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為機器配備對世界實體及其關系的全面了解一直是人工智能的一個長期目標。在過去的十年中，大規模知識庫(也稱為知識圖譜)已經從Web內容和文本源中自動構建出來，并且已經成為搜索引擎的關鍵模塊。這種機器知識可以被用來從語義上解釋新聞、社交媒體和網絡表格中的文本短語，并有助于回答問題、自然語言處理和數據分析。本文調查基本概念和實際的方法來創建和管理大型知識庫。它涵蓋了用于發現和規范化實體及其語義類型以及將它們組織成干凈的分類法的模型和方法。在此基礎上，本文討論了以實體為中心的屬性的自動提取。為了支持機器知識的長期生命周期和質量保證，本文提出了構建開放模式和知識管理的方法。學術項目的案例研究和工業知識圖表補充了概念和方法的調查。

概述

增強計算機的“機器知識”，可以推動智能應用是計算機科學的一個長期目標[323]。由于知識獲取方面取得了重大進展，這一以前難以捉摸的愿景如今已變得切實可行。這包括將嘈雜的互聯網內容轉化為實體和關系上的清晰知識結構的方法。知識獲取方法使得自動建設知識庫(KB):機器可讀的關于現實世界的事實的集合。如今，公開的KBs提供了數以百萬計的實體(比如人、組織、地點和書籍、音樂等創意作品)和數十億的聲明(比如誰研究了哪里，哪個國家擁有哪一種資本，或者哪位歌手演唱了哪首歌)。大公司部署的專有KBs包含了更大范圍的知識，有一到兩個數量級的實體。

知識庫成為關鍵資產的一個突出用例是Web搜索。當我們向百度、Bing或谷歌發送一個類似“迪倫抗議歌曲”的查詢時，我們會得到一個清晰的歌曲列表，比如《Blowin ' in the Wind》、《Masters of War》或《a- gonna Rain ' s a- gonna Fall》。因此，搜索引擎自動檢測到我們對某一個體實體的事實感興趣——這里是鮑勃·迪倫——并要求特定類型的相關實體——抗議歌曲——作為答案。這是可行的，因為搜索引擎在其后端數據中心有一個巨大的知識庫，有助于發現用戶請求(及其上下文)中的實體，并找到簡明的答案。

本文介紹了從Web和文本源自動構建和管理大型知識庫的方法。我們希望它將對博士生和對廣泛的主題感興趣的教師有用——從機器知識和數據質量到機器學習和數據科學，以及web內容挖掘和自然語言理解的應用。此外，本文還旨在為從事web、社會媒體或企業內容的語義技術的行業研究人員和實踐者提供幫助，包括從文本或半結構化數據構建意義的各種應用程序。不需要有自然語言處理或統計學習的先驗知識;我們將根據需要介紹相關的方法(或至少給出文獻的具體指示)。

這篇文章共分為十章。第2章給出了知識表示的基礎知識，并討論了知識庫的設計空間。第3、4和5章介紹了構建包含實體和類型的知識庫核心的方法。第3章討論了利用具有豐富和干凈的半結構化內容的優質資源，第4章討論了從文本內容中獲取的知識。第5章特別關注將實體規范化為唯一表示的重要問題。第6章和第7章通過發現和提取實體的屬性以及實體之間的關系的方法擴展了知識庫的范圍。第6章主要討論為感興趣的屬性預先設計模式的情況。第7章討論了為KB模式中尚未指定的屬性和關系發現新的屬性類型的情況。第8章討論了知識庫管理和知識庫長期維護的質量保證問題。第9章介紹了幾個具體KBs的案例研究，包括工業知識圖譜(KGs)。我們在第10章以關鍵課程和關于機器知識主題可能走向的展望來結束。

近年來，圖神經網絡(GNNs)由于具有建模和從圖結構數據中學習的能力，在機器學習領域得到了迅猛發展。這種能力在數據具有內在關聯的各種領域具有很強的影響，而傳統的神經網絡在這些領域的表現并不好。事實上，正如最近的評論可以證明的那樣，GNN領域的研究已經迅速增長，并導致了各種GNN算法變體的發展，以及在化學、神經學、電子或通信網絡等領域的突破性應用的探索。然而，在目前的研究階段，GNN的有效處理仍然是一個開放的挑戰。除了它們的新穎性之外，由于它們依賴于輸入圖，它們的密集和稀疏操作的組合，或者在某些應用中需要伸縮到巨大的圖，GNN很難計算。在此背景下，本文旨在做出兩大貢獻。一方面，從計算的角度對GNNs領域進行了綜述。這包括一個關于GNN基本原理的簡短教程，在過去十年中該領域發展的概述，以及在不同GNN算法變體的多個階段中執行的操作的總結。另一方面，對現有的軟硬件加速方案進行了深入分析，總結出一種軟硬件結合、圖感知、以通信為中心的GNN加速方案。

眾包是一種計算范式，在這種范式中，人類積極參與計算任務，特別是那些本質上人類比計算機更容易完成的任務。空間眾包是移動互聯網和共享經濟時代眾包中日益流行的一種，任務是時空的，必須在特定的地點和時間完成。事實上，空間眾包激發了最近一系列的產業成功，包括城市服務的共享經濟(Uber和Gigwalk)和時空數據收集(OpenStreetMap和Waze)。本調查深入探討了空間眾包的獨特性帶來的挑戰和技術。特別地，我們確定了空間眾包的四個核心算法問題: (1)任務分配，(2)質量控制，(3)激勵機制設計，(4)隱私保護。我們對上述四個問題的現有研究進行了全面和系統的回顧。我們還分析了具有代表性的空間眾包應用程序，并解釋了它們是如何通過這四個技術問題實現的。最后，我們討論了未來空間眾包研究和應用中需要解決的開放問題。

//link.springer.com/article/10.1007/s00778-019-00568-7

當前的深度學習研究以基準評價為主。如果一種方法在專門的測試集上有良好的經驗表現，那么它就被認為是有利的。這種心態無縫地反映在連續學習的重現領域，在這里研究的是持續到達的基準數據集。核心挑戰是如何保護之前獲得的表示，以免由于迭代參數更新而出現災難性地遺忘的情況。然而，各個方法的比較是與現實應用程序隔離的，通常通過監視累積的測試集性能來判斷。封閉世界的假設仍然占主導地位。假設在部署過程中，一個模型保證會遇到來自與用于訓練的相同分布的數據。這帶來了一個巨大的挑戰，因為眾所周知，神經網絡會對未知的實例提供過于自信的錯誤預測，并在數據損壞的情況下崩潰。在這個工作我們認為值得注意的教訓來自開放數據集識別,識別的統計偏差以外的數據觀測數據集,和相鄰的主動學習領域,數據增量查詢等預期的性能收益最大化,這些常常在深度學習的時代被忽略。基于這些遺忘的教訓，我們提出了一個統一的觀點，以搭建持續學習，主動學習和開放集識別在深度神經網絡的橋梁。我們的結果表明，這不僅有利于每個個體范式，而且突出了在一個共同框架中的自然協同作用。我們從經驗上證明了在減輕災難性遺忘、主動學習中查詢數據、選擇任務順序等方面的改進，同時在以前提出的方法失敗的地方展示了強大的開放世界應用。****

【導讀】本文章從深度神經網絡(DNN)入手，對深度學習(DL)領域的研究進展進行了簡要的綜述。內容包括：卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、長時記憶(LSTM)和門控遞歸單元(GRU)、自動編碼器(AE)、深度信念網絡(DBN)、生成對抗性網絡(GAN)和深度強化學習(DRL)。

近年來，深度學習在各個應用領域都取得了巨大的成功。這個機器學習的新領域發展迅速，已經應用于大多數傳統的應用領域，以及一些提供更多機會的新領域。針對不同類型的學習，提出了不同的學習方法，包括監督學習、半監督學習和非監督學習。

實驗結果表明，與傳統機器學習方法相比，深度學習在圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器翻譯、藝術、醫學成像、醫學信息處理、機器人與控制、生物信息學、自然語言處理、網絡安全等領域具有最先進的性能。

本研究從深度神經網絡(DNN)入手，對深度學習(DL)領域的研究進展進行了簡要的綜述。研究內容包括：卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、長時記憶(LSTM)和門控遞歸單元(GRU)、自動編碼器(AE)、深度信念網絡(DBN)、生成對抗性網絡(GAN)和深度強化學習(DRL)。

此外，我們還討論了最近的發展，例如基于這些DL方法的高級變體DL技術。這項工作考慮了2012年以后發表的大部分論文，當時深度學習的歷史開始了。此外，本文中還包括了在不同應用領域探索和評價的DL方法。我們還包括最近開發的框架、SDKs和基準數據集，用于實施和評估深度學習方法。目前有一些研究已經發表，例如使用神經網絡和一個關于強化學習(RL)的綜述。然而，這些論文還沒有討論大規模深度學習模型的個別高級訓練技術和最近發展起來的生成模型的方法。

關鍵詞：卷積神經網絡(CNN)；循環神經網絡(RNN)；自動編碼器(AE)；受限Boltzmann機器(RBM)；深度信念網絡(DBN)；生成對抗性網絡(GAN)；深度強化學習(DRL)；遷移學習。

在本章中，我們將訪問圖神經網絡(GNNs)的一些理論基礎。GNNs最有趣的方面之一是，它們是根據不同的理論動機獨立開發的。一方面，基于圖信號處理理論開發了GNN，將歐氏卷積推廣到非歐氏圖域[Bruna et al.， 2014]。然而，與此同時，神經信息傳遞方法(構成了大多數現代GNN的基礎)被類比提出，用于圖模型中的概率推理的信息傳遞算法[Dai等人，2016]。最后，基于GNN與weisfeler - lehman圖同構檢驗的聯系，許多研究對其進行了激發[Hamilton et al.， 2017b]。

將三個不同的領域匯聚成一個單一的算法框架是值得注意的。也就是說，這三種理論動機中的每一種都有其自身的直覺和歷史，而人們所采用的視角可以對模型的發展產生實質性的影響。事實上，我們推遲對這些理論動機的描述直到引入GNN模型本身之后，這并非偶然。在這一章,我們的目標是介紹這些背后的關鍵思想不同理論的動機,這樣一個感興趣的讀者可以自由探索和組合這些直覺和動機,因為他們認為合適的。

本論文對大數據時代事件預測方法的現有方法進行了全面的調研。它提供了事件預測的挑戰、技術、應用、評估程序和未來展望的廣泛概述，總結了在超過200篇論文提出的研究，其中大部分是在過去五年內發表的。事件預測的挑戰、機遇和討論了預測事件的元素,包括事件地點,時間,和語義,之后我們接著提出一個系統的分類根據制定的問題。我們還分析了這些技術在不同領域的關系、差異、優勢和劣勢，包括機器學習、數據挖掘、模式識別、自然語言處理、信息檢索、統計和其他計算模型。此外，對流行的事件預測應用進行了全面和層次的分類，涵蓋了從自然科學到社會科學的各個領域。基于本文所討論的眾多歷史和最新研究成果，本文最后討論了這一快速發展領域的開放問題和未來趨勢。

現實網絡由多種相互作用、不斷進化的實體組成，而現有的研究大多將其簡單地描述為特定的靜態網絡，而沒有考慮動態網絡的演化趨勢。近年來，動態網絡的特性跟蹤研究取得了重大進展，利用網絡中實體和鏈接的變化來設計網絡嵌入技術。與被廣泛提出的靜態網絡嵌入方法相比，動態網絡嵌入努力將節點編碼為低維密集表示，有效地保持了網絡結構和時間動態，有利于處理各種下游機器學習任務。本文對動態網絡嵌入問題進行了系統的研究，重點介紹了動態網絡嵌入的基本概念，首次對現有的動態網絡嵌入技術進行了分類，包括基于矩陣分解的、基于躍格的、基于自動編碼器的、基于神經網絡的等嵌入方法。此外，我們仔細總結了常用的數據集和各種各樣的后續任務，動態網絡嵌入可以受益。在此基礎上，提出了動態嵌入模型、大規模動態網絡、異構動態網絡、動態屬性網絡、面向任務的動態網絡嵌入以及更多的嵌入空間等現有算法面臨的挑戰，并提出了未來可能的研究方向。

隨著web技術的發展，多模態或多視圖數據已經成為大數據的主要流，每個模態/視圖編碼數據對象的單個屬性。不同的模態往往是相輔相成的。這就引起了人們對融合多模態特征空間來綜合表征數據對象的研究。大多數現有的先進技術集中于如何融合來自多模態空間的能量或信息，以提供比單一模態的同行更優越的性能。最近，深度神經網絡展示了一種強大的架構，可以很好地捕捉高維多媒體數據的非線性分布，對多模態數據自然也是如此。大量的實證研究證明了深多模態方法的優勢，從本質上深化了多模態深特征空間的融合。在這篇文章中，我們提供了從淺到深空間的多模態數據分析領域的現有狀態的實質性概述。在整個調查過程中，我們進一步指出，該領域的關鍵要素是多模式空間的協作、對抗性競爭和融合。最后，我們就這一領域未來的一些方向分享我們的觀點。

智能視頻監控(IVS)是當前計算機視覺和機器學習領域的一個活躍研究領域，為監控操作員和取證視頻調查者提供了有用的工具。人的再識別(PReID)是IVS中最關鍵的問題之一，它包括識別一個人是否已經通過網絡中的攝像機被觀察到。PReID的解決方案有無數的應用，包括檢索顯示感興趣的個體的視頻序列，甚至在多個攝像機視圖上進行行人跟蹤。文獻中已經提出了不同的技術來提高PReID的性能，最近研究人員利用了深度神經網絡(DNNs)，因為它在類似的視覺問題上具有令人信服的性能，而且在測試時執行速度也很快。鑒于再識別解決方案的重要性和廣泛的應用范圍，我們的目標是討論在該領域開展的工作，并提出一項最先進的DNN模型用于這項任務的調查。我們提供了每個模型的描述以及它們在一組基準數據集上的評估。最后，我們對這些模型進行了詳細的比較，并討論了它們的局限性，為今后的研究提供了指導。