知识图谱推理技术旨在根据已有的知识推导出新的知识，是使机器智能具有和人类一样的推理和决策能力的关键技术之一。系统地研究了知识图谱推理的现代方法，以统一的框架介绍了向量空间中进行知识图谱推理的模型，包括基于几何运算嵌入欧几里得空间和双曲空间的方法，基于卷积神经网络、胶囊网络、图神经网络等深度网络模型的方法。同时，系统地梳理了知识推理技术在各技术领域和各行业的应用情况，指出了当前存在的挑战以及其中蕴含的机会。
成为VIP会员查看完整内容
知识图谱推理：现代的方法与应用
相关内容
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
相关VIP内容
相关资讯
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员