(通讯员:姜三)我院“认知计算与知识工程”团队的论文《Anchors-Based Incremental Embedding for Growing Knowledge Graphs》被人工智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(简称TKDE)正式接收,该论文的第一作者为人工智能系的董理君副教授,通讯作者为人工智能系的姚宏教授。
该论文主要研究知识图谱表示学习中由知识更新带来的新问题。传统的知识图谱学习技术基于全体知识信息进行嵌入学习,在开放式的大数据环境下,当面对频繁的在线知识更新时,会产生巨大的计算开销。针对这一问题,该论文通过运用复杂网络中的k-shell分解技术,找到知识图谱中的少量关键知识,将关键知识视为知识空间的“锚点”,通过极少数的锚点对复杂的知识空间进行定位。从而在保证知识学习品质与传统技术相当的前提下,将知识学习的效率提高了一个1~2个数量级。该论文的成果为开放式大数据环境下的智能知识学习提供了重要的技术参考。
TKDE为中国计算机学会(CCF)推荐的人工智能、大数据类的A类国际期刊,CCF认为“A类指国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破”。
论文信息:
Title:Anchors-Based Incremental Embedding for Growing Knowledge Graphs
Authors: Lijun Donge; Dongyang Zhao; Xiaoai Zhang; Xinchuan Li; Xiaojun Kang; Hong Yao (*)
Source:IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9655500