知识图谱推理是一个基础问题，在电子商务推荐、生物医学知识图谱药品再利用等领域有着重要的应用。在本教程中，我将全面介绍知识图谱推理的最新进展，包括:(1)知识图谱嵌入的方法(如TransE、TransR和RotatE);(2)传统的归纳逻辑规划方法和最新的神经逻辑规划方法;(3)结合神经和符号逻辑方法进行知识图谱推理的最新进展。
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【99页ppt】Neural and Symbolic Logical Reasoning on Knowledge Graphs
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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。
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