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该论文为知识图谱研究综述,涵盖表示学习、知识获取与应用等方面,并包含107篇参考文献。

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简介:
近期,Shaoxiong Ji、Shirui Pan、Erik Cambria、Pekka Marttinen以及Philip S. Yu等学者的研究团队发表了一篇关于知识图谱的最新综述性论文,题为《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》。这篇25页的PDF文档包含了107篇参考文献,对知识图谱领域进行了深入而全面的考察。该综述涵盖了知识图谱表示学习、知识获取与完善、时序知识图谱以及知识感知应用等多个重要的研究议题,并详细总结了近年来取得的重大突破和未来值得探索的研究趋势。我们致力于对这些核心主题进行全方位的多角度分类,并尝试构建一套全新的分类方法,旨在为该领域的研究提供更具洞察力的视角。 这篇论文无疑是当前关于知识图谱领域内最为重要的参考资料之一。

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  • 107】.zip
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    本论文为《知识图谱研究综述》的一部分,聚焦于表示学习、知识获取及其应用领域,引用了107篇相关文献,全面概述该领域的最新进展与挑战。 最近Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu等学者发表了一篇关于知识图谱的最新综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》,该文是一份25页pdf文档,引用了107篇参考文献。这篇论文全面地回顾了知识图谱的研究进展,涵盖了知识图谱表示学习、知识获取与补全、时序知识图谱以及基于知识感知的应用等多个方面,并总结了最近的突破和未来的研究方向。文中提出了一种新的分类方法来对这些主题进行全面视角的分类。这是一份关于知识图谱非常重要的参考文献。
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    本论文全面回顾了知识图谱在各领域的研究进展与应用实例,分析其优势、挑战及未来发展方向。 知识图谱(Knowledge Graph)又称科学知识图谱,在图书情报领域通常被称为知识域可视化或知识领域映射地图。它通过一系列可视化的图形展示知识的发展过程与结构关系,利用可视化技术描述知识资源及其载体,并揭示这些知识及它们之间的相互联系。 ### 情报学知识图谱研究综述 #### 一、情报学知识图谱研究的必要性与发展背景 情报学作为一门研究信息获取、处理、传播和利用的学科,自成立以来已有超过60年的历史。在这漫长的发展过程中,情报学不断与其它学科交叉融合,产生了众多分支领域,并引入了许多新的方法和理论。其中,可视化技术与方法因其能够帮助绘制学科知识图谱而受到情报学研究者的青睐。 #### 二、情报学知识图谱研究现状 在国内,关于情报学知识图谱的研究文献非常丰富。根据2012年8月的检索结果,在中国学术文献网络出版总库中可以找到超过180篇相关文献,占全部知识图谱研究文献的74%左右。这些文献主要分布在《图书情报工作》、《情报杂志》和《情报科学》等专业期刊上。最早的相关研究可追溯到2006年。 #### 三、情报学知识图谱的应用案例 - **侯海燕的研究**:2006年,侯海燕使用信息可视化技术和科学知识图谱手段界定了国际上10位最权威的科学计量学家,并分析了他们在学科中的贡献和相互关系。 - **刘则渊的研究**:同年,刘则渊运用引文分析、多维尺度分析等方法对SCI数据库中论文进行了可视化分析,揭示了该领域的主要研究方向及其演变情况。 - **赵勇和沙勇忠的研究**:2008年,他们通过对SSCI数据库中的情报学核心期刊论文进行分析绘制了国际主流学术群体的知识图谱,并发现当时的热点集中在计量学研究和信息检索方面。 - **杨利军的研究**:中山大学的杨利军利用Web of Science的数据及CiteSpaceII软件绘制知识图谱,分析了国外竞争情报研究的发展趋势。 - **廖胜姣的研究**:嘉兴学院的廖胜姣使用TDA工具(德文特分析家)进行了特定领域的研究动态和发展趋势分析。 #### 四、发展趋势与未来展望 随着大数据时代的到来,知识图谱在情报学中的应用将更加广泛和深入。一方面,更复杂的数据挖掘技术将继续被开发出来以更好地理解知识结构;另一方面,跨学科合作将进一步加强。预计在未来,知识图谱将成为不同领域间交流的重要工具,并推动更多创新成果的产生。 综上所述,知识图谱不仅是可视化研究的强大工具,在情报学的发展中也扮演着重要角色。随着社会需求和技术进步的变化,其应用将更加多样化和高效化。
  • 近三年
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    简介:本文全面回顾了近三年来知识图谱领域的研究进展与趋势,涵盖技术革新、应用案例及未来发展方向。 这篇综述文章探讨了知识图谱理论及其在各个领域的应用,包括医疗等领域的一些下游应用场景。
  • 史上最全《》2020年度(18位作者,130页PDF,547).pdf
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    这份全面总结了2020年知识图谱领域的研究成果和进展的综述论文,由18位专家联合撰写,全文共130页,并附有547篇相关文献引用。 我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法,并概述了著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用,探讨它们如何运用这些技术。最后,我们将提出未来高层次的知识图谱研究方向。
  • 进展的.pdf
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    本文档为《知识图谱研究进展的综述》,全面回顾并分析了近年来知识图谱领域的关键研究成果与技术趋势,旨在为学术界和工业界的进一步研究提供参考。 随着大数据时代的到来,知识工程受到了广泛关注。从海量数据中提取有用的知识是数据分析的核心问题之一。知识图谱技术提供了一种有效的手段,可以从大量的文本和图像资料中抽取结构化信息,并因此具有广阔的应用前景。 本段落首先简要回顾了知识图谱的发展历程,并探讨了其研究的重要意义。接着介绍了构建知识图谱的关键技术,包括实体关系识别、知识融合、实体链接以及知识推理等方法。此外,文章还列举了一些现有的开放性知识图谱数据集供参考。最后,通过具体案例展示了知识图谱在情报分析领域的应用价值。
  • :从构建到(2020年)
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    本文为一篇关于知识图谱领域的综述性文章,全面概述了知识图谱从构建方法、技术框架到应用场景等多个方面的最新进展。文章深入分析了当前领域内的挑战和未来的发展趋势,并提出了一系列创新性的解决方案与研究方向,旨在推动知识图谱在各行业中的广泛应用和发展。 知识图谱是人工智能领域的重要组成部分,旨在为机器提供对世界实体及其相互关系的深入理解。这篇综述论文《知识图谱:构建到应用》详细探讨了知识图谱的创建、管理和应用,并涵盖了基本概念和实用方法。 1. 知识图谱的基本概念 - 知识图谱是一种大规模的知识库,由众多实体(如人、地点、事件等)及其关系构成。 - 实体发现与规范化:在构建过程中需要识别并统一不同表示形式,确保同一实体的唯一性。 - 语义类型:每个实体都有其特定类型,例如人物或组织,这有助于确定和描述它们之间的联系。 2. 知识图谱的构建 - 自动化构建:利用网络内容和文本源通过自然语言处理技术自动抽取关系并创建知识图谱。 - 清晰分类体系:建立有序的分类体系以确保实体能够被正确分类,提高查询与推理效率。 3. 实体属性提取 - 属性中心方法:除了研究实体之间的联系外,还需关注关于每个实体本身的详细信息(如人物出生日期或公司成立年份)。 - 自动化抽取技术:使用模式匹配和统计分析等手段从大量文本中提取这些属性以丰富描述。 4. 长期维护与质量保证 - 开放式架构设计:允许添加新的类型及关系,适应不断增长的知识需求。 - 知识维护措施包括错误检测、更新管理以及数据清洗工作,确保知识图谱的准确性和时效性。 5. 应用场景 - 搜索引擎优化:提供语义理解能力以改善搜索结果的相关性和准确性。 - 问答系统支持复杂问题的理解与回答。 - 自然语言处理辅助文本分析任务如情感评估和主题建模等。 - 数据分析增强背景信息的结构化,提高数据分析深度。 6. 案例研究 - 学术项目:例如追踪学术文献、作者及主题间的联系。 - 工业应用案例:大型企业(比如谷歌或亚马逊)使用知识图谱提升产品推荐和服务质量。 7. 常见问题与挑战 - 数据来源的多样性和可信度:如何从不可靠的信息中获取可靠的知识是一项重要任务。 - 隐私和安全保护措施在收集个人数据时至关重要,需要特别注意用户隐私权。 - 更新频率管理以确保知识图谱能够及时反映现实变化。 这篇论文深入剖析了知识图谱的核心技术和应用领域。对于理解其构建过程、使用方法以及潜在价值具有重要指导意义。随着人工智能技术的发展,知识图谱的重要性将日益凸显,并继续推动智能系统更好地理解和应对复杂的世界。
  • 必读10
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    本书精选了十篇关于知识图谱领域的关键性论文,旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本概念、技术细节及其应用案例。适合对知识图谱感兴趣的科研人员和学生阅读。 知识图谱是实现机器认知智能的关键工具。一方面,它通过建立从数据到实体、概念及关系的映射,使机器能够理解数据的本质;另一方面,利用这些实体、概念与关系来解释现实世界中的事物和现象,从而使机器能揭示其本质。
  • 推理
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    本文章全面回顾和分析了知识图谱中的主要推理技术,涵盖规则推理、路径查询等,并探讨其在实际应用中的挑战与前景。 知识推理是在已有的事实和逻辑规则基础上推导出新知识的机制。通常来说,它涉及运用现有的知识来推断新的知识。 关于知识图推理: 1. **定义**:知识图推理是指在已有实体、关系及属性的基础上,通过应用特定的逻辑或算法模型,从现有数据中发现并生成新的关联和事实。 2. **方法**:包括但不限于基于规则的方法(如正向链式推理)、机器学习技术(例如深度神经网络)以及混合型策略等。这些方法旨在提高知识图谱中的信息连接性和完整性。 3. **应用领域**:广泛应用于智能问答系统、推荐引擎优化、语义搜索增强等领域,极大提升了用户与数字环境交互的质量和效率。 4. **机遇与挑战**: - 机会方面,随着大数据技术的发展以及对复杂关系理解需求的增长,知识图推理的应用前景越来越广阔。它能够帮助我们更好地理解和利用海量信息资源; - 挑战则主要体现在如何有效处理大规模数据集、解决语义鸿沟问题及提高系统鲁棒性等方面。
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    本研究综述全面回顾了知识图谱嵌入技术的发展历程、核心方法及最新进展,分析了该领域的主要挑战与未来趋势。 知识图谱(KG)是一种使用图形模型来描述知识并展示事物之间关联关系的技术。作为广泛采用的知识表示方法之一,知识图谱嵌入(KGE)的主要思想是将实体及其在知识图谱中的关系映射到连续的向量空间中,以简化操作的同时保留原有结构特征。
  • 精选集80.rar
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    《精选知识图谱论文集80篇》汇集了近年来知识图谱领域的前沿研究与应用成果,内容涵盖理论探索、技术实现及行业案例分析等多方面。 这段文字涵盖了关系抽取、命名实体识别、实体消歧、事件抽取、问答系统、知识表示以及综述及报告等方面的内容。