Zeitschriftenartikel zum Thema „Knowledge Graph (KG)“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Knowledge Graph (KG)" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Hao, Wu, Jiao Menglin, Tian Guohui, Ma Qing und Liu Guoliang. „R-KG: A Novel Method for Implementing a Robot Intelligent Service“. AI 1, Nr. 1 (02.03.2020): 117–40. http://dx.doi.org/10.3390/ai1010006.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Arijit. „Knowledge Graphs Querying“. ACM SIGMOD Record 52, Nr. 2 (10.08.2023): 18–29. http://dx.doi.org/10.1145/3615952.3615956.
Der volle Inhalt der QuelleBai, Liting, Lin Liu, Shengli Song und Yueshen Xu. „NCR-KG: news community recommendation with knowledge graph“. CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction 1, Nr. 4 (11.11.2019): 250–59. http://dx.doi.org/10.1007/s42486-019-00020-3.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Yin, Qiang Zhang, Haihong Yang, Xiang Zhuang, Shumin Deng, Wen Zhang, Ming Qin, Zhuo Chen, Xiaohui Fan und Huajun Chen. „Molecular Contrastive Learning with Chemical Element Knowledge Graph“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 4 (28.06.2022): 3968–76. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20313.
Der volle Inhalt der QuelleTong, Peihao, Qifan Zhang und Junjie Yao. „Leveraging Domain Context for Question Answering Over Knowledge Graph“. Data Science and Engineering 4, Nr. 4 (04.11.2019): 323–35. http://dx.doi.org/10.1007/s41019-019-00109-w.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Xin, und Yuan Meng. „Relgraph: A Multi-Relational Graph Neural Network Framework for Knowledge Graph Reasoning Based on Relation Graph“. Applied Sciences 14, Nr. 7 (08.04.2024): 3122. http://dx.doi.org/10.3390/app14073122.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Yuchen, Lihui Liu, Yikun Ban, Baoyu Jing und Hanghang Tong. „Dynamic Knowledge Graph Alignment“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 5 (18.05.2021): 4564–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16585.
Der volle Inhalt der QuelleKejriwal, Mayank. „Knowledge Graphs: A Practical Review of the Research Landscape“. Information 13, Nr. 4 (23.03.2022): 161. http://dx.doi.org/10.3390/info13040161.
Der volle Inhalt der QuelleZuo, H., Y. Yin und P. Childs. „Patent-KG: Patent Knowledge Graph Extraction for Engineering Design“. Proceedings of the Design Society 2 (Mai 2022): 821–30. http://dx.doi.org/10.1017/pds.2022.84.
Der volle Inhalt der QuelleBellomarini, Luigi, Marco Benedetti, Andrea Gentili, Davide Magnanimi und Emanuel Sallinger. „KG-Roar: Interactive Datalog-Based Reasoning on Virtual Knowledge Graphs“. Proceedings of the VLDB Endowment 16, Nr. 12 (August 2023): 4014–17. http://dx.doi.org/10.14778/3611540.3611609.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Peng, Yi Bu, Peng Jiang, Xiaowen Shi, Bing Lun, Chongyan Chen, Arida Ferti Syafiandini, Ying Ding und Min Song. „Toward a Coronavirus Knowledge Graph“. Genes 12, Nr. 7 (29.06.2021): 998. http://dx.doi.org/10.3390/genes12070998.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Ye, Yao Wan, Lifang He, Hao Peng und Philip S. Yu. „KG-BART: Knowledge Graph-Augmented BART for Generative Commonsense Reasoning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 7 (18.05.2021): 6418–25. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i7.16796.
Der volle Inhalt der QuelleMonka, Sebastian, Lavdim Halilaj und Achim Rettinger. „A survey on visual transfer learning using knowledge graphs“. Semantic Web 13, Nr. 3 (06.04.2022): 477–510. http://dx.doi.org/10.3233/sw-212959.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yu, Nedim Lipka, Ryan A. Rossi, Alexa Siu, Ruiyi Zhang und Tyler Derr. „Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 19206–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29889.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Keyan, und Chuang Zheng. „TBRm: A Time Representation Method for Industrial Knowledge Graph“. Applied Sciences 12, Nr. 22 (08.11.2022): 11316. http://dx.doi.org/10.3390/app122211316.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Meihong, Linling Qiu und Xiaoli Wang. „A Survey on Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction“. Symmetry 13, Nr. 3 (16.03.2021): 485. http://dx.doi.org/10.3390/sym13030485.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Zhenyu, Lei Wu, Peian Wen und Peng Chen. „Visual Question Answering reasoning with external knowledge based on bimodal graph neural network“. Electronic Research Archive 31, Nr. 4 (2023): 1948–65. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023100.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Tong, Yifei Wang, Long Sha, Jan Engelbrecht und Pengyu Hong. „Knowledgebra: An Algebraic Learning Framework for Knowledge Graph“. Machine Learning and Knowledge Extraction 4, Nr. 2 (05.05.2022): 432–45. http://dx.doi.org/10.3390/make4020019.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chuxu, Huaxiu Yao, Chao Huang, Meng Jiang, Zhenhui Li und Nitesh V. Chawla. „Few-Shot Knowledge Graph Completion“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 03 (03.04.2020): 3041–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5698.
Der volle Inhalt der QuelleGoel, Rishab, Seyed Mehran Kazemi, Marcus Brubaker und Pascal Poupart. „Diachronic Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 3988–95. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5815.
Der volle Inhalt der QuelleGarifo, Giovanni, Giuseppe Futia, Antonio Vetrò und Juan Carlos De Martin. „The Geranium Platform: A KG-Based System for Academic Publications“. Information 12, Nr. 9 (08.09.2021): 366. http://dx.doi.org/10.3390/info12090366.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Xiujin, Jun Hu, Naiwen Sun und Shoujian Yu. „TrEKBQA:Traversing Knowledge Graph Embedding for Multi-hop Knowledge Base Question Answering“. Journal of Physics: Conference Series 2424, Nr. 1 (01.01.2023): 012027. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2424/1/012027.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Rui, Rong Fu, Kang Xu, Xuanzhe Shi und Xiaoning Ren. „A Review of Knowledge Graph-Based Reasoning Technology in the Operation of Power Systems“. Applied Sciences 13, Nr. 7 (29.03.2023): 4357. http://dx.doi.org/10.3390/app13074357.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Zhenxiang, Pingjian Ding und Rong Xu. „KG-Predict: A knowledge graph computational framework for drug repurposing“. Journal of Biomedical Informatics 132 (August 2022): 104133. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104133.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Xu, Jiaxi Chen, Yingbo Wang, Anni Chen, Yiou Huang, Wenhong Zhao und Shuo Yu. „Semantic-Enhanced Knowledge Graph Completion“. Mathematics 12, Nr. 3 (31.01.2024): 450. http://dx.doi.org/10.3390/math12030450.
Der volle Inhalt der QuelleGu, Tianlong, Haohong Liang, Chenzhong Bin und Liang Chang. „Combining user-end and item-end knowledge graph learning for personalized recommendation“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 40, Nr. 5 (22.04.2021): 9213–25. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-201635.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xu, Ziyi Huan, Yisong Zhai und Ting Lin. „Research of Personalized Recommendation Technology Based on Knowledge Graphs“. Applied Sciences 11, Nr. 15 (31.07.2021): 7104. http://dx.doi.org/10.3390/app11157104.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yueqin, Wenwen Zhou, Yang Xu, Ji Liu und Yongjie Tan. „Intelligent Learning for Knowledge Graph towards Geological Data“. Scientific Programming 2017 (2017): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2017/5072427.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Ruilin, Feng Zhao, Liang Hu und Guandong Xu. „Graph Reasoning Transformers for Knowledge-Aware Question Answering“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 19652–60. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29938.
Der volle Inhalt der QuelleToroghi, Armin, und Scott Sanner. „Bayesian Inference with Complex Knowledge Graph Evidence“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 18 (24.03.2024): 20550–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i18.30040.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Kai, Guohua Shen, Zhiqiu Huang und Haijuan Wang. „Improved Entity Linking for Simple Question Answering Over Knowledge Graph“. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 31, Nr. 01 (Januar 2021): 55–80. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194021400039.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Siyuan, Ningyu Zhang, Bozhong Tian, Xi Chen, Qingbin Liu und Huajun Chen. „Editing Language Model-Based Knowledge Graph Embeddings“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 16 (24.03.2024): 17835–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i16.29737.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Donghan, Chenguang Zhu, Yiming Yang und Michael Zeng. „JAKET: Joint Pre-training of Knowledge Graph and Language Understanding“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 11630–38. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21417.
Der volle Inhalt der QuelleMorton, Kenneth, Patrick Wang, Chris Bizon, Steven Cox, James Balhoff, Yaphet Kebede, Karamarie Fecho und Alexander Tropsha. „ROBOKOP: an abstraction layer and user interface for knowledge graphs to support question answering“. Bioinformatics 35, Nr. 24 (13.08.2019): 5382–84. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz604.
Der volle Inhalt der QuelleDebruyne, Christophe, Gary Munnelly, Lynn Kilgallon, Declan O’Sullivan und Peter Crooks. „Creating a Knowledge Graph for Ireland’s Lost History: Knowledge Engineering and Curation in the Beyond 2022 Project“. Journal on Computing and Cultural Heritage 15, Nr. 2 (30.06.2022): 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3474829.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xiangyu, Yang Liu und Wei Hu. „Knowledge Graph Error Detection with Contrastive Confidence Adaption“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 8 (24.03.2024): 8824–31. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28729.
Der volle Inhalt der QuelleGovindapillai, Sini, Lay-Ki Soon und Su-Cheng Haw. „Resource Description Framework reification for trustworthiness in knowledge graphs“. F1000Research 10 (02.09.2021): 881. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.72843.1.
Der volle Inhalt der QuelleSchwabe, Tim, und Maribel Acosta. „Cardinality Estimation over Knowledge Graphs with Embeddings and Graph Neural Networks“. Proceedings of the ACM on Management of Data 2, Nr. 1 (12.03.2024): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3639299.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Yiping, und Shumin Liu. „Research on recommendation algorithm of Graph attention Network based on Knowledge graph“. Journal of Physics: Conference Series 2113, Nr. 1 (01.11.2021): 012085. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2113/1/012085.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Zhenyu, Lei Zhang, Dingqi Yang und Liu Yang. „KRAN: Knowledge Refining Attention Network for Recommendation“. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 16, Nr. 2 (30.04.2022): 1–20. http://dx.doi.org/10.1145/3470783.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Guangya, Qi Ye und Tong Ruan. „Enhancing Error Detection on Medical Knowledge Graphs via Intrinsic Label“. Bioengineering 11, Nr. 3 (27.02.2024): 225. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering11030225.
Der volle Inhalt der QuelleSakong, Darnbi, Thanh Trung Huynh, Thanh Tam Nguyen, Thanh Toan Nguyen, Jun Jo und Quoc Viet Hung Nguyen. „Complex Representation Learning with Graph Convolutional Networks for Knowledge Graph Alignment“. International Journal of Intelligent Systems 2023 (02.12.2023): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2023/5494961.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Fiona Anting, Debdeep Paul, Sahim Yamaura, Miura Koji und See-Kiong Ng. „Constructing and Interpreting Causal Knowledge Graphs from News“. Proceedings of the AAAI Symposium Series 1, Nr. 1 (03.10.2023): 52–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v1i1.27476.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Tianbin, Ruiyang Huang, Huansha Wang, Hongxin Zhi und Hongji Liu. „Multi-Hop Knowledge Graph Question Answer Method Based on Relation Knowledge Enhancement“. Electronics 12, Nr. 8 (18.04.2023): 1905. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12081905.
Der volle Inhalt der QuelleYang Deng, Yang Deng, Bangchao Wang Yang Deng, Zhongyuan Hua Bangchao Wang, Yong Xiao Zhongyuan Hua und Xingfu Li Yong Xiao. „A Knowledge Graph Construction Method for Software Project Based on CAJP“. 網際網路技術學刊 24, Nr. 6 (November 2023): 1229–39. http://dx.doi.org/10.53106/160792642023112406006.
Der volle Inhalt der QuelleKrinkin, Kirill, Alexander Ivanovich Vodyaho, Igor Kulikov und Nataly Zhukova. „Deductive Synthesis of Networks Hierarchical Knowledge Graphs“. International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems 12, Nr. 3 (Juli 2021): 32–48. http://dx.doi.org/10.4018/ijertcs.2021070103.
Der volle Inhalt der QuelleYue, Hongwei, Hanhui Lin, Yingying Jin, Hui Zhang und Ken Cai. „Opening Knowledge Graph Model Building of Artificial Intelligence Curriculum“. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 17, Nr. 14 (26.07.2022): 64–77. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v17i14.32613.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Weijun, Jianlai Gu, Ang Li, Yuxiao Gao und Xinyong Zhang. „Few-Shot Knowledge Graph Completion Model Based on Relation Learning“. Applied Sciences 13, Nr. 17 (22.08.2023): 9513. http://dx.doi.org/10.3390/app13179513.
Der volle Inhalt der QuelleDi Paolo, Giuseppina, Diego Rincon-Yanez und Sabrina Senatore. „A Quick Prototype for Assessing OpenIE Knowledge Graph-Based Question-Answering Systems“. Information 14, Nr. 3 (16.03.2023): 186. http://dx.doi.org/10.3390/info14030186.
Der volle Inhalt der QuelleQian, Jing, Gangmin Li, Katie Atkinson und Yong Yue. „Understanding Negative Sampling in Knowledge Graph Embedding“. International Journal of Artificial Intelligence & Applications 12, Nr. 1 (31.01.2021): 71–81. http://dx.doi.org/10.5121/ijaia.2021.12105.
Der volle Inhalt der Quelle