全球知识图谱专家分布、研究流派(附学者名单)

来源: THU数据派

概要:在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。


什么是知识图谱?


在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图,节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。



知识图谱



起源


知识图谱的发展是以Knowledge mapping、citation analysis、information resources、information science、quantitative analysis等技术的成熟为依托的。随着这些技术日趋完善,知识图谱的研究与应用在学术界与产业界掀起了一股热潮。


思考


我们为什么要研究知识图谱?


知识图谱的研究面临着哪些困难?


意义


知识图谱是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构,对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识结构,本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力,人类才可以不断进步。构建知识图谱这个过程的本质,就是让机器形成认知能力,理解这个世界。现在机器的感知能力已经越来越接近人类了,语音识别的准确率达到97%甚至更高,图像识别的某些领域,例如人脸识别,比人类个体更加准确和迅速。未来人工智能的重点进步方向将是认知层。机器理解这个世界,才能更好地与世界交互,未来人服务。


技术挑战


知识图谱在产业界尚未形成大规模的应用,即便有部分企业试图往这个方向发展,很多仍处于调研阶段。


目前面临的困境主要来自于数据的噪声、非结构化数据处理能力与知识推理。


人才都去哪儿了



从全球来看,知识图谱的研究学者主要分布在美国、中国、德国、法国、加拿大、英国等国家,其中,美国在知识图谱方面的研究实力居于全球领先地位。



在中国,知识图谱的研究学者主要分布在北京。南京、台湾、香港等地也分别有一定的研究学者分布。


知识图谱主要研究流派




有关知识图谱的研究主要以Xifeng Yan、Gerhard Weikum、William W. Cohen、Evgeniy Gabrilovich、Lawrence B. Holder、Marie-Laure Mugnier等人为首的学派构成。


主要研究学者


大家都在研究什么?


1. recent heat



近期知识谱图的研究热点主要在knowledge mapping、knowledge networks、research focuses、performance evaluation等领域。



2. global heat




就全局而言,知识图谱的热点主要集中在knowledg mapping、mapping knowledge domains、military medicine、research fronts、technological innovation等领域。


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