知识图与图神经网络的结合：综合调查

arXiv:2607.09666v1 公告类型：新 摘要：图神经网络（GNN）由于其对图结构数据进行建模的内在能力，已成为知识图（KG）中的强大范例。然而，仍然缺乏对整个知识图谱技术管道中基于 GNN 的方法的系统回顾。为了解决这一差距，我们首先提出了一种基于 GNN 的知识图技术的新型两级分类框架：知识图谱技术管道和基于 GNN 的视角。具体来说，知识图谱技术管道涵盖知识图谱构建、知识图谱嵌入、知识推理和知识图谱应用。同时，基于GNN的视角为知识图谱技术提供了新的GNN模型分类，例如GCN、GAT和HGNN。然后，我们根据知识图生命周期中不同任务的特点，分析GNN技术的优势。此外，我们按照提出的分类法详细回顾了各种基于 GNN 的知识图模型，并总结了优点和局限性。最后，我们讨论了尚未解决的挑战并概述了未来研究的有希望的方向。