知識圖譜以圖的方式承載著結構化的人類知識。作為將知識整合進入人工智能系統的媒介, 知識圖譜的研究日益流行。知識圖譜在眾多人工智能相關的應用上嶄露頭角, 例如問答系統、 信息檢索、 自然語言處理、 推薦系統等。然而, 傳統的深度學習不能很好地處理知識圖譜這類非歐式數據。隨著圖神經網絡的快速發展, 幾何深度學習成為建模非歐式數據的重要理論。 本文以幾何深度學習的視角, 以圖神經網絡為重點, 總結了近期基于圖神經網絡的知識圖譜關鍵技術研究進展。具體地, 本文總結了知識圖譜中知識獲取、 知識表示、 知識推理這三個較為核心的研究領域, 并展望了未來的研究方向和前景, 探討知識圖譜在航空航天軍事上的潛在應用。
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以研究科學創新與演化規律為目的的科學學近年來迎來了進一步的發展, 科技大數據領域知識圖譜在其中發揮了重大的作用. 本文將從科技大數據知識圖譜構建及應用研究角度, 對科學學研究過程中發揮重大推動作用的科技領域知識圖譜技術進行系統、深入的綜述, 闡述科技大數據知識圖譜構建過程中涉及的科技實體抽取、科技實體消歧、科技關系抽取、科技關系推斷等問題, 對科技實體推薦、科技社區發現、科技實體評價、學科交叉以及學科演化等科技大數據知識圖譜分析挖掘方法進行系統梳理, 并給出科技大數據知識圖譜未來的研究及應用方向.
//engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSI/50/7/10.1360/SSI-2019-0271?slug=abstract
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推薦系統旨在為用戶推薦個性化的在線商品或信息, 其廣泛應用于眾多Web場景之中, 來處理海量信息數據所導致的信息過載問題, 以此提升用戶體驗. 鑒于推薦系統強大的實用性, 自20世紀90年代中期以來, 研究者針對其方法與應用兩方面, 進行了大量廣泛的研究. 近年來, 很多工作發現知識圖譜中所蘊含的豐富信息可以有效地解決推薦系統中存在的一系列關鍵問題, 例如數據稀疏、冷啟動、推薦多樣性等. 因此, 本文 針對基于知識圖譜的推薦系統這一領域進行了全面的綜述. 具體地, 首先簡單介紹推薦系統與知識圖譜中的一些基本概念. 隨后, 詳細介紹現有方法如何挖掘知識圖譜不同種類的信息并應用于推薦系統. 此外, 總結了相關的一系列推薦應用場景. 最后, 提出了對基于知識圖譜的推薦系統前景的看法, 并展望了該領域未來的研究方向.
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隨著谷歌知識圖譜、DBpedia、微軟 Concept Graph、YAGO 等眾多知識圖譜的不斷出現, 根據 RDF 來構建的知識表達體系越來越為人們所熟知. 利用 RDF 三元組表達形式成為人們對現實世界中 知識的基本描述方式, 由于其結構簡單、邏輯清晰, 所以易于理解和實現, 但也因為如此, 當其面對現 實中無比繁雜的知識和很多常識時, 往往也無法做到對知識的認識面面俱到, 知識圖譜的構建過程注 定會使其中包含的知識不具有完整性, 即知識庫無法包含全部的已知知識. 此時知識庫補全技術在應 對此種情形時就顯得尤為重要, 任何現有的知識圖譜都需要通過補全來不斷完善知識本身, 甚至可以 推理出新的知識. 本文從知識圖譜構建過程出發, 將知識圖譜補全問題分為概念補全和實例補全兩個 層次: (1) 概念補全層次主要針對實體類型補全問題, 按照基于描述邏輯的邏輯推理機制、基于傳統機 器學習的類型推理機制和基于表示學習的類型推理機制等 3 個發展階段展開描述; (2) 實例補全層次 又可以分為 RDF 三元組補全和新實例發現兩個方面, 本文主要針對 RDF 三元組補全問題沿著統計 關系學習、基于隨機游走的概率學習和知識表示學習等發展階段來闡述實體補全或關系補全的方法. 通過對以上大規模知識圖譜補全技術研究歷程、發展現狀和最新進展的回顧與探討, 最后提出了未來 該技術需要應對的挑戰和相關方向的發展前景.
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摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。
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