知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph）起源于谷歌在2012年提出的Google Knowledge Graph，它旨在通过连接数据点来增强其搜索引擎的搜索结果的相关性和丰富性。知识图谱通常由一系列相互连接的实体和它们的属性构成，这些实体和属性通过关系相连接，形成了一个庞大的网络结构。每个实体代表现实世界中的一个对象，如人、地方、组织等，而属性则描述了实体的特性，关系则定义了实体之间的各种连接。
自谷歌将其商业化以来，知识图谱的概念已经在很多其他领域得到了应用，例如：
①搜索引擎优化：搜索引擎使用知识图谱来理解用户查询的上下文，提供更准确的搜索结果和信息摘要。
②推荐系统：知识图谱可以用来增强推荐系统，通过考虑用户和项目之间以及项目本身的属性和关系，提供更个性化和准确的推荐，填补稀疏，缓解冷启动问题等。
③医疗：知识图谱可以帮助组织和分析复杂的医学信息，从而协助疾病诊断和药物发现。其可解释性也为医疗发现提供了广阔前景。
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知识图谱可以为我们提供丰富的知识填充以及可解释性的大大加强，下面是两篇我近期学习和阅读知识图谱相关论文的阅读报告（含8篇paper）
前沿技术的学习
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