【WWW2024教程】知识图谱推理进展与趋势，附190页ppt

WWW（The Web Conference）由万维网发明人、2016 年度图灵奖获得者 Tim Berners-Lee 于 1992 年发起并创办，是互联网系统与应用领域的顶级学术会议，也是中国计算机学会CCF推荐的A类学术会议，WWW-2024于2024年5月13-17日在新加坡召开。

WWW在互联网应用技术、标准制定、内容分析等研究领域享有盛名，在全球范围内为推动互联网技术的发展起到了重要作用。WWW-2024共接受投稿2008篇，录用率为20.2%，来自UIUC给出的《知识图谱推理进展与趋势》教程。

知识图谱推理在数据挖掘、人工智能、网络和社会科学中发挥着重要作用。这些知识图谱作为人类知识的直观存储库，允许推断出新的信息。然而，传统的符号推理虽然本身强大，但在面对知识图谱中的不完整和噪声数据时却面临挑战。相比之下，近年来兴起的神经符号人工智能是一个令人兴奋的发展，它融合了深度学习和符号推理的能力。其目标是创建不仅高度可解释和可解释的AI系统，而且极其多才多艺，有效地弥合符号和神经方法之间的鸿沟。此外，随着大型语言模型的出现，将LLMs与知识图谱推理相结合已成为一个重要前沿，提供了释放前所未有能力的潜力。本教程旨在全面回顾知识图谱推理应用的不同方面，并介绍神经符号推理和将知识图谱推理与大型语言模型相结合的最新进展。它旨在使数据挖掘、人工智能、网络和社会科学领域的研究人员和从业者受益。

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引言（20分钟，刘立辉） 我们将简要回顾背景知识、问题设置和该主题的主要挑战。我们还将介绍知识图谱推理的各种应用，例如问答系统 [10, 19, 21, 35]、事实核查 [11, 18, 23, 25] 和对话问答 [4, 14, 15, 22]。 • 第一部分：知识图谱推理：基本概念和技术（50分钟，童航航，刘立辉） 在这一部分中，我们将讨论知识图谱推理的基本概念和技术及其分类， – 知识图谱嵌入 [1, 6, 16, 38, 40, 44] – 基于规则的推理 [8, 9] – 基于路径的推理 [5, 28, 42] • 第二部分：最新进展一：不同查询类型的知识图谱推理（40分钟，童航航，刘立辉，王子浩，白佳鑫，宋杨秋） 在这一部分中，我们将讨论不同类型查询的知识图谱推理，包括 – 复杂图查询推理 [31, 32, 36] – 多跳查询推理 [17, 21] – 比较查询推理 [18] – 对话查询推理 [4, 15] • 第三部分：最新进展二：知识图谱的神经符号推理（30分钟，王子浩，白佳鑫，宋杨秋） 在这一部分中，我们将讨论使用知识图谱的神经符号推理，包括 – 神经软逻辑规则推理 [33, 45] – 神经规则挖掘 [3, 30, 34] – 神经子图推理 [12, 39] • 第四部分：最新进展三：知识图谱推理与大型语言模型的结合（30分钟，王子浩，刘立辉） 在这一部分中，我们将讨论知识图谱推理与大型语言模型（LLMs）之间的关系 – 知识图谱增强的LLMs训练 [26, 41] – LLMs辅助的知识图谱补全 [13, 46] – 知识图谱推理与LLMs的整合 [37, 47] • 第五部分：开放挑战与未来方向（10分钟，刘立辉） 在这一部分中，我们总结教程并介绍潜在的未来方向，例如多模态推荐、药物发现、常识知识图谱推理和开放世界知识图谱推理。