2024知识图谱会议

2024知识图谱会议演讲人：-08目录会议背景与目的02知识图谱前沿技术探讨03知识图谱在各领域应用实践04知识图谱的挑战与未来发展05互动环节与分组讨论会安排06结束语与感谢致辞会议背景与目的在智能问答、语义搜索、推荐系统等方面广泛应用。知识图谱已成为人工智能领域的重要技术基于自动化抽取和众包等方式，构建大规模、高质量的知识图谱。大规模知识图谱构建技术逐渐成熟利用深度学习技术，提高知识图谱的语义表示能力和应用效果。知识图谱与深度学习技术的结合越来越紧密知识图谱发展现状探讨知识图谱的最新技术和发展趋势包括知识表示、知识获取、知识融合等方面的前沿技术。推动知识图谱在各领域的应用落地探讨知识图谱在智能客服、金融、医疗等领域的应用案例和解决方案。促进学术界与产业界的交流合作搭建平台，加强学术界与产业界的沟通与合作，推动知识图谱技术的实用化进程。会议目标与期望成果来自国内外知名高校和研究机构的专家学者，包括知识图谱领域的知名学者和青年才俊。学术界代表参会人员及单位介绍来自互联网、金融、医疗等领域的知名企业和机构，分享知识图谱在实际应用中的经验和成果。产业界代表来自国家科技部、国家自然科学基金委等部门的领导，为会议提供政策指导和支持。政府部门代表02知识图谱前沿技术探讨知识表示与推理方法基于深度学习的知识表示学习探讨神经网络模型如何有效表示复杂的知识结构，以及如何进行知识的推理与应用。知识图谱的语义理解研究如何理解知识图谱中的实体、概念及其之间的关系，以及如何实现知识的语义匹配与推理。面向知识图谱的推理算法研究介绍和分析当前流行的推理算法，如基于规则的推理、路径推理、嵌入表示学习等。命名实体识别技术探讨如何从文本中准确识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。关系抽取技术研究如何从文本中抽取出实体之间的关联关系，包括关系的表示、抽取算法及其应用场景。实体链接与消歧技术解决多个实体名称指向同一实体以及同一实体名称指代不同实体的问题，确保知识图谱的准确性和一致性。实体识别与关系抽取技术知识图谱的存储与检索技术探讨大规模知识图谱的存储与检索方法，包括图数据库、分布式存储等技术的应用及其优化策略。知识图谱的自动化构建技术探讨如何利用机器学习、自然语言处理等技术实现知识图谱的自动化构建与更新。知识图谱的数据质量与评估方法研究如何评估知识图谱的数据质量，包括实体、关系、属性的准确性以及图谱的完整性和一致性。大规模知识图谱构建及优化策略03知识图谱在各领域应用实践基于知识图谱的故障诊断通过构建设备故障与原因的知识图谱，实现故障的快速定位与解决，提高生产效率。知识图谱驱动的智能制造执行系统将知识图谱应用于制造执行系统中，实现生产过程的智能化监控与管理，提升生产效益。基于知识图谱的智能制造决策支持整合领域知识，构建面向智能制造的决策知识图谱，为决策者提供精准、全面的决策支持。智能制造领域应用案例分享0203基于知识图谱的智能风控利用知识图谱技术，对金融交易数据进行深度挖掘与分析，实现风险的有效识别与控制。知识图谱在智能投顾中的应用通过构建金融知识图谱，为用户提供个性化的智能投顾服务，提升投资效益。基于知识图谱的金融反欺诈技术研究结合知识图谱与机器学习技术，实现对金融欺诈行为的精准识别与防范。金融科技领域应用案例分享整合医学领域知识，构建医学诊断辅助知识图谱，提高诊断的准确性与效率。基于知识图谱的医学诊断辅助系统利用知识图谱技术，对医疗健康数据进行深度挖掘与分析，为医疗决策提供支持。知识图谱在医疗健康数据分析中的应用构建慢性病管理与预防的知识图谱，为患者提供个性化的健康管理服务，降低慢性病发病率。基于知识图谱的慢性病管理与预防医疗健康领域应用案例分享04知识图谱的挑战与未来发展数据质量与隐私保护问题探讨数据来源的多样性与数据质量知识图谱的构建需要整合多种数据源，但不同来源的数据存在噪声、不一致性和不完整性等问题。隐私保护随着知识图谱应用的广泛，个人隐私和数据安全成为重要关注点，需要研究如何在保证数据利用的同时保护隐私。数据治理与合规性构建符合法规和政策要求的知识图谱，确保数据使用的合规性和道德性。多模态、跨语言等复杂场景下的挑战多模态知识融合知识图谱需要融合文本、图像、视频等多种模态的信息，但不同模态之间的语义鸿沟和融合方法是关键问题。跨语言知识图谱构建复杂关系建模与推理不同语言之间的知识表示和推理存在巨大差异，如何实现跨语言知识图谱的自动构建和语义对齐是重要挑战。现实世界中的实体关系复杂多样，如何准确建模和推理这些关系，提高知识图谱的准确性和可信度。场景驱动的知识图谱应用随着知识图谱在智能客服、金融风控、医疗健康等领域的广泛应用，未来知识图谱的发展将更加关注场景需求，推动技术落地和产业升级。自动化与智能化未来知识图谱的构建和应用将更加注重自动化和智能化，降低人工参与成本，提高构建效率和准确性。融合深度学习与知识图谱深度学习技术在知识图谱的构建和应用中取得了显著成果，未来两者的融合将更加紧密，实现更高效的知识表示、推理和应用。下一代知识图谱技术展望05互动环节与分组讨论会安排提问方式参会者通过现场提问或提交问题卡片，向专家提出与会议主题相关的问题。专家解答邀请相关领域的专家现场解答，解答问题并提供相关见解和建议。问答环节时长根据会议安排和专家时间，设置合理的问答时长，确保每位参会者都有机会提问并得到解答。现场提问及专家解答环节设置分组方式提前确定每个小组的讨论主题，确保与会议主题相关且具有探讨价值。讨论主题引导问题为每个讨论主题设计引导问题，启发参会者思考并展开讨论，促进知识交流和思想碰撞。根据参会者的研究背景和兴趣，将参会者分成若干小组进行分组讨论。分组讨论主题及引导问题设计汇报方式每组选派代表在全体会议上汇报讨论成果，包括讨论的主要观点、达成的共识以及存在的问题等。讨论成果汇报与总结反馈02成果汇总将各组的讨论成果进行汇总和整理，形成会议总结报告或论文集。03反馈机制建立有效的反馈机制，收集参会者对会议组织、讨论内容等方面的意见和建议，为下一次会议提供改进依据。06结束语与感谢致辞感谢专家学者感谢各位专家学者在会议中发表的精彩演讲和研讨论文，为知识图谱的发展贡献了宝贵的智慧和经验。感谢组织者和工作人员肯定参与者贡献对参与者的感谢和肯定感谢会议的组织者和工作人员，他们的辛勤付出确保了会议的顺利进行和圆满成功。肯定所有参与者的积极参与和贡献，大家的交流和讨论为知识图谱的研究提供了广泛的思路和视野。期待未来能够进一步加强学术交流，共同推动知识图谱技术的创新和发展。加强学术交流鼓励各单位和专家之间开展深入的合作研究，共同攻克知识图谱领域的技术难题和应用瓶颈。深化合作研究促进知识图谱相关知识和技术的共享和传播，为更多领域的应用和发展提供有力支持。推动知识共享对未来合作和交流的期待表达活动主题和内容简要介