图谱动态｜学苑周刊 NO.142

图谱学苑 2023-05-16

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本期将分享近期全球知识图谱相关

行业动态、会议课程、综述推荐

—--| 行业动态 |--—

知识图谱+地理空间

地理空间技术平台 Foursquare 在近期宣布推出其地理空间知识图谱，这是一种使用图技术和 H3 网格系统组织地理空间数据集的新方法， Foursquare Graph 通过明确定义的关系预先加入各种地理空间数据，此外还为所有地理空间数据集引入了时间感知维度，促进了时空分析。Foursquare Graph将使企业利用地理空间数据获取更多有效信息，加速实现商业价值。

http://c.nxw.so/8s0l6

知识图谱+思政教育

北京理工大学发挥多学科交叉优势，打造了党的创新理论知识图谱，实现了学习内容的系统化、逻辑化、结构化、可视化呈现，构建了集三维空间、时间维、知识维于一体的“五维”4学习体系，为学习者的知识获取、知识内化、知识运用提供全方位服务。该图谱将应用于思政课程和主题教育理论学习。

该知识图谱由来自不同学院的多位教师共同完成，导入了近30万字的文本，关联起近2000多个知识点，实现了从知识源路、知识链路、知识面路到知识空间的立体式知识图谱的转变，从而赋能习近平新时代中国特色社会主义思想的学习。

http://c.nxw.so/aDcs7

—--| 会议课程 |--—

KGC 2023

KGC 2023将于2023.5.8-5.12在纽约市的康奈尔科技大学举行，包括两天的大师班和研讨会，两天的面对面交流，以及为期一天的演示。会议涵盖了知识图谱、图数据库、神经网络、机器学习、NLP、人工智能、关联数据等等领域，涵盖每个企业行业的创新产品和现实生活中的业务用例。

详情请访问：

https://www.knowledgegraph.tech/kgc-2023/

—--| 综述推荐 |--—

知识图谱推理

本周推荐的是一篇近期发布于arxiv上的综述：Reasoning over different types of knowledge graphs: static, temporal and multi-modal，对静态、时间、多模态等不同类型的知识图谱上的推理技术进行系统性地概括。作者来自国防科技大学和清华大学等。

知识图谱上的推理致力于从已有知识中发现新的知识，但过去的工作多关注静态知识图谱。近年来，随着时间和多模态知识图谱逐渐吸引了更多的关注，其上的推理技术也得到了更广泛的研究。这篇文章对多种类型的知识图谱推理技术进行系统性的回顾，涵盖了161个知识图谱推理模型和67个典型的数据集，对各种方法的优势和局限性进行分析，并对未来的机遇进行展望。