數(shù)據(jù)與知識表示人工智能應用技術基礎2CONTENTS知識的概述：數(shù)據(jù)、信息、知識01知識的特性02知識的分類03知識表示與知識的表示方法04語義網(wǎng)絡05知識的概述：

數(shù)據(jù)、信息、知識——PART01知識的概述：數(shù)據(jù)、信息、知識4一、基礎概念知識是人類通過實踐、經(jīng)驗積累和深刻理解所形成的系統(tǒng)化認知成果。它不僅僅是對信息的集合，更是對信息背后規(guī)律、關聯(lián)與應用的把握。知識賦予我們理解世界、解決問題的能力，是創(chuàng)新和決策的重要基石。在人工智能領域，知識更是核心，使機器能模擬人類思考，實現(xiàn)智能化任務處理。知識的概述：數(shù)據(jù)、信息、知識5二、數(shù)據(jù)（Data）數(shù)據(jù)是對現(xiàn)實世界中的事實、觀察結果或現(xiàn)象進行記錄并可以鑒別的符號集合。知識的概述：數(shù)據(jù)、信息、知識6三、信息（Information）信息是對數(shù)據(jù)進行處理、解釋和分析后得到的有意義的內容。知識的概述：數(shù)據(jù)、信息、知識7四、知識（Knowledge）知識是在信息的基礎上，通過實踐和經(jīng)驗積累起來的系統(tǒng)化、結構化的認知成果。它不僅包含了對事物的理解和解釋，還涉及如何運用這些理解和解釋來解決問題和做出決策。知識是人工智能系統(tǒng)實現(xiàn)高級智能行為的關鍵。知識的特性——PART02知識的特性9一、特性在人工智能領域，知識的特性對于構建智能系統(tǒng)至關重要。這些特性不僅決定了知識的表示、存儲、獲取和應用方式，還影響著智能系統(tǒng)的性能和行為。知識的分類——PART03知識的分類11一、常用分類方法（1）按知識的作用及表示分類（2）按知識的結構及表現(xiàn)形式分類知識的分類12一、常用分類方法（3）按知識的確定性分類知識的分類13二、其他分類方法（1）按知識的作用范圍分類（2）按學習結果分類知識的分類14三、其他分類方法（3）布魯姆認知教育目標分類學修訂版中的知識分類知識表示與知識的表示方法——PART04知識表示與知識的表示方法16一、知識表示知識表示是研究和構建表示知識的數(shù)據(jù)結構和方法的過程，旨在將人類的知識因子與知識關聯(lián)起來，并形成便于人們識別和理解的知識結構。知識表示是知識組織的前提和基礎，任何知識組織方法都需要建立在知識表示的基礎上。知識表示的核心在于構建從知識到表示的映射，這種映射需要保持運算特性，即能夠反映知識之間的內在聯(lián)系和邏輯關系。知識表示與知識的表示方法17二、知識表示的分類陳述性知識表示是將知識表示與知識運用分開處理過程性知識表示則是將知識表示和知識運用相結合進行處理知識表示與知識的表示方法18三、知識表示的方法語義網(wǎng)絡——PART05語義網(wǎng)絡20一、定義與基本原理語義網(wǎng)絡，作為一種知識表示方法，其核心在于通過圖形化的方式捕捉和表達現(xiàn)實世界中實體以及它們之間復雜的關系。這種方法將每個實體視為網(wǎng)絡中的一個節(jié)點，而節(jié)點之間的連接則代表了這些實體之間的某種關系。這種結構不僅允許直接表示實體間的直接關系，還能通過路徑和子圖來間接表達更復雜的邏輯關系。語義網(wǎng)絡21二、結構與特性語義網(wǎng)絡的結構具有高度的靈活性和可擴展性。節(jié)點可以代表幾乎任何類型的概念，從簡單的物體到復雜的抽象概念