知识图谱推理综述我要最新的

以下是2021年知识图谱推理的综述：

1. "A survey of knowledge graph embedding techniques"（知识图谱嵌入技术综述）

该综述介绍了知识图谱嵌入技术的发展历程，包括传统的基于概率图模型的方法和基于深度学习的方法。综述还探讨了不同的嵌入模型，如TransE、TransH、TransR等，并介绍了知识图谱嵌入技术在多个应用领域中的应用。

2. "A survey on knowledge graph-based recommender systems"（基于知识图谱的推荐系统综述）

该综述介绍了基于知识图谱的推荐系统的发展历程，包括传统的基于内容和协同过滤的推荐系统和基于知识图谱的推荐系统。综述还介绍了知识图谱在推荐系统中的应用，包括基于用户兴趣和领域知识的推荐系统。

3. "A survey of knowledge graph reasoning techniques"（知识图谱推理技术综述）

该综述介绍了知识图谱推理技术的发展历程，包括传统的基于规则推理和基于逻辑推理的方法和基于深度学习的方法。综述还探讨了不同的推理模型，如基于规则的推理、基于神经网络的推理等，并介绍了知识图谱推理技术在多个应用领域中的应用。

4. "A review of reasoning approaches for knowledge graphs"（知识图谱推理方法综述）

该综述介绍了知识图谱推理方法的发展历程，包括传统的基于规则推理和基于逻辑推理的方法和基于深度学习的方法。综述还介绍了知识图谱推理方法在不同场景下的应用，包括知识表示学习、关系抽取、实体链接等。

以上是2021年知识图谱推理的综述，供您参考。