图神经网络与知识图谱的契合：知识创新与智能应用

导言：

        图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）和知识图谱（Knowledge Graphs）在人工智能领域扮演着重要角色，它们的结合为知识处理和智能推理提供了新的可能性。本文将深入研究图神经网络与知识图谱的结合方向、各自的研究侧重点、目前的研究进展、应用的关键技术、潜在的实际场景、未来的发展趋势以及相关的学术链接。

1. 图神经网络与知识图谱的结合方向：

1.1 图神经网络的应用领域：

• 图结构表示学习： GNNs致力于从图结构中学习节点和边的表示，适用于各种复杂关系的建模。
• 半监督学习： 利用图结构中的部分标签信息提升模型性能。

1.2 知识图谱的应用方向：

• 知识表示学习： 知识图谱关注将实体和关系映射到低维空间中，以便于推理和查询。
• 实体关系抽取： 从文本中提取实体和关系，拓展知识图谱的规模。

1.3 结合方向：

• 图神经网络在知识图谱中的应用： 利用GNNs处理知识图谱的图结构，提升知识表示的质量。
• 知识图谱的引入到图神经网络中：