知识图谱补全算法综述

• 作者: 丁建辉 贾维嘉
• 来源期刊: 信息通信技术
• 关键词: 人工智能 表示学习 知识图谱 分布式表示
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 56-62
• 页数: 7页
• 字数: 6287字
• 语种: 中文

摘要

知识图谱补全算法能让知识图谱变得更加完整,目前是人工智能领域的一个研究热点.为了更好地给出补全算法综述,文章按照能否处理新实体或者新关系,将知识图谱补全算法分成两类:静态知识图谱补全算法以及动态知识图谱补全算法.前者仅能处理实体以及关系都是固定的场景,扩展性较差.后者可以处理含有新实体或者新关系的场景,能够构造动态的知识图谱,具有更好的现实意义.文章主要结合相关工作对动态知识图谱补全算法进行系统性的总结,发现动态知识图谱算法的研究热度逐渐增加,如何更好更快地构建动态知识图谱是一个较好的研究点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾维嘉	上海交通大学计算机科学与工程系	15	120	6.0	10.0
2	丁建辉	上海交通大学计算机科学与工程系	1	6	1.0	1.0