知识图谱封装了实体和关系。知识图谱的简洁表示格式和图的特性使得许多新的Web应用程序得以创建,并增强了现有的应用性能。然而,在一个知识图谱中,描述一个实体的几十个或几百个事实可能会超出一个典型用户界面的能力,并使用户超载过多的信息。这激发了对实体摘要的富有成果的研究——为实体自动生成紧凑的摘要,以高效和有效地满足用户的信息需求。例如,在其搜索结果页面右侧,谷歌通过选择和显示用户可能正在搜索的特定实体的一些事实,为其知识图中的实体提供“最佳摘要”。

近年来,研究人员通过提出从纯粹的排序和挖掘技术到机器和深度学习技术等各种方法,对这个问题做出了贡献。技术水平不断提高,同时也使社区和新来者很难跟上该领域最近和过去的贡献。此外,尽管知识图谱在学术界和产业界越来越流行,但迄今为止还没有对该问题领域的最新趋势和基本构件进行教育和讨论。本教程的目的就是填补这一空白。

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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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