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清華大學:人工智能之知識圖譜

 singer0852 2019-06-10

【導讀】知識圖譜(Knowledge Graph)是人工智能重要分支知識工程在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的成功應用,知識圖譜與大數(shù)據(jù)和深度學習一起,成為推動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動力之一?;诖吮尘埃度斯ぶ悄苤R圖譜》(Research Report of Knowledge Graph)本研宄報告對知識圖譜這一課題進行了簡單梳理,包括以下內(nèi)容:

  • 知識圖譜的概念與研宄概況。對知識圖譜的概念、分類進行闡述,并分四個階段對知識工程的發(fā)展歷程進行介紹。

  • 知識圖譜技術(shù)。從知識表示與建模、知識獲取、知識融合、知識圖譜查詢推理及知識圖譜應用五個子領域來劃分,并分別介紹每個領域所應用到的技術(shù)。

  • 知識圖譜領域?qū)<医榻B。依據(jù)AMiner數(shù)據(jù)平臺信息,對知識圖譜領域的5個細分領域進行梳理,重點介紹每一細分領域研宄學者的研宄方向與代表性文章,旨在為學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界提供知識圖譜技術(shù)及學者的分析依據(jù),同時面向政府機關(guān)、高校、企業(yè)等對知識圖譜技術(shù)感興趣的機構(gòu)介紹該領域基本概念、研宄與應用方向。包括頂尖學者的全球分布、遷徙概況、學者機構(gòu)分布、h-index分析,并依據(jù)AMiner評價體系,在知識圖譜發(fā)展過程中近十年的高引學者進行詳細介紹。

  • 知識圖譜應用。從通用知識圖譜應用和領域知識圖譜應用兩個方面來介紹。以電子商務、圖書情報、企業(yè)商業(yè)、船業(yè)投資、生物醫(yī)療五個領域,從圖譜構(gòu)建與知識應用兩個方面介紹領域知識圖譜的技術(shù)構(gòu)建應用與研宄現(xiàn)狀。

  • 知識圖譜趨勢研宄。對知識圖譜的發(fā)展趨勢特點進行分析。并基于AMiner數(shù)據(jù)平臺,對近期知識圖譜領域研宄熱點進行可視化分析,對未來知識圖譜研宄方向進行預測。

(來源:笑看國際風云)

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