什么是知识图谱推理

知识图谱可以利用本体学作为模式层，允许进行逻辑推理以获取隐含知识，而不仅仅是显式知识。本体学定义了实体和关系的语义，为推理提供了基础。

已经开发出多种方法来推导知识图谱中实体和关系的潜在特征表示，这一过程称为知识图谱嵌入。这些嵌入技术使得知识图谱能够与需要特征向量的机器学习算法相结合，从而增强了概念相似性估计的能力。图神经网络（GNN）因其拓扑和数据结构的优势，常用于生成有效的知识图谱嵌入，特别是在半监督学习领域。

知识图谱嵌入已经在各种限时场景中应用，如克服推荐系统的局限性、通过链接预测实现药物重新定位，以及为社会和政治分析提供信息。总的来说，知识以图形格式的结构化表示，结合嵌入技术，来实现强大的推理和推断能力。

知识图谱推理可以用于推荐系统，克服传统强化学习方法的局限性。通过利用知识图谱中的嵌入表示，推荐系统可以推断出项目之间的相关性，从而做出更好的推荐，而无需太多用户信息。

知识图谱嵌入表示可用于药物重新定位，帮助识别现有药物的新疗效用途。通过分析药物和疾病之间的关系，可以发现新的治疗应用。

知识图谱推理对于三元组分类任务非常有用，可以评估给定事实或关系的可信度。这种基础任务还能够支持更复杂的应用，如知识图谱对齐。

基于嵌入表示，知识图谱推理可以对相似的语义实体进行聚类分组，这对于发现隐藏关联模式非常有帮助。

知识图谱推理可用于知识图谱对齐，将来自不同来源的知识图谱进行匹配，识别对应的实体。这对于数据集成和信息融合至关重要。

随着不同领域和背景下新的知识图谱的产生，同一实体可能在多个图谱中有不同的表示。由于缺乏统一的构建和表示标准，确定不同图谱中哪些节点代表同一现实世界实体的任务变得极具挑战性，这一问题被称为知识图谱实体对齐。实体对齐策略通常通过识别不同知识图谱中的相似子结构、语义关系、共享属性或这些因素的组合，来预测哪些节点指向同一实体。

知识图谱不仅需要支持对显式知识的查询，还必须能够进行逻辑推理以检索隐式知识。为此，知识图谱通常使用本体论作为模式层。通过图神经网络等方法为实体和关系导出有用的潜在特征表示，也是将知识图谱连接到机器学习技术的重要手段。

除了实体对齐和推理能力之外，知识图谱推理还面临着诸如知识图谱构建、知识融合、上下文理解、可解释性等诸多挑战。随着知识图谱技术的不断发展，这些挑战也将逐步得到解决和完善。

通过使用本体论作为知识图谱的模式层，知识图谱可以检索隐含知识，而不仅仅是显式知识。这种逻辑推理能够对知识图谱中的数据进行推理和推导。

知识图谱嵌入技术通过将图谱内的实体和关系转换成低维的特征向量来进行表示。这样的向量化表示允许知识图谱与多种需要特征输入的机器学习应用相结合，进而增强了对概念之间相似性的度量和分析。

知识图谱能够聚合并整合信息，构建成一个本体论结构。利用这个结构，推理器可以执行推理任务，发掘并生成新的知识。这一推理过程依赖于从知识图谱中提炼出的本体论信息。

除了上述几种主要类型，知识图谱推理还可以通过综合运用多种推理方法，结合逻辑规则、统计模式和深度学习等技术，实现更加智能和复杂的推理能力。

知识图谱的概念最早可以追溯到1972年，由奥地利语言学家Edgar W. Schneider在讨论如何构建模块化教学系统时提出。在20世纪80年代后期，一些大学联合启动了一个名为"知识图谱"的项目，专注于设计语义网络，其边被限制为一组有限的关系，以便于在图上进行代数运算。

一些早期的知识图谱是专题性的，如1985年创建的一个旨在捕捉单词和含义之间的语义关系的知识库；2005年创建的一个旨在捕捉地理名称和实体之间的关系的知识库。

2007年，一些通用的基于图的知识存储库应运而生。2012年，一家科技公司推出了自己的知识图谱，汇集了多个来源。

近年来，随着数据科学和机器学习领域的发展，特别是图神经网络和表示学习的进步，知识图谱的应用范围得到扩展，超越了传统的搜索引擎和推荐系统。知识图谱在科学研究中的应用日益增多，尤其在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域。同时，知识图谱嵌入等方法也得到了发展，将知识图谱与机器学习任务相连接。

知识图谱不仅能够查询显式知识，更重要的是能够通过逻辑推理获取隐含知识。知识图谱中的实体和关系构成了一个丰富的语义网络，通过图推理算法就能够从已知的事实中推导出新的知识。这使得知识图谱能够超越简单的查询，为人工智能系统提供更丰富、更深层次的知识支持。

知识图谱推理可以为各种机器学习任务提供支持。通过生成实体和关系的潜在特征表示（知识图谱嵌入），知识图谱可以与需要特征向量输入的机器学习模型相结合，为概念相似性估计提供补充。这种知识图谱嵌入技术为机器学习模型引入了知识图谱中蕴含的丰富语义信息，提高了模型的性能。

图神经网络（GNN）是一种深度学习模型，广泛应用于知识图谱嵌入的生成。GNN的结构与知识图谱的节点和边紧密对应，这使得它在执行半监督学习任务时尤为有效，包括节点嵌入和边值的预测等。通过这些基础任务，GNN为执行更高级的知识图谱推理和对齐任务提供了坚实的基础。

通过知识图谱推理，我们可以将来自不同领域和不同来源的知识进行融合，并将知识从一个领域迁移到另一个领域。这种跨领域知识融合和迁移有助于构建更加通用和智能的人工智能系统。