2019年人工智能知识图谱研究进展

"该资源是关于人工智能领域中的知识图谱专题，主要涵盖了2019年第二期的相关研究。文章通过一系列图表展示了知识图谱的发展历程、细分领域的学者分布、知识表示与建模、知识获取、知识融合、知识查询与推理以及知识应用等多个方面的现状和趋势。此外，还涉及了知识图谱在各行业的实际应用案例，如电商、博物馆、企业分析、社交网络和智能问答等。同时，列出了知识图谱领域的顶级学术会议和高引用论文，以及知识图谱领域的热度变化情况。" 本文深入探讨了人工智能中的关键组成部分——知识图谱。知识图谱是一种结构化的知识存储方式，它将实体、关系和属性组织成网络形式，便于机器理解和处理。从图1的知识工程发展历程可以看到知识图谱技术的演进过程，从早期的知识工程到现代的大数据驱动的知识图谱构建。 知识表示与建模是知识图谱的基础，图4和图5展示了离散符号和连续向量两种不同的知识表示方法，以及全球和中国在此领域的学者分布。这些学者的工作对于提高知识表示的效率和准确性至关重要。图9至图25则分别展示了知识获取、知识融合和知识查询与推理等不同环节的学者分布、国家统计和h-index（影响力指标）分布，揭示了全球研究热点和学者迁移趋势。 知识图谱的应用领域广泛，包括电商（如图32所示的电商图谱Schema）、文化机构（如大英博物馆的语义搜索，图33）、商业分析（如异常关联挖掘，图34和最终控制人分析，图35）、企业社交（图36）以及智能问答（图37）等。图31至图38进一步具体阐述了这些应用场景的实现方式。 在学术研究方面，表1列举了知识图谱领域的顶级学术会议，表2列出了被引用次数最多的十篇论文，这些资料为后续研究提供了参考。图39和图40展示了知识图谱领域的近期和全局热度，反映了该领域的活跃度和发展态势。 这篇报告不仅描绘了知识图谱的全貌，还提供了丰富的数据支持，对于理解知识图谱的理论基础、研究进展以及实际应用具有极高的价值。