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本书共分为7章，主要内容包括绪论、知识图谱表示学习的现有研究综述、基于超平面机制的时态知识图谱表示学习模型、基于张量分解技术的时态知识图谱表示学习模型、利用隐式类型信息增强现有静态模型的普适性方法、类型增强的时态知识图谱表示学习模型、总结与展望。知识图谱是一种新型数据管理模式，对原本分散的多专业、多来源、多结构的专业知

本书将数据及其描述作为开端，逐渐深入介绍和数据科学相关的参数估计、假设检验、统计决策与贝叶斯方法、回归分析、时间序列模型、空间数据模型、回归模型的迁移学习及差分隐私统计推断等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了回归模型的迁移学习、差分隐私统计推断等热门实用技术。

本书是数据管理领域的专业技术指南，书中从基础概念出发，全面系统地介绍了数据资源管理的原理、方法与技术。首先，本书在介绍数据资源管理的基本概念、发展历程、规划方法和管理模式等内容的基础上，详细论述了数据建模方法和治理方法，使读者对数据模型的组成、类型和建模方法及数据标准管理、数据质量管理等有一个基本认识；然后，深入讲解了

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