知识图谱专题索引

本文档是知识图谱与深度学习融合专题的内容索引，提供学习路径指引和主题关联。

📚 内容导航

1. LLM与知识图谱集成

核心内容：

• KG-Trie约束解码实现零幻觉
• 语言消息传递（LMP）方法
• Graph Counselor多智能体框架
• KARPA免训练推理路径聚合
• SEMMA KG基础模型

2. 神经符号推理

核心内容：

• Tunsr统一神经符号框架
• 软统一与KGE集成（1000×加速）
• CLAUSE Agentic神经符号KG推理
• 光谱神经符号推理
• 避免推理捷径的原型神经符号AI

3. 时序知识图谱

核心内容：

• MATA记忆增强时序锚点（ICLR 2026）
• DynaGen动态子图与扩散正则化
• TeRDy频率分解长期短期动态
• SALoM结构感知时序GNN
• CEGRL因果增强时序表示

4. 知识图谱嵌入新进展

核心内容：

• MAYPL超关系知识图谱嵌入
• CKRHE复杂KG层次嵌入
• 大规模KGs可扩展方法
• 双曲知识图谱嵌入
• 对比学习增强KGE

5. 知识图谱补全

相关文档：

• 知识图谱嵌入新进展

🛤️ 学习路径

入门路径（初学者）

1. 知识图谱基础
   └─> 了解KG基本概念和结构

2. 知识图谱嵌入
   └─> [[kg-embedding-advances-2025|知识图谱嵌入新进展]]
       - 学习TransE、DistMult等基础方法
       - 了解嵌入的基本原理

3. LLM与KG集成
   └─> [[llm-knowledge-graph-integration|LLM与知识图谱集成]]
       - 了解KG-Trie约束解码
       - 掌握RAG与KG的结合

4. 动手实践
   └─> 使用PyKEEN或OpenKE进行实验

进阶路径（研究者）

1. 高级嵌入方法
   └─> [[kg-embedding-advances-2025|知识图谱嵌入新进展]]
       - 超关系KG嵌入
       - 双曲嵌入
       - 对比学习增强

2. 时序知识图谱
   └─> [[temporal-knowledge-graphs|时序知识图谱]]
       - 动态演化建模
       - 长期/短期记忆
       - 因果增强方法

3. 神经符号推理
   └─> [[neurosymbolic-reasoning-knowledge-graphs|神经符号推理]]
       - 逻辑规则学习
       - 神经符号统一
       - Agentic推理框架

4. 前沿研究
   └─> 关注NeurIPS、ICML、ACL最新论文

📊 核心公式速查

1. 链接预测评分函数

TransE:

DistMult:

RotatE:

2. 时序知识图谱

时间插值（MATA）:

频率分解（TeRDy）:

3. 双曲嵌入

Poincaré距离:

🔗 主题关联图

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                    │  知识图谱融合专题 │
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│   基础嵌入      │ │   时序建模      │ │   神经符号      │
│                 │ │                 │ │                 │
│ • TransE       │ │ • MATA         │ │ • Tunsr        │
│ • DistMult     │ │ • DynaGen      │ │ • CLAUSE       │
│ • RotatE       │ │ • TeRDy        │ │ • 软统一        │
│ • 双曲嵌入     │ │ • SALoM        │ │ • 光谱推理      │
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│                    LLM + KG 集成                          │
│                                                          │
│  • KG-Trie约束解码    • Graph Counselor多智能体         │
│  • 语言消息传递(LMP)   • KARPA免训练推理                │
│  • SEMMA KG基础模型    • GRIL检索增强学习               │
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📚 参考论文

LLM与知识图谱

神经符号推理

时序知识图谱

知识图谱嵌入

🔧 工具与库

📖 扩展阅读

经典论文

1. TransE: [Bordes et al., NeurIPS 2013]
2. DistMult: [Yang et al., ICLR 2015]
3. RotatE: [Sun et al., ICLR 2019]
4. ConvE: [Dettmers et al., AAAI 2018]

最新论文

1. MATA: [ICLR 2026]
2. MAYPL: [ICML 2025]
3. KG-Trie: [ICML 2025]
4. SALoM: [NeurIPS 2025]

📝 更新日志

Last updated: 2026-06-21