必读的Knowledge Graph Reasoning Papers

知识图推理论文 主要由，并维护。 感谢GitHub上所有杰出的贡献者！ 内容 4.1基于路径的查询 4.2复杂逻辑查询 4.3复杂自然语言查询 5.基准与评估 致谢 1.调查文件 评论：知识图上的知识推理。 陈晓军，贾胜斌，杨翔。 具有应用程序的专家系统。 纸 2.多跳推理 2.1实体预测 预测丢失的尾部实体和相应的支撑路径为三分之一。 （h，r，？）->（h，r，t） 散步并到达答案：使用强化学习对知识库中的路径进行推理。 拉贾尔·达斯（Rajarshi Das），谢赫扎德·杜利亚瓦拉（Shehzaad Dhuliawala），曼齐尔·扎海尔（Manzil Zaheer），卢克·维尔尼斯（Luke Vilnis），伊桑·杜鲁格卡（Ishan Durugkar），阿克舍·克里希那穆提（Alexs Smola），安德鲁·麦卡勒姆（Andrew McCallum）。 ICLR 20