1. 本选题研究的目的及意义
知识图谱作为人工智能领域的重要研究方向之一，旨在以结构化的形式表达和存储海量信息，并提供对信息的理解和推理能力。
面向知识图谱的推理，则是指利用知识图谱中已有的实体关系信息，推断出新的实体关系或属性信息，是实现知识图谱智能化的关键技术。
本选题的研究对于提升知识图谱的应用价值、推动人工智能技术发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
知识图谱推理作为知识图谱领域的一个重要研究方向，近年来受到学术界和工业界的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在面向知识图谱的推理方面展开了积极探索，取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容将围绕面向知识图谱的推理展开，具体包括以下几个方面：
1.知识图谱与推理概述:介绍知识图谱的基本概念、构建方法以及推理的定义和意义，并分析面向知识图谱推理的挑战和难点。
2.知识图谱基础:介绍知识图谱的基本概念，包括知识图谱的定义、表示方法、构建技术以及存储和查询方式，为后续推理方法的研究奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对知识图谱推理的相关理论进行系统性的梳理和分析，然后针对具体的推理任务，设计和实现相应的推理算法，并在公开数据集上进行实验评估，最后对研究结果进行总结和分析。
具体的研究步骤如下：
1.文献调研阶段:阅读与知识图谱推理相关的国内外文献，包括期刊、会议论文、技术报告等，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和未来发展趋势，为本研究奠定理论基础。
2.算法设计与实现阶段:针对不同的推理任务，设计和实现相应的推理算法，例如基于路径排序的推理算法、基于逻辑规则学习的推理算法、基于图神经网络的推理算法等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多源信息融合的知识图谱推理方法：针对现有推理方法难以充分利用知识图谱中多种异构信息的问题，本研究将探索如何有效地融合知识图谱中的实体属性信息、关系路径信息、文本描述信息等多源信息，以提升推理效果。
2.研究面向复杂推理任务的知识图谱推理方法:针对现有推理方法难以处理复杂推理任务的问题，本研究将探索如何结合符号推理和统计推理的优势，设计更加强大的推理算法，以解决多跳推理、常识推理等复杂推理问题。
3.探索面向知识图谱推理的可解释性方法:针对现有推理方法可解释性不足的问题，本研究将探索如何将推理过程可视化，并提供推理依据，以增强用户对推理结果的信任度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 陈华钧, 陈文亮, 黄冠利, 等. 知识图谱上的知识推理 [J]. 软件学报, 2019, 30(9): 2497-2515.
2. 王昊奋, 姚婷, 王萌. 知识图谱嵌入方法研究综述 [J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(12): 2584-2600.
3. 刘知远, 孙茂松, 林衍凯, 等. 知识表示学习研究进展 [J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(2): 247-261.
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