viewing information
–Impossible to define views on Web knowledge
4.语义web技术
Explicit Metadata
Ontologies
用户交互方面
数据挖掘查询语言
数据挖掘结果的表示和显示
多个抽象层的交互知识挖掘
应用和社会因素方面
特定域的数据挖掘&不可视的数据挖掘
数据安全,隐私保护
……
12.KDD发现目标
概念描述
关联分析
分类
聚类
离群点分析
趋势和演变分析
KDD中使用的方法
决策树方法
基于证据理论的方法
神经网络方法
遗传算法
基于粗糙集的方法
2.语义Web主要解决两个问题：
1）如何对Web资源进行表示，从而便于让agent进行处理(获取、存储、推理、查询等)。
2）如何重用Web页面、多媒体信息、数据库等遗留资源(legacy resource)，以便实现从现有Web到语义Web的过渡。

数据与信息 主要内容
1.1数据及其特征 1.2数据编码 1.3信息及其特征
1.1 数据及其特征
定义：
1.1.1数据
数据是现实世界客观事物的符号记录，是信息的载体，是计算机
加工的对象。
符号体现：身高、体 重、体温、面积、体 积、速度等。
计算机符合体现： “二进制”，如数字180 >>10110100
（5）数字信号和模拟信号的不同之处是（ B ）。
A．数字信号在大小和时间上均连续，而模拟信号则相反 B．数字信号在大小和时间上均不连续，而模拟信号则相反 C．数字信号在大小上不连续，时间上连续，而模拟信号则相反 D．数字信号在大小上连续，时间上不连续，而模拟信号则相反
（6）模拟信号数字化的三个步骤依次为（ A ）。
A．微信
B．有道云协作
C．网络画板 D．Xmind
（6）小芳正在老师的指导下进行项目学习，现学习已经进入成果总结阶段，她想 查找专业文献，将自己的学习成果总结形成论文并投递到某杂志进行公开发表。请 问，（ B）工具更适合于她现阶段的学习。
A．CNKI E-study B．学术 C．微博 D．网易公开课A．数据是对客观事实、概念等的一种表示 B．数据可以是数字、文字、图画、符号、声音、活动图像等 C．数据类型可分为数值型数据和非数值型数据两类 D．数据与信息不同，数据是日常所说的数值，而信息是指日常所见的现象
（4）数据的一个基本特征是（ B ）。
A．只能表示计算所用的数值 B．都是以二进制形式存储在存储器上 C．以各种形式存储在内存中 D．所有的数据按存储器类型组织
图像则为224种。
3.声音编码 采样 量化 编码
声音存储空间=采样频率*量化位数*时间/8
4.视频也是可以编码 包括程序设计 也是编码的一种，实现人机交互，提高计算机效率，为

解析 本题考查数据、信息、知识与智慧的相关知识。A 选项数据30在具体的 环境中表示角度是30度,是有意义的。B选项夹角为30度是对数据的解读,属于 信息。C选项知识是经验的总结。D选项勾股定理求小河宽度是对知识的应用。
索引
变式训练3 下列关于信息、知识和智慧的说法正确的是 ( B )
A.很多古代著作消逝于历史长河,说明信息共享会造成信息损耗 B.知识是人类在社会实践中所获得的认识和经验总和,可继承和传递 C.通过搜索引擎获得海量信息后,就获得了海量的知识 D.疫情期间,“发烧”就联想到得了“新冠”,这是智慧的体现 解析 A选项著作消逝是由于载体的损坏,造成信息的丢失。C选项搜索引擎 仅仅获得海量信息,知识是认识和经验总和。D选项是知识的应用。
解析 本题考查了数据与信息相关知识点。A选项数值用来表示量的大小,可 以运算,而数字只是记数的符号。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
索引
7.下列关于数据和信息的说法,正确的是 ( C )
A.图形符号不是数据 B.模拟信号可以直接被计算机处理 C.信息一般会随着时间的推移而变化 D.人们对同一条信息的分析结果一定是相同的
索引
2
例题精析
索引
例题精析
例1 下列关于数据和信息的说法,正确的是 ( D )
A.数据的表现形式只能是文字和图像 B.同一信息对所有人而言其价值是相同的 C.计算机中保存的数据可以是未经数字化的 D.信息是数据经分析、解释后得到的
解析 本题考查数据和信息的相关概念。A选项数据是文字、图形、图像、 声音、视频等符号表示。B选项同一信息对于不同的人来说,价值可能不一样。 C选项计算机中只能存储和表示数字化信息。D选项信息是对数据的解释。
4.信息的特征 (1)_载__体__依__附__性___ ①信息是不能独立存在的,必须依附于一定的载体。 ②同一信息可以依附于不同的载体。 ③信息的载体依附性也体现了信息的可存储性和传递性。

A.①②③
B.④⑤
C.③④⑤
D.①②③④⑤
互联网、移动网络、物联网等每天都产生着大 量数据，这些数据规模巨大、格式多样，已经很 难用传统的方式进行处理。大数据技术应运而生， 通过分析、挖掘这些数据，发现其蕴藏的价值。
大数据代表着信息量 大、速度快、种类繁多的
信息资产，需要特定的 技术和分析方法将其 转化为价值。
数据无处不在
复习回顾
1.下列关于数据的说法，不正确的是（ D ）
A.手机音乐播放器中的音乐是数据 B.远古时代石器或骨器上的图案是数据 C.古人“结绳记事”中的绳结数量是数据 D.在网上预定车票时，余票的数量不是数据，是数字
复习回顾
2．随着互联网时代的到来以及移动网络的普及，数据的表现形式越来越多
★ 下列数据中属于大数据的是（ C ）
①各地交通摄像头记录的全部数据②学生网上高考报名数据③电商平台的用户浏览、 交易时产生的数据④全体手机用户的联网信息、实时定位数据
A.①②③
B.①②④
C.①③④
D.②③④
谢聆 谢
听
关于数据什么是大数据地图为什么会“认路”地图是如何规划出行路线的 这V特征
数量 （volume）
速度 （Velocity）
多样 （Variety）
价值 （Value）
大数据的特征
数据体量巨大
数量
速度
多样
价值
Байду номын сангаас
K M（兆）字节 G（吉）字节 T（太）字节 P（拍）字节 E（艾）字节 Z（泽）字节 Y（尧）字节
1Byte 1KB 1MB 1GB
1TB
1PB
1EB
1ZB
1YB
大数据的特征

文件操作结束时，一定要用close( )方法关闭。 调用close( )方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭， 因为文件对象会占用操作系统的资源， 并且操作系统 同一时间能打开的文件数量也是有限的。
小结
1、Tkinter模块的基本操作：引用，创建窗口，设置窗口大小、标题内容；
在窗口上创建标签、文本框、按钮；为按钮单击事件编写代码。 2、 对文本文件的操作：将内容写入文本文件。
C、Fortran
更新旅游线路
文件与python读写文件
文件是存储在外存储设备中的相关数据的集合。解决问题的过程中，数据组织在一起，形成队列、数或 图等逻辑结构，这时的数据在内存中，当退出程序时，相关数据将丢失。如果要长久的存储数据，可以将数 据以文件的形式存储在磁盘里。
内存 :
外存 : 硬盘、u盘，光盘，移动硬盘等
巩固练习
在今天学的第一个程序上，添加一个“查询线路”按钮
参考答案： from tkinter import * root = Tk() root.title('旅行线路') root.geometry('300x120') root.resizable(0,0) Button(root,text='添加线路',relief='solid',width=10,height=2).pack() Button(root,text='查询线路',relief='solid',width=10,he 7:07 7:39 8:13 8:17 10:28 12:35 14:45 0:50 1:27 6:04 6:35 7:38 8:27 9:46 9:52 10:19 10:36 11:13 11:31 11:32 11:42 11:59 12:16 12:25 12:37 12:52 12:59 14:03 19:25 22:20 23:12