大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳发布了2020年AI领域技术成熟度曲线，其中知识图谱的期待值处在AI领域的顶峰，还有5到10年的发展机会达到平稳期，也就是大规模商用。知识图谱这个概念是在2012年谷歌知识图谱的提出而火起来的，追根溯源，知识图谱的前身是语义网络。通俗地说，知识图谱将无序分散的信息，以图的方式整合成知识。
在本文中，我们对知识图谱进行了全面的介绍，在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中，知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后，我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用，以及它们如何使用上述技术。最后，我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。
本文是《知识图谱完整项目实战（附源码）》系列课程的学习指引部分，主要是对《知识图谱完整项目实战》的课程特色、章节设置、关键技术和主要内容做一个简介，目的是让大家对本课程有一个系统性的认知。
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
提到知识图谱大家可能并不知道这是个什么东西，因为它在国内的教育之中不太常见，所以在很多人的脑海之中，甚至都没有知识图谱这个词的身影。但如果说到思维导图，相信很多人都知道并且使用过，即是从一个大的分类不断扩散，不断将其缩小范围，从而将各种知识串联起来，形成一个完成的知识体系。而知识图谱和思维导图在某些角度是类似的，它也是将知识进行串联。那么知识图谱究竟是什么呢？
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
本文首发于知乎专栏知识图谱和智能问答 作者简介 漆桂林：东南大学计算机系教授，发表高质量学术论文40多篇。特别是在国际人工智能顶级会议IJCAI, AAAI和KR, 国际语义网络顶级会议ISWC发表多篇会议文章, 在国际顶级杂志Information Sciences 和Fuzzy Sets and Systems等发表多篇杂志文章。其中一篇文章在亚洲语义Web会议获得最佳论文提名奖。请输入正文内容 前面一篇文章“知识图谱之语义网络篇”已经提到了知识图谱的发展历史，回顾一下有以下几点： 1. 知识图谱是
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第三篇——利用知识图谱助力攻击画像与威胁评估。主要利用知识图谱表示学习技术，对攻击源或攻击行为进行威胁评估。
内部威胁（Insider Threat）是指内部人利用获得的信任做出对授信组织合法利益不得的行为，这些利益包括企业的经济利益、业务运行、对外服务以及授信主体声誉等。内部威胁不仅仅是组织合法成员的有意或无意导致的组织利益损失，还包括一些外部伪装成内部成员的攻击。（内网威胁检测现有的情况），现在内网威胁检测分为网络侧与终端侧，网络侧检查主要全流量，IPS/IDS, 终端侧主要是EDR,蜜罐等，还有现在流行的UEBA，每天会产生大量的告警信息，而对于安全人员来说人工处理这种级别的告警是不现实的，通常一些真实的攻击事件会被淹没在告警中。在日常运维中威胁评估就显得尤为重要。
知识图谱技术(Knowlege Graph)作为人工智能和智能信息处理中一项基础核心技术，在搜索引擎、智能问答等领域获得了广泛应用。在2012年，知识图谱的概念被首次提出：知识图谱是用于提升搜索引擎性能的知识库。
知识图谱是下一代可信人工智能领域的关键技术组成之一。围绕知识的归纳抽取、演绎推理等处理与分析过程，诸多关键问题逐步被攻克，大幅推动了机器认知技术的发展。在网络空间安全领域，防御技术的智能化升级也亟需成熟、有效的网络空间安全领域知识图谱（以下简称为安全知识图谱）技术体系，为应对强对抗、高动态环境下的攻防博弈提供知识要素与推理智能支撑。为了归纳总结安全知识图谱的关键技术研究进展，本文将尝试通过技术概述的方式，尝试回答以下几个问题，期望为读者较成体系化的安全知识图谱研究现状总结。
知识图谱（图网络）在推荐系统中的重要性不言而喻，但并非所有关系都与目标推荐任务相关。为解决这一问题，本文介绍了名为DiffKG的新的知识图谱扩散模型，结合了生成扩散模型与数据增强范式，实现了鲁棒的知识图谱表示学习。
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems
Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中，建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱：
过去10年，知识图谱可谓是最接近“人工智能”的概念。业内普遍认为，知识图谱的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。
“为了支持城市复杂场景下各类需求，中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台，而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。”
1977年，美国计算机科学家费根鲍姆正式命名知识工程，他曾于1994年获得图灵奖，被誉为专家系统之父，知识工程奠基人。知识工程是自上而下的，并严重依赖专家干预。知识工程的基本目标就是把专家的知识赋予机器，利用机器解决问题。
一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容，因为一些原因，没有成行。在此开放出来，算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂，关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习，都需要学习者基于自身的情况，结合被学习内容的特点进行展开，其过程既具有特殊性，同时也具有一般性，知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践，总结出了一套系统的学习知识图谱的方法，在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况： 1. 横向覆盖：了解知识图谱所涉及的内容有哪些，并具备初步的认知能力，实现这一步，就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕：基于特定技术点进行深度学习，重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程，可以交叉进行，反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯，开始知识图谱的学习之前，我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次，其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示：
药物靶点的预测对于早期药物分子的成药性评价和老药新用等领域都具有重大意义，但由于通量、精度和费用的限制，实验手段的应用难以广泛开展。作为一类快速而低成本的方法，基于人工智能的药物-靶标预测算法正受到越来越多的重视。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
在推荐系统领域近几年的工作中，知识图谱被越来越多的应用进来。在推荐系统中引入知识图谱被验证会给user-item的预测效果带来比较明显的提升，一个主要原因在于通过知识图谱，可以挖掘到很多user-item历史交互行为中看不到的信息。知识图谱如何应用到推荐系统中呢？今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到推荐系统的工作。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念
“知识就是力量”我们耳熟能详，但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说，知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域，如何运用这一技能更好地理解客户需求，提高业务效率和客户满意度，同时进行风险管理？招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络，通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息，并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场
正如gpt等大规模语言模型（Large Language Model，LLM）在表征抽象、深层语义上的优势一样，知识图谱（Knowledge Graph，KG）也能够以一种符号化的方式组织结构化存在的具象概念。同时，知识图谱也可以通过图表示学习、图算法获得图上实体、关系的向量化表示，进而基于向量实现推理计算。
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】知识图谱竞赛的世界纪录，又被中国团队刷新了！ 近日，素有知识图谱「世界杯」之称的OGBL-wikikg2的比赛结果公布了。 度小满AI-Lab团队强势夺冠，碾压Meta AI实验室FAIR、蒙特利尔Mila实验室等一众国内外顶级AI科研机构，创造了KGE算法新纪录。 地址：https://ogb.stanford.edu/docs/leader_linkprop/#ogbl-wikikg2 OGB是斯坦福大学发布的国际知识图谱基准数据集，也是图神经
知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的终端设备。安全运营人员需要通过分析这些日志来用来实现攻击检测、溯源等。利用安全知识图谱与攻击推理进行评估溯源，在相关专题文章[1,2,3]中都有介绍，其中[1]是通过挖掘日志之间的因果关系来提高威胁评估的结果，[2]利用图表示学习关联上下文提高检测与溯源的准确率，[3]主要是介绍了知识图谱在内网威胁评估中的应用。但这些工作把均是把异常日志当作攻击行为来处理。基于异常检测方法无论是在学术领域还是工业上都有了一些经典的应用如异常流量检测、UEBA（用户与实体行为分析）等。Sec2graph[4]主要是对网络流量进行建模，构建了安全对象图并利用图自编码器实现对安全对象图中的异常检测，并把异常作为可能的攻击行为进行进一步分析。Log2vec[5]通过分析终端日志的时序关系构建了异构图模型，利用图嵌入算法学习每个节点的向量表示，并利用异常检测算法检测异常行为。UNICORN[6]方法是基于终端溯源图[9]为基础提取图的概要信息，利用异常检测方法对图概要信息进行分析检测。之前的攻击推理专题中的文章[9]也是利用图异常检测算法进行攻击者威胁评估和攻击溯源。但是这些方法本质上都是基于这么一个假设：攻击行为与正常用户行为是有区别的。这些方法检测出来的结果只能是异常，异常行为与攻击行为本身有很大的语义鸿沟，同时这些异常缺少可解释性。
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。 在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications，发表日期2020年，论文PDF，点击链接。
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设：
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
前几天，AI科技评论发了一篇图机器学习@ICLR 2020的文章。而在近期举行的AAAI 2020 上 图机器学习的研究也仍然是主流方向。在本届 AAAI上共有1591篇接收论文，其中有140篇是与图研究相关的。在此之外还有一些专门就图研究而开展的workshops和tutorials，包括：
知识图谱（Knowledge Graph，KG）由Google于2012年正式提出，致力于以结构化的形式描述客观世界中实体及其之间的关系；从表现形式看，可以简单理解为多关系图；被认为是从“感知智能”向“认知智能”发现的一个重要里程碑。
大数据文摘授权转载自专知 知识图谱推理(Knowledge graph reasoning, KGR)旨在从知识图谱(Knowledge graphs, KGs)中挖掘出逻辑规则，从已有事实中推理出新的事实，已成为一个快速发展的研究方向。事实证明，知识图谱在许多人工智能应用中可以显著受益，如问答和推荐系统等。根据图的类型，现有的KGR模型大致可以分为静态模型、时序模型和多模态模型3类。该领域的早期工作主要集中在静态KGR上，倾向于将通用的知识图谱嵌入模型直接应用于推理任务。然而，这些模型并不适用于更复杂但实
ACL 2019已经结束，但其空前的规模仍然震撼人心：2900多篇提交论文，660篇被接收，3000多名会议注册人员，以及4个超过400人的研讨会（比一些国际CS会议都大）。
导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一，它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络，如快速交通系统（例如，公交道路、地铁等）、区域或全球空中交通，或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活，很容易被人类理解，但是为了让计算机“理解”和“学习”它们，我们需要额外的一步（称为矢量化）。这种解释可能过于简单，我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处？ 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处，我们想象一个具
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
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