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發(fā)布時(shí)間：2023-10-07 15:54:37 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：m.jyydt.com.cn
為了方便大家一起交流討論知識(shí)圖譜技術(shù)，知識(shí)圖譜學(xué)術(shù)交流群已經(jīng)成立了，感興趣想要入群的朋友們可以聯(lián)系澤宇拉大家入群。 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ：個(gè)人認(rèn)為，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最直觀的理解就是對(duì)于一個(gè)圖結(jié)構(gòu)的輸入數(shù)據(jù)，由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)和其鄰域中的節(jié)點(diǎn)都具有緊密的關(guān)聯(lián)，因此用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的領(lǐng)域信息聚合起來(lái)更新當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的表示。 但是知識(shí)圖譜和傳統(tǒng)的圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最大的不同在于，知識(shí)圖譜是一個(gè)多關(guān)系圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每對(duì)節(jié)點(diǎn)之間連接的邊的類型可能是不一樣的，因此，針對(duì)知識(shí)圖譜需要設(shè)計(jì)更特殊的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建模知識(shí)圖譜。
本貼大概介紹一下知識(shí)圖譜中相關(guān)的技術(shù)。 針對(duì)于知識(shí)圖譜基礎(chǔ)知識(shí)，領(lǐng)域應(yīng)用和學(xué)術(shù)前沿趨勢(shì)進(jìn)行介紹。 知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念、實(shí)體及其關(guān)系。 是融合了認(rèn)知計(jì)算、知識(shí)表示與推理、信息檢索與抽取、自然語(yǔ)言處理、Web技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘等等方向的交叉學(xué)科。
但是知識(shí)圖譜和傳統(tǒng)的圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最大的不同在于，知識(shí)圖譜是一個(gè)多關(guān)系圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每對(duì)節(jié)點(diǎn)之間連接的邊的類型可能是不一樣的，因此，針對(duì)知識(shí)圖譜需要設(shè)計(jì)更特殊的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建模知識(shí)圖譜。 知識(shí)圖譜嵌入 ：知識(shí)圖譜嵌入是將知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系轉(zhuǎn)換為數(shù)值化的表示，可以看成一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)，學(xué)習(xí)出的嵌入表示可以用于各種和知識(shí)圖譜相關(guān)的任務(wù)，本期介紹的和GNN結(jié)合的研究很多都需要用到知識(shí)圖譜嵌入技術(shù)，因此，希望入門了解知識(shí)圖譜嵌入的朋友可以看之前專門對(duì)知識(shí)圖譜嵌入的總結(jié)文章： Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks. ESWC 2018.
知識(shí)圖譜嵌入 ：知識(shí)圖譜嵌入是將知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系轉(zhuǎn)換為數(shù)值化的表示，可以看成一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)，學(xué)習(xí)出的嵌入表示可以用于各種和知識(shí)圖譜相關(guān)的任務(wù)，本期介紹的和GNN結(jié)合的研究很多都需要用到知識(shí)圖譜嵌入技術(shù)，因此，希望入門了解知識(shí)圖譜嵌入的朋友可以看之前專門對(duì)知識(shí)圖譜嵌入的總結(jié)文章：
