题目: A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications

摘要: 人类知识提供了对世界的正确的理解。表征实体间结构关系的知识图谱已成为认知和人类智能研究的一个日益流行的研究方向。在本次综述中,我们对知识图谱进行了全面的综述,涵盖了知识图表示学习、知识获取与补全、时序知识图谱、知识感知应用等方面的研究课题,并总结了最近的突破和未来的研究方向。我们建议对这些主题进行全视图分类和新的分类法。知识图谱嵌入从表示空间、评分函数、编码模型和辅助信息四个方面进行组织。对知识获取,特别是知识图谱的补全、嵌入方法、路径推理和逻辑规则推理进行了综述。我们进一步探讨了几个新兴的主题,包括元关系学习、常识推理和时序知识图谱。为了方便未来对知识图的研究,我们还提供了一个关于不同任务的数据集和开源库的管理集合。最后,我们对几个有前景的研究方向进行了深入的展望。

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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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