知识图谱本身是一种图结构数据，采用图构建知识和数据之间的关联，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。本文将介绍基于图神经网络的知识图谱学习与计算以及基于图神经网络融合知识图谱信息的应用的研究进展。

作者：北京邮电大学 胡琳梅、杨天持、石川

近年来，描述常识和事实的知识图谱成为了学术界和工业界广泛使用的知识表示方式，图神经网络在信息传播、关系归纳偏置上也展现了优秀的性能[13]。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，利用图神经网络在学习节点、边表示上的优势，可以更好地学习知识图谱的实体、关系的嵌入表示，改善关系抽取等任务，帮助构建知识图谱，以及提高链接预测等任务，帮助补全知识图谱；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，从而改善如文本挖掘、推荐系统、计算机视觉等领域中的应用效果，提供可解释的模型。

本文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。

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