知识图（kg）用于广泛的应用中。由于行业的数据量和多样性，KG生成的自动化是非常需要的。 KG生成的一种重要方法是将原始数据映射到给定的KG模式，即域本体论，并根据本体论构建实体和属性。但是，这种本体的自动生成是苛刻的，现有的解决方案通常并不令人满意。一个重要的挑战是在本体工程的两个原则之间进行权衡：知识方向和数据取向。前者规定，本体应该对领域的一般知识进行建模，而后者则强调反映数据特异性以确保良好的可用性。我们通过我们的本体研究方法重塑方法来应对这一挑战，该方法将给定领域本体论转换为较小的本体论的过程是自动化的，该本体学是KG模式。域本体论可以设计为以知识为导向，而KG模式涵盖了数据特异性。此外，我们的方法允许在循环中将用户偏好包含在内。我们证明了我们正在进行的有关本体研究重塑的研究，并使用实际的工业数据进行了评估，并有令人鼓舞的结果。

包括设备诊断和异常检测在内的工业分析很大程度上依赖于异质生产数据的整合。知识图（kgs）作为数据格式和本体作为统一数据模式是一个突出的解决方案，它提供了高质量的数据集成以及一种方便且标准化的方式来交换数据并将分析应用程序分层。然而，它们之间高度不匹配的本体和工业数据的本体学自然而然导致低质量的KG，这阻碍了工业分析的采用和可扩展性。实际上，这样的kg大大增加了为用户编写查询的培训时间，消耗大量存储以获取冗余信息，并且很难维护和更新。为了解决这个问题，我们提出了一种本体论重塑方法，将本体论转换为KG模式，以更好地反映基本数据，从而有助于构建更好的KGS。在这张海报中，我们对正在进行的研究进行了初步讨论，并通过Bosch上有关现实世界行业数据的大量SPARQL查询来评估我们的方法，并讨论我们的发现。

尽管编码了大量丰富和有价值的数据，但现有的数据来源主要是独立创建的，这是他们整合的重大挑战。映射语言，例如RML和R2RML，促进了将Meta-Data和将数据集成到知识图中的过程的声明性规范。除了在数据源和统一模式中表达对应关系之外，映射规则还可以包括知识提取功能。组合映射规则和函数表示强大的形式主义，以指定流水管以透明地将数据集成到知识图中。令人惊讶的是，这些形式主义没有完全调整，并且通过将ad-hoc程序执行到预处理和集成数据来创建许多知识图表。在本文中，我们提出了Eablock，一种方法将实体对齐（EA）集成为RML映射规则的一部分。 eAblock包括执行从文本属性的实体识别的功能块，并将识别的实体链接到Wikidata，DBPedia和域特定词库中的相应资源，例如UML。 EABLOCK提供可靠性和有效的技术来评估功能并转移映射以促进其在任何符合RML标准的发动机中的应用。我们有经验评估的eAblock性能，结果表明eAblock加快了需要实体识别和链接在符合最先进的RML标准的发动机的知识图形创建管道。 Eablock还通过Github存储库（https:/github.com/sdm-tib/eablock）和doi（https://doi.org/10.5281/zenodo.5779777）作为工具被公开可用作工具。

外部知识（A.K.A.侧面信息）在零拍摄学习（ZSL）中起着关键作用，该角色旨在预测从未出现在训练数据中的看不见的类。已被广泛调查了几种外部知识，例如文本和属性，但他们独自受到不完整的语义。因此，一些最近的研究提出了由于其高度富有效力和代表知识的兼容性而使用知识图表（千克）。但是，ZSL社区仍然缺乏用于学习和比较不同外部知识设置和基于不同的KG的ZSL方法的标准基准。在本文中，我们提出了六个资源，涵盖了三个任务，即零拍摄图像分类（ZS-IMGC），零拍摄关系提取（ZS-RE）和零拍KG完成（ZS-KGC）。每个资源都有一个正常的zsl基准标记和包含从文本到属性的kg的kg，从关系知识到逻辑表达式。我们已清楚地介绍了这些资源，包括其建设，统计数据格式和使用情况W.r.t.不同的ZSL方法。更重要的是，我们进行了一项全面的基准研究，具有两个通用和最先进的方法，两种特定方法和一种可解释方法。我们讨论并比较了不同的ZSL范式W.R.T.不同的外部知识设置，并发现我们的资源具有开发更高级ZSL方法的巨大潜力，并为应用KGS进行增强机学习的更多解决方案。所有资源都可以在https://github.com/china-uk-zsl/resources_for_kzsl上获得。

大型公共知识图，例如Wikidata，包含数千万实体的数十亿个陈述，从而激发了各种用例以利用此类知识图。但是，实践表明，Wikidata中仍然缺少适合用户需求的许多相关信息，而当前的链接开放数据（LOD）工具不适合丰富像Wikidata这样的大图。在本文中，我们研究了从LOD云中用结构化数据源丰富Wikidata的潜力。我们提出了一个新颖的工作流程，其中包括差距检测，源选择，模式对齐和语义验证。我们用两个互补的LOD来源评估了我们的富集方法：一个嘈杂的源，具有广泛的覆盖范围，DBPEDIA和一个手动策划的来源，对艺术领域，Getty的关注狭窄。我们的实验表明，我们的工作流程可以通过高质量的外部LOD来源来丰富Wikidata。财产一致性和数据质量是关键挑战，而实体对齐和源选择是由现有的Wikidata机制良好支持的。我们提供代码和数据以支持未来的工作。

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

A critical step in sharing semantic content online is to map the structural data source to a public domain ontology. This problem is denoted as the Relational-To-Ontology Mapping Problem (Rel2Onto). A huge effort and expertise are required for manually modeling the semantics of data. Therefore, an automatic approach for learning the semantics of a data source is desirable. Most of the existing work studies the semantic annotation of source attributes. However, although critical, the research for automatically inferring the relationships between attributes is very limited. In this paper, we propose a novel method for semantically annotating structured data sources using machine learning, graph matching and modified frequent subgraph mining to amend the candidate model. In our work, Knowledge graph is used as prior knowledge. Our evaluation shows that our approach outperforms two state-of-the-art solutions in tricky cases where only a few semantic models are known.

药物发现和发展是一个复杂和昂贵的过程。正在研究机器学习方法，以帮助提高药物发现管道多个阶段的有效性和速度。其中，使用知识图表（kg）的那些在许多任务中具有承诺，包括药物修复，药物毒性预测和靶基因疾病优先级。在药物发现kg中，包括基因，疾病和药物在内的关键因素被认为是实体，而它们之间的关系表示相互作用。但是，为了构建高质量的KG，需要合适的数据。在这篇综述中，我们详细介绍了适用于构建聚焦KGS的药物发现的公开使用来源。我们的目标是帮助引导机器学习和kg从业者对吸毒者发现领域应用新技术，但是谁可能不熟悉相关的数据来源。通过严格的标准选择数据集，根据包含内部包含的主要信息类型，并基于可以提取的信息来进行分类以构建kg。然后，我们对现有的公共药物发现KGS进行了比较分析，并评估了文献中所选择的激励案例研究。此外，我们还提出了众多和与域及其数据集相关的众多挑战和问题，同时突出了关键的未来研究方向。我们希望本综述将激励KGS在药物发现领域的关键和新兴问题中使用。

在构建新的应用程序时，我们越来越多地面对从多个来源重用和集成预先存在的知识，例如本体，模式，任何类型的数据。然而，事实上，这一事先知识几乎不可能重复使用。这种困难是高成本的原因，通过进一步的缺点，结果应用程序将再次难以重复使用。它是一个负环，这一直始终加强本身。 itelos是一种通用方法，旨在尽可能最大限度地减少这种环路的效果。 itelos基于应用程序的数据级别和架构级别的直观应独立开发，从而允许在先前知识的重用中进行最大的灵活性，但是在需要满足的整体指导下，正式化为能力查询。通过对所有要求（包括重用的要求）来实现这种直觉，作为一种先验定义目的的一部分，然后用于驱动中间开发过程，其中应用程序模式和数据连续对齐。

Practices in the built environment have become more digitalized with the rapid development of modern design and construction technologies. However, the requirement of practitioners or scholars to gather complicated professional knowledge in the built environment has not been satisfied yet. In this paper, more than 80,000 paper abstracts in the built environment field were obtained to build a knowledge graph, a knowledge base storing entities and their connective relations in a graph-structured data model. To ensure the retrieval accuracy of the entities and relations in the knowledge graph, two well-annotated datasets have been created, containing 2,000 instances and 1,450 instances each in 29 relations for the named entity recognition task and relation extraction task respectively. These two tasks were solved by two BERT-based models trained on the proposed dataset. Both models attained an accuracy above 85% on these two tasks. More than 200,000 high-quality relations and entities were obtained using these models to extract all abstract data. Finally, this knowledge graph is presented as a self-developed visualization system to reveal relations between various entities in the domain. Both the source code and the annotated dataset can be found here: https://github.com/HKUST-KnowComp/BEKG.

由于对高效有效的大数据分析解决方案的需求，医疗保健行业中数据分析的合并已取得了重大进展。知识图（KGS）已在该领域证明了效用，并且植根于许多医疗保健应用程序，以提供更好的数据表示和知识推断。但是，由于缺乏代表性的kg施工分类法，该指定领域中的几种现有方法不足和劣等。本文是第一个提供综合分类法和鸟类对医疗kg建筑的眼光的看法。此外，还对与各种医疗保健背景相关的学术工作中最新的技术进行了彻底的检查。这些技术是根据用于知识提取的方法，知识库和来源的类型以及合并评估协议的方法进行了严格评估的。最后，报道和讨论了文献中的一些研究发现和现有问题，为这个充满活力的地区开放了未来研究的视野。

我们根据生态毒理学风险评估中使用的主要数据来源创建了知识图表。我们已经将这种知识图表应用于风险评估中的重要任务，即化学效果预测。我们已经评估了在该预测任务的各种几何，分解和卷积模型中嵌入模型的九个知识图形嵌入模型。我们表明，使用知识图形嵌入可以提高与神经网络的效果预测的准确性。此外，我们已经实现了一种微调架构，它将知识图形嵌入到效果预测任务中，并导致更好的性能。最后，我们评估知识图形嵌入模型的某些特征，以阐明各个模型性能。

研究部门在组织中推动创新的重要作用。随着速度和量的信息增长，绘制见解，跟随趋势，保持新的研究以及制定策略的配制策略越来越越来越具有挑战性。在本文中，我们介绍了一个用例，即公司研究界如何利用语义网络技术来诱导从结构化和文本数据中诱导统一的知识图，通过整合与研究项目相关的社区使用的各种应用程序，学术论文，学术论文，数据集，成就和认可。为了使应用程序开发人员更容易访问知识图，我们确定了一组通用模式，用于利用诱导的知识并将其视为API。这些模式是从用户研究中诞生的，这些模式确定了最有价值的用例或用户疼痛点要缓解。我们概述了两个不同的方案：用于业务使用的建议和分析。我们将详细讨论这些方案，并针对实体建议提供经验评估。所使用的方法和从这项工作中学到的教训可以应用于面临类似挑战的其他组织。

This work presents six structural quality metrics that can measure the quality of knowledge graphs and analyzes five cross-domain knowledge graphs on the web (Wikidata, DBpedia, YAGO, Google Knowledge Graph, Freebase) as well as 'Raftel', Naver's integrated knowledge graph. The 'Good Knowledge Graph' should define detailed classes and properties in its ontology so that knowledge in the real world can be expressed abundantly. Also, instances and RDF triples should use the classes and properties actively. Therefore, we tried to examine the internal quality of knowledge graphs numerically by focusing on the structure of the ontology, which is the schema of knowledge graphs, and the degree of use thereof. As a result of the analysis, it was possible to find the characteristics of a knowledge graph that could not be known only by scale-related indicators such as the number of classes and properties.

全球DataSphere快速增加，预计将达到20251年的175个Zettabytes。但是，大多数内容都是非结构化的，并且无法通过机器可以理解。将此数据构建到知识图中，使得智能应用程序具有诸如深度问题的智能应用，推荐系统，语义搜索等。知识图是一种新兴技术，允许使用内容与上下文一起逻辑推理和揭示新的洞察。因此，它提供了必要的语法和推理语义，使得能够解决复杂的医疗保健，安全，金融机构，经济学和业务问题。作为一项结果，企业正在努力建设和维护知识图表，以支持各种下游应用。手动方法太贵了。自动化方案可以降低建设知识图的成本，高达15-250次。本文批评了最先进的自动化技术，以自主地生成近乎人类的近乎人类的质量。此外，它突出了需要解决的不同研究问题，以提供高质量的知识图表

机器学习方法尤其是深度神经网络取得了巨大的成功，但其中许多往往依赖于一些标记的样品进行训练。在真实世界的应用中，我们经常需要通过例如具有新兴预测目标和昂贵的样本注释的动态上下文来解决样本短缺。因此，低资源学习，旨在学习具有足够资源（特别是培训样本）的强大预测模型，现在正在被广泛调查。在所有低资源学习研究中，许多人更喜欢以知识图（kg）的形式利用一些辅助信息，这对于知识表示变得越来越受欢迎，以减少对标记样本的依赖。在这项调查中，我们非常全面地审查了90美元的报纸关于两个主要的低资源学习设置 - 零射击学习（ZSL）的预测，从未出现过训练，而且很少拍摄的学习（FSL）预测的新类仅具有可用的少量标记样本。我们首先介绍了ZSL和FSL研究中使用的KGS以及现有的和潜在的KG施工解决方案，然后系统地分类和总结了KG感知ZSL和FSL方法，将它们划分为不同的范例，例如基于映射的映射，数据增强，基于传播和基于优化的。我们接下来呈现了不同的应用程序，包括计算机视觉和自然语言处理中的kg增强预测任务，还包括kg完成的任务，以及每个任务的一些典型评估资源。我们最终讨论了一些关于新学习和推理范式的方面的一些挑战和未来方向，以及高质量的KGs的建设。

RDF知识图（kg）是强大的数据结构，可以表示由异质数据源创建的事实语句。 KG创建很费力，需要有效地执行数据管理技术。本文解决了自动生成KG创建过程的问题；它提出了在RDF映射语言（RML）中指定的映射断言之后，用于计划和将异质数据计划和转换为RDF三元组的技术。给定一组映射断言，计划者通过分区和安排断言的执行来提供优化的执行计划。首先，考虑到数据源数量，映射断言的类型以及不同断言之间的关联，计划者评估了优化数量的分区数量。在提供属于每个分区的分区和断言列表之后，计划者确定其执行命令。实施了一种贪婪的算法来生成分区的浓密树执行计划。浓密的树计划被转化为操作系统命令，以指导在灌木树指示的顺序中执行映射断言的分区。提出的优化方法是根据最新的RML兼容发动机以及数据源和RML三元图的现有基准进行评估的。我们的实验结果表明，所研究的引擎的性能可以大大改善，尤其是在具有大量三元图和大数据源的复杂环境中。结果，在复杂案例中超时的引擎可以至少生产出应用计划者的一部分。

在商业航空域中，有大量文件，例如事故报告（NTSB，ASRS）和监管指令（ADS）。有必要有效地访问这些多样化的存储库，以便在航空业中的服务需求，例如维护，合规性和安全性。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的知识图（kg）基于深度学习（DL）的问题答案（QA）航空安全系统。我们从飞机事故报告中构建了知识图，并向研究人员社区贡献了这一资源。该资源的功效由上述质量保证系统测试和证明。根据上述文档构建的自然语言查询将转换为SPARQL（RDF图数据库的接口语言）查询并回答。在DL方面，我们有两个不同的质量检查模型：（i）BERT QA，它是通道检索（基于句子的）和问题答案（基于BERT）的管道，以及（ii）最近发布的GPT-3。我们根据事故报告创建的一系列查询评估系统。我们组合的QA系统在GPT-3上的准确性增长了9.3％，比Bert QA增加了40.3％。因此，我们推断出KG-DL的性能比单一表现更好。

在由家用电器，电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散家庭能源系统中，最终用户可以更深入地研究该系统的细节，并进一步实现能源可持续性，如果向它们提供了有关电能消耗的数据和设备粒度的生产。但是，该领域中的许多数据库都是从其他域中孤立的，包括仅与能源有关的信息。这可能会导致每个设备能源使用的信息损失（\ textit {例如{例如}天气）。同时，许多这些数据集已在计算建模技术（例如机器学习模型）中广泛使用。尽管这种计算方法仅通过仅专注于数据集的局部视图来实现极高的准确性和性能，但不能保证模型可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型非常容易受到数据输入波动的影响。本文通过在家庭能源系统的基础上检查语义Web方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法，用于在系统中的设备级分辨率下管理分散数据。结果，与每个设备相关的数据的范围可以在整个网络中以可互操作的方式轻松扩展，并且只要根据W3C标准组织数据，就可以从网络中获得其他信息，例如天气。 。