A Survey of Knowledge Graph Reasoning on Graph Types: Static, Dynamic, and Multimodal

要約

知識グラフ推論 (KGR) は、知識グラフ (KG) の基礎となるマイニングされた論理規則に基づいて、既存の事実から新しい事実を推測することを目的としており、急速に成長している研究の方向性になっています。
質問応答やレコメンデーション システムなど、多くの AI アプリケーションで KG の使用に大きなメリットがあることが証明されています。
モデル、およびマルチモーダル モデル。
この分野の初期の研究は、主に静的 KGR に焦点を当てており、一般知識グラフ埋め込みモデルを推論タスクに直接適用する傾向があります。
ただし、これらのモデルは、誘導静的 KGR、時間 KGR、マルチモーダル KGR など、より複雑で実用的なタスクには適していません。
この目的のために、最近複数の研究が開発されていますが、この重要な方向性でモデルを包括的に要約し、議論している調査論文やオープンソース リポジトリはありません。
ギャップを埋めるために、静的から時間、そしてマルチモーダル KG へのナレッジ グラフ推論トレースの調査を行います。
具体的には、事前準備、KGR モデルの概要、および代表的なデータセットを紹介し、続いて説明します。
さらに、課題と潜在的な機会についても説明します。
対応するオープンソース リポジトリは GitHub で共有されています: https://github.com/LIANGKE23/Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning.

要約(オリジナル)

Knowledge graph reasoning (KGR), aiming to deduce new facts from existing facts based on mined logic rules underlying knowledge graphs (KGs), has become a fast-growing research direction. It has been proven to significantly benefit the usage of KGs in many AI applications, such as question answering and recommendation systems, etc. According to the graph types, the existing KGR models can be roughly divided into three categories, i.e., static models, temporal models, and multi-modal models. The early works in this domain mainly focus on static KGR and tend to directly apply general knowledge graph embedding models to the reasoning task. However, these models are not suitable for more complex but practical tasks, such as inductive static KGR, temporal KGR, and multi-modal KGR. To this end, multiple works have been developed recently, but no survey papers and open-source repositories comprehensively summarize and discuss models in this important direction. To fill the gap, we conduct a survey for knowledge graph reasoning tracing from static to temporal and then to multi-modal KGs. Concretely, the preliminaries, summaries of KGR models, and typical datasets are introduced and discussed consequently. Moreover, we discuss the challenges and potential opportunities. The corresponding open-source repository is shared on GitHub: https://github.com/LIANGKE23/Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning.

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