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图谱洞见
解锁数据关联的无限可能，掌握知识图谱核心技术与应用
🌟 为什么订阅本专栏？
- 理论与实践并重：全面覆盖从时空图谱、预训练模型到图谱补全的前沿理论，同时提供Neo4j实战、知识图谱构建等实操指南
- 系统化知识体系：精心梳理知识图谱技术栈，从基础模型到高级应用，构建完整的学习路径
- 前沿技术追踪：深入解读顶会论文，涵盖知识蒸馏、因果推理、可解释性等热点研究方向
- 工程实践指导：提供详实的数据库操作、评估方法和最佳实践，助你快速落地知识图谱应用
🎯 适合读者
✓ 致力于研究知识图谱技术的算法工程师
✓ 需要处理复杂数据关联的开发者
✓ 对图数据库和知识推理感兴趣的学习者
✓ 希望在AI领域深耕的技术研究者
🚀 你将获得
▸ 技术洞察力：掌握知识图谱领域最新研究进展和技术趋势
▸ 实战能力：从图数据库到知识抽取的全流程开发技能
▸ 创新思维：通过多角度的技术解读，培养解决复杂问题的能力
▸ 应用视野：了解知识图谱在交通预测、智能推理等领域的实际应用
📚 核心内容模块
（以下为完整文章目录，点击标题直达深度解析）
时空图模型研究
这部分主要聚焦于时空图神经网络的研究进展，包括对不同类型图模型的理论对比和在交通流量预测领域的具体应用。通过对STGCN、AGCRN等多个经典模型的深入分析，为读者提供了时空图模型在实际应用中的最新研究成果和技术见解。
综述与模型对比
《从几篇综述区分Dynamic Graph和Spatial-temporal Graph》
《模型对比：WaveNet与MTGNN》
交通流量预测
《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》
《Spatiotemporal Adaptive Gated Graph Convolution Network for Urban Traffic Flow Forecasting》
《Multi-Range Attentive Bicomponent Graph Convolutional Network for Traffic Forecasting》
《Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting》
《ST-GRAT: A Novel Spatio-temporal Graph Attention Networks for Accurately Forecasting Dynamically Cha》
知识图谱理论研究
涵盖了知识图谱领域的多个重要研究方向，包括与预训练语言模型的结合、知识图谱补全、知识表示学习、关系建模、因果推理等前沿课题。这些文章深入分析了各类创新方法和模型，从不同角度探讨了知识图谱的构建、优化和应用问题。
预训练语言模型与知识图谱
《KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion》
《Multi-Task Learning for Knowledge Graph Completion with Pre-trained Language Models》
《Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion》
《Inductive Entity Representations from Text via Link Prediction》
《IJCAI22：Language Models as Knowledge Embeddings》
知识图谱补全与链接预测
《Reasoning Through Memorization: Nearest Neighbor Knowledge Graph Embeddings论文阅读》
《Rethinking Graph Convolutional Networks in Knowledge Graph Completion》
《ParamE: Regarding Neural Network Parameters as Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion》
《A Re-evaluation of Knowledge Graph Completion Methods》
《Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a Student Re-Ranking Network》
《End-to-end Structure-Aware Convolutional Networks for Knowledge Base Completion》
《KGRefiner: Knowledge Graph Refinement for Improving Accuracy of Translational Link Prediction Method》
知识蒸馏与知识表示
《I Know What You Do Not Know: Knowledge Graph Embedding via Co-distillation Learning》
《NodePiece: Compositional and Parameter-Efficient Representations of Large Knowledge Graphs》
《embedding entities and relations for learning and inference knowledge base》
《You can teach an old dog new tricks on training knowledge graph embeddings论文及代码分析》
关系建模与图卷积
《ReInceptionE: Relation-Aware Inception Network with Joint Local-Global Structural Information》
《Knowledge graph embedding with hierarchical relation structure》
《TransRHS: A Representation Learning Method for Knowledge Graphs with Relation Hierarchical Structure》
《Embedding Knowledge Graphs Attentive to Positional and Centrality Qualities》
《Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network》
《InteractE: Improving Convolution-based Knowledge Graph Embeddings by Increasing Feature Interactions》
上下文感知与参数生成
《LightCAKE: A Lightweight Framework for Context-Aware Knowledge Graph Embedding》
《Contextual Parameter Generation for Knowledge Graph Link Prediction》
规则学习与推理
《Neural Methods for Logical Reasoning over Knowledge Graphs》
《Association Rules Enhanced Knowledge Graph Attention Network》
可解释性研究
《Explaining Knowledge Graph Embedding via Latent Rule Learning》
《Towards Understanding the Geometry of Knowledge Graph Embeddings》
《Explainable Link Prediction for Emerging Entities in Knowledge Graphs》
《Interaction Embeddings for Prediction and Explanation in Knowledge Graphs》
因果推理
《Using a General Prior Knowledge Graph to Improve Data-Driven Causal Network Learning》
《Causal Discovery in Knowledge Graphs by Exploiting Asymmetric Properties of Non-Gaussian Distributio》
知识图谱实践应用
这部分围绕知识图谱的实际应用展开，主要介绍了图数据库的操作技巧以及知识图谱的构建和评估方法。这些实践性的内容能够帮助读者将理论知识转化为实际应用，是连接理论研究和实际应用的重要桥梁。
数据库操作
《neo4j图数据库的简单操作记录》
《知识图谱gds使用记录》
