【摘 要】
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知识图谱是一种用图结构建模事物及事物间联系的数据表示形式，是实现认知智能的重要基础，得到了学术界和工业界的广泛关注.知识图谱的研究内容主要包括知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理4部分.目前，知识图谱的研究还存在一些挑战.例如，知识抽取面临标注数据获取困难而远程监督训练样本存在噪声问题，知识推理的可解释性和可信赖性有待进一步提升，知识表示方法依赖人工定义的规则或先验知识，知识融合方法未能充分建模
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1936104）； 国家重点研发计划项目（2020YFB2104503）～～；
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知识图谱是一种用图结构建模事物及事物间联系的数据表示形式，是实现认知智能的重要基础，得到了学术界和工业界的广泛关注.知识图谱的研究内容主要包括知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理4部分.目前，知识图谱的研究还存在一些挑战.例如，知识抽取面临标注数据获取困难而远程监督训练样本存在噪声问题，知识推理的可解释性和可信赖性有待进一步提升，知识表示方法依赖人工定义的规则或先验知识，知识融合方法未能充分建模实体之间的相互依赖关系等问题.由环境驱动的强化学习算法适用于贯序决策问题.通过将知识图谱的研究问题建模成路径（序列）问题，应用强化学习方法，可解决知识图谱中的存在的上述相关问题，具有重要应用价值.首先梳理了知识图谱和强化学习的基础知识.其次，对基于强化学习的知识图谱相关研究进行全面综述.再次，介绍基于强化学习的知识图谱方法如何应用于智能推荐、对话系统、游戏攻略、生物医药、金融、安全等实际领域.最后，对知识图谱与强化学习相结合的未来发展方向进行展望.
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