图神经网络在知识图谱中的应用汇报PPT

"图神经网络在知识图谱中的应用汇报PPT" 图神经网络在知识图谱中的应用汇报人：目录知识图谱122图神经网络在知识图谱中应用3图神经网络3无处不在的图结构 知识图谱是Google于2012年提出的一个概念，旨在提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率。知识图谱是一种语义网络，由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系。本质上，知识图谱是真实世界中存在的各种实体、概念及其关系构成的语义网络图，用于形式化地描述真实世界中各类事物及其关联关系。 知识图谱的逻辑结构可以分为模式层和数据层。模式层定义了知识的数据结构，包括实体、关系、属性等。数据层存储具体的数据信息，以事实三元组等知识为单位。 知识图谱可以用三元组表示：G = {E, R, F}，其中E表示实体集合，R表示关系集合，F表示事实集合。每一个事实f又被定义为一个三元组(h, r, t)，f∈事实的基本类型可以用三元组表示为(实体，关系，实体)和(实体，属性，属性值)等。 知识图谱的构建是通过知识抽取、知识融合、知识加工和知识更新等技术，从原始数据和外部知识库中抽取知识事实。实体对齐是知识图谱构建的一个重要步骤，旨在发现不同知识图谱中表示相同语义的实体。知识推理是针对知识图谱中已有事实或关系的不完备性，挖掘或推断出未知或隐含的语义关系。 图神经网络是一种特殊的神经网络，用于处理图结构数据。图神经网络可以处理欧几里得数据和非欧几里得数据。欧几里得数据可以视为特殊的非欧几里得数据。图神经网络可以应用于图像、文本、分子图、社交网络等领域。 图神经网络可以对图数据进行分类，分为节点级别、边级别和图级别。节点级别预测图中每个节点的一些属性。边级任务预测图中边的属性或预测边存在。图级任务预测整个图的属性。 图神经网络可以应用于知识图谱构建和推理中。知识图谱构建可以使用图神经网络来实现实体对齐和知识推理。知识图谱推理可以使用图神经网络来预测知识图谱中的未知关系和实体。 图神经网络在知识图谱中的应用汇报人旨在介绍知识图谱和图神经网络的概念和应用，并叙述图神经网络在知识图谱构建和推理中的应用。