基于几何深度学习的知识图谱关键技术研究进展

摘要：

知识图谱以图的方式承载着结构化的人类知识.作为将知识整合进入人工智能系统的媒介,知识图谱的研究日益流行.知识图谱在众多人工智能相关的应用上崭露头角,例如问答系统、信息检索、自然语言处理、推荐系统等.然而,传统的深度学习不能很好地处理知识图谱这类非欧式数据.随着图神经网络的快速发展,几何深度学习成为建模非欧式数据的重要理论.本文以几何深度学习的视角,以图神经网络为重点,总结了近期基于图神经网络的知识图谱关键技术研究进展.具体地,本文总结了知识图谱中知识获取、知识表示、知识推理这三个较为核心的研究领域,并展望了未来的研究方向和前景,探讨知识图谱在航空航天军事上的潜在应用.

关键词：知识图谱、几何深度学习、人工智能、图神经网络、知识推理

所属期刊栏目：27

分类号：TJ760;TP18(火箭、导弹)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;湖北省自然科学基金;湖北省科技厅重大专项

在线出版日期：2020-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10