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动态知识图谱应用及推理解释
知识图谱以三元组形式组织现实世界的各种事实,并通过图的形式揭示事实间语义关联,由于其完善的知识组织和存储方式,且建模更加灵活、表达能力更强,逐渐拓展到语言理解、智能问答、推荐系统等领域应用。工程应用场景中时序信息相关的动态性是知识图谱关键及主要特征,融合时序相关信息的动态知识推理对于提高知识图谱推荐、问答等应用的精准性、实时性以及可扩展性具有重要意义。同时,传统的知识图谱推理,如基于GNN的链接预测等,是典型的“黑盒”系统,显著约束了其可解释性,降低了用户对于知识图谱推理及应用系统的可信任水平,直接阻滞了其应用推广范围及深度的拓展。本专著聚焦知识图谱动态性特征及解释需求,系统阐述融合时序信息的动态知识图谱推理及可解释性概念,以智能问答、推荐系统等为典型知识图谱应用场景,分析基于知识图谱的动态推荐、基于图匹配的时序知识问答以及面向GNN知识推理的解释方法等关键技术解决方案,为读者呈现动态知识图谱工程实践应用方法及知识推理解释方案构建的全景图。
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