本期将分享近期全球知识图谱相关
行业动态、会议资讯、论文推荐

data.world宣布推出AI Context Engine™,这是一个创新平台,旨在安全地解锁组织数据量,支持团队构建和使用与大型语言模型(LLM)对话的接口。该平台通过知识图谱支持的数据目录和治理平台,实现与公司数据和知识的可信对话,从而提高AI应用答疑的准确性。AI Context Engine™还能帮助解释LLM查询响应的路径,以及使用了哪些批准的数据源和术语。此外,data.world与追求AI倡议的客户合作,利用LLM加强数据和组织知识的利用,推动新的AI驱动工具和产品的开发。

近日,「新质生产力」科普专项行动启动暨未来产业与产业科普现场推进会在杭州未来科技城会议中心举办。现场,由余杭区科协、区经信局联合浙江省数字经济学会探索并研制的「余杭区未来产业知识图谱」正式发布。以余杭区7大未来产业为核心,由「余杭区未来产业科普地图」与「7大未来产业知识体系」组成。其中,科普地图依托杭州未来科技城、良渚新城、杭州钱江经济开发区三大产业平台,围绕人工智能、智能计算、未来网络、生命健康、前沿新材料、绿色能源、空地一体7大未来产业,由50家科研院所与科创企业组成。

ISWC 2024 CALL FOR PAPER

VLDB2024 将于2024.8.24-2024.8.29在广州召开,现分享一则来自VLDB2024的主题“LLM+KG 与数据管理“ 的Workshop投稿信息,该Worshop主要关注”大语言模型与知识图谱融合的数据管理”相关的最新理论技术与应用等,主题包含但不限于以下方向:1)知识图谱增强的大语言模型及其在知识图谱构建、补全、查询与分析等应用;2)基于LLM+KG的数据处理集成与分析;3)基于LLM+KG的多模态数据管理;4)基于LLM+KG的向量数据管理;5)LLM +KG的可解释性;6)LLM+KG的数据安全与隐私;7)基于LLM的知识图谱数据库优化等。截稿日期:2024.5.15

2024中国数字经济产业发展大会


本周推荐的是发表于ICML 2023的论文:Towards Understanding and Reducing Graph Structural Noise for GNNs,该文提出一种graph rewiring方法以提高GNN的表达力,作者来自耶鲁大学。


图神经网络(GNNs)已经成为主要通过应用消息传递机制从关系数据中学习的强大范式。然而,当应用于具有各种结构问题的图形时,这种方法可能表现出次优的性能。该文致力于理解和减轻图结构噪声对GNN性能的影响。首先,为了评估真实数据中的图结构噪声,该文提出了边缘信噪比(edge signal-to-noise ratio,ESNR),一种基于随机矩阵理论评估数据特征或标签的整体边缘噪声水平的新度量。该文发现在各种模拟和真实数据中,所提出的ESNR度量和GNN性能之间有惊人的一致性。该度量的计算流程如下图所示。

为了降低噪声的影响,该文提出了GPS(图倾向得分,Graph Propensity Score)graph
rewiring方法,该方法基于自监督边预测来估计重新布线数据图的边概率。该文为GPS graph rewiring提供了理论保证,并通过综合基准证明了其有效性。
该论文链接https://proceedings.mlr.press/v202/dong23a.html,感兴趣的读者可以关注。
更多链接
内容:袁知秋、林丁洋、唐静、王图图

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