Littérature scientifique sur le sujet « Knowledge Graph (KG) »
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Articles de revues sur le sujet "Knowledge Graph (KG)"
Hao, Wu, Jiao Menglin, Tian Guohui, Ma Qing et Liu Guoliang. « R-KG : A Novel Method for Implementing a Robot Intelligent Service ». AI 1, no 1 (2 mars 2020) : 117–40. http://dx.doi.org/10.3390/ai1010006.
Texte intégralKhan, Arijit. « Knowledge Graphs Querying ». ACM SIGMOD Record 52, no 2 (10 août 2023) : 18–29. http://dx.doi.org/10.1145/3615952.3615956.
Texte intégralBai, Liting, Lin Liu, Shengli Song et Yueshen Xu. « NCR-KG : news community recommendation with knowledge graph ». CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction 1, no 4 (11 novembre 2019) : 250–59. http://dx.doi.org/10.1007/s42486-019-00020-3.
Texte intégralFang, Yin, Qiang Zhang, Haihong Yang, Xiang Zhuang, Shumin Deng, Wen Zhang, Ming Qin, Zhuo Chen, Xiaohui Fan et Huajun Chen. « Molecular Contrastive Learning with Chemical Element Knowledge Graph ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 4 (28 juin 2022) : 3968–76. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20313.
Texte intégralTong, Peihao, Qifan Zhang et Junjie Yao. « Leveraging Domain Context for Question Answering Over Knowledge Graph ». Data Science and Engineering 4, no 4 (4 novembre 2019) : 323–35. http://dx.doi.org/10.1007/s41019-019-00109-w.
Texte intégralTian, Xin, et Yuan Meng. « Relgraph : A Multi-Relational Graph Neural Network Framework for Knowledge Graph Reasoning Based on Relation Graph ». Applied Sciences 14, no 7 (8 avril 2024) : 3122. http://dx.doi.org/10.3390/app14073122.
Texte intégralYan, Yuchen, Lihui Liu, Yikun Ban, Baoyu Jing et Hanghang Tong. « Dynamic Knowledge Graph Alignment ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 5 (18 mai 2021) : 4564–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16585.
Texte intégralKejriwal, Mayank. « Knowledge Graphs : A Practical Review of the Research Landscape ». Information 13, no 4 (23 mars 2022) : 161. http://dx.doi.org/10.3390/info13040161.
Texte intégralZuo, H., Y. Yin et 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.
Texte intégralBellomarini, Luigi, Marco Benedetti, Andrea Gentili, Davide Magnanimi et Emanuel Sallinger. « KG-Roar : Interactive Datalog-Based Reasoning on Virtual Knowledge Graphs ». Proceedings of the VLDB Endowment 16, no 12 (août 2023) : 4014–17. http://dx.doi.org/10.14778/3611540.3611609.
Texte intégralThèses sur le sujet "Knowledge Graph (KG)"
Salehpour, Masoud. « High-performance Query Processing over Knowledge Graphs ». Thesis, The University of Sydney, 2022. https://hdl.handle.net/2123/28569.
Texte intégralSima, Xingyu. « La gestion des connaissances dans les petites et moyennes entreprises : un cadre adapté et complet ». Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSEP047.
Texte intégralKnowledge is vital for organizations, particularly in today’s Industry 4.0 context. Knowledge Management (KM) plays a critical role in an organization's success. Although KM has been relatively well-studied in large organizations, Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) receive less attention. SMEs face unique challenges in KM, requiring a tailored KM framework. Our study aims to define a framework addressing their challenges while leveraging their inherent strengths. This thesis presents a dedicated and comprehensive SME KM framework, offering dedicated solutions from knowledge acquisition and representation to exploitation: (1) a dedicated knowledge acquisition process based on the Scrum framework, an agile methodology, (2) a dedicated knowledge representation model based on semi-structured KG, and (3) a dedicated knowledge exploitation process based on knowledge-relatedness RS. This research was conducted in collaboration with Axsens-bte, an SME specializing in consultancy and training. The partnership with Axsens-bte has provided invaluable insights and practical experiences, contributing to developing the proposed KM framework and highlighting its relevance and applicability in real-world SME contexts
Saxena, Apoorv Umang. « Leveraging KG Embeddings for Knowledge Graph Question Answering ». Thesis, 2023. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/6082.
Texte intégralOjha, Prakhar. « Utilizing Worker Groups And Task Dependencies in Crowdsourcing ». Thesis, 2017. http://etd.iisc.ac.in/handle/2005/4265.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Knowledge Graph (KG)"
Krause, Franz, Kabul Kurniawan, Elmar Kiesling, Jorge Martinez-Gil, Thomas Hoch, Mario Pichler, Bernhard Heinzl et Bernhard Moser. « Leveraging Semantic Representations via Knowledge Graph Embeddings ». Dans Artificial Intelligence in Manufacturing, 71–85. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-46452-2_5.
Texte intégralSanou, Gaoussou, Véronique Giudicelli, Nika Abdollahi, Sofia Kossida, Konstantin Todorov et Patrice Duroux. « IMGT-KG : A Knowledge Graph for Immunogenetics ». Dans The Semantic Web – ISWC 2022, 628–42. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19433-7_36.
Texte intégralWu, Tianxing, Cong Gao, Guilin Qi, Lei Zhang, Chuanqi Dong, He Liu et Du Zhang. « KG-Buddhism : The Chinese Knowledge Graph on Buddhism ». Dans Semantic Technology, 259–67. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70682-5_17.
Texte intégralMöller, Cedric. « Knowledge Graph Population with Out-of-KG Entities ». Dans The Semantic Web : ESWC 2022 Satellite Events, 199–214. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-11609-4_35.
Texte intégralKwapong, Benjamin, Amartya Sen et Kenneth K. Fletcher. « ELECTRA-KG : A Transformer-Knowledge Graph Recommender System ». Dans Services Computing – SCC 2022, 56–70. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-23515-3_5.
Texte intégralPflueger, Maximilian, David J. Tena Cucala et Egor V. Kostylev. « GNNQ : A Neuro-Symbolic Approach to Query Answering over Incomplete Knowledge Graphs ». Dans The Semantic Web – ISWC 2022, 481–97. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19433-7_28.
Texte intégralMotger, Quim, Xavier Franch et Jordi Marco. « MApp-KG : Mobile App Knowledge Graph for Document-Based Feature Knowledge Generation ». Dans Lecture Notes in Business Information Processing, 129–37. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-61000-4_15.
Texte intégralMeyer, Lars-Peter, Claus Stadler, Johannes Frey, Norman Radtke, Kurt Junghanns, Roy Meissner, Gordian Dziwis, Kirill Bulert et Michael Martin. « LLM-assisted Knowledge Graph Engineering : Experiments with ChatGPT ». Dans Informatik aktuell, 103–15. Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-43705-3_8.
Texte intégralDessì, Danilo, Francesco Osborne, Diego Reforgiato Recupero, Davide Buscaldi, Enrico Motta et Harald Sack. « AI-KG : An Automatically Generated Knowledge Graph of Artificial Intelligence ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 127–43. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-62466-8_9.
Texte intégralAnand, Avinash, Mohit Gupta, Kritarth Prasad, Ujjwal Goel, Naman Lal, Astha Verma et Rajiv Ratn Shah. « KG-CTG : Citation Generation Through Knowledge Graph-Guided Large Language Models ». Dans Big Data and Artificial Intelligence, 37–49. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-49601-1_3.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Knowledge Graph (KG)"
Wei, Xing, et Jiangjiang Liu. « Effects of Nonlinear Functions on Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems with Yelp Knowledge Graph ». Dans 11th International Conference on Computer Science and Information Technology (CCSIT 2021). AIRCC Publishing Corporation, 2021. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2021.110715.
Texte intégralRistoski, Petar, Zhizhong Lin et Qunzhi Zhou. « KG-ZESHEL : Knowledge Graph-Enhanced Zero-Shot Entity Linking ». Dans K-CAP '21 : Knowledge Capture Conference. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3460210.3493549.
Texte intégralChen, Mingyang, Wen Zhang, Zhen Yao, Xiangnan Chen, Mengxiao Ding, Fei Huang et Huajun Chen. « Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in the Federated Setting ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/273.
Texte intégralWei, Jiaqi, Shuo Han et Lei Zou. « VISION-KG : Topic-centric Visualization System for Summarizing Knowledge Graph ». Dans WSDM '20 : The Thirteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3336191.3371863.
Texte intégralQiu, Yuchen, Yuanyuan Qiao, Shuo Yang et Jie Yang. « Tax-KG : Taxation Big Data Visualization System for Knowledge Graph ». Dans 2020 IEEE 5th International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icsip49896.2020.9339403.
Texte intégralCai, Jinglun, Mingda Li, Ziyan Jiang, Eunah Cho, Zheng Chen, Yang Liu, Xing Fan et Chenlei Guo. « KG-ECO : Knowledge Graph Enhanced Entity Correction For Query Rewriting ». Dans ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10096826.
Texte intégralLiu, Shuwen, Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks et Egor V. Kostylev. « Revisiting Inferential Benchmarks for Knowledge Graph Completion ». Dans 20th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2023}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2023/45.
Texte intégralHuang, Yu-Xuan, Zequn Sun, Guangyao Li, Xiaobin Tian, Wang-Zhou Dai, Wei Hu, Yuan Jiang et Zhi-Hua Zhou. « Enabling Abductive Learning to Exploit Knowledge Graph ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/427.
Texte intégralWu, Zhanglin, Min Zhang, Ming Zhu, Yinglu Li, Ting Zhu, Hao Yang, Song Peng et Ying Qin. « KG-BERTScore : Incorporating Knowledge Graph into BERTScore for Reference-Free Machine Translation Evaluation ». Dans IJCKG 2022 : 11th International Joint Conference On Knowledge Graphs. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3579051.3579065.
Texte intégralTu, Yamei, Rui Qiu et Han-Wei Shen. « KG-PRE-view : Democratizing a TVCG Knowledge Graph through Visual Explorations ». Dans 2024 IEEE 17th Pacific Visualization Conference (PacificVis). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/pacificvis60374.2024.00026.
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