大模型时代，这个方向更好发论文了！
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是知识工程的重要分支之一，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱从出现到现在，衍生出了许多独立的研究方向，并在众多实际工程项目和大型系统中发挥着不可替代的重要作用。
如今，知识图谱已经成为认知和人工智能日益流行的研究方向，受到学术界和工业界的高度重视。
这次我整理了130页知识图谱综述论文+152+知识图谱论文+2节顶会大咖讲解的《知识图谱---研究、概述以及未来应用场景》（含52页课件），系统化的梳理知识图谱，值得收藏。
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综述介绍
此次全面介绍知识图谱: 描述它们的基本数据模型以及如何查询它们；讨论与schema, identity, 和 context相关的表征；介绍可用于创建和充实图形结构数据的各种技术；并提供在实践中发现的现有知识图谱的概述。
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论文
并且我还整理了152篇知识图谱论文合集（含经典论文、CCF2023、AAAI2023知识图谱论文），全是pdf格式，非常方便。
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课程内容
另外我还特地邀请了两次顶会大咖给大家做了两节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》，时长2小时，干货满满。
0.01解锁2节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》
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第一节课程：知识图谱与多模态技术基础研究与未来应用
一、背景和应用
• 定义
• 应用场景
二、知识图谱的分类
• 按照场景分类
• 按照时间分类
三、知识图谱构建
• 知识从哪来？
• 知识图谱补全
四、知识表示学习
• 知识怎么被计算机所知？
五、图谱API服务
• API服务
六、总结和学习路径
第二节课：知识图谱概述及其应用场景
1、知识图谱基础研究
2 、多模态基础研究
3、大模型与知识图谱的未来研究与应用
4、未来方向
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