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近年来，描述常识和事实的知识图谱成为学术界和工业界广泛使用的知识表示方式，图神经网络在学习属性和结构的特征表示展现了优秀的性能。考虑到知识图谱本身恰好就是一种图结构数据，因此采用图构建知识和数据之间的关联，同时应用图神经网络技术，有望结合知识和数据实现更好的可解释和可信人工智能技术。一方面，利用图神经网络在结构表示学习上的优势，可以更好地帮助构建知识图谱；另一方面，利用图神经网络在信息传播和推理上的优势，可以更有效地在应用任务中引入知识图谱中的信息，从而提升应用性能。本报告将首先简要介绍知识图谱和图神经网络的研究进展，然后将对知识图谱与图神经网络模型相融合的方法及应用进行综述讲解。
[知识图谱, 神经网络, 人工智能]
石川