面向人工智能深度学习的知识图谱补全技术与应用综述

知识图谱旨在为各种领域提供更加全面可靠的服务，在实际应用中的价值不可估量，为了使其不断更新和趋于完整，知识图谱补全技术开始被提出；近几年，随着人工智能和深度学习的兴起，许多国内外学者对知识图谱补全方向进行深入研究，出现了很多面向人工智能深度学习的知识图谱补全模型，但相关的文献综述却并不多；为了提供一个全面了解该领域的框架，有助于读者能够掌握当前的研究进展和应用情况，并为未来的研究和应用提供一些参考；通过介绍其概念和典型的知识图谱，从深度学习的知识补全技术的三个角度展开，分析和归纳了目前基于深度学习的知识图谱补全模型，探讨了不同模型的优缺点及改进模型；同时，讨论了现阶段知识图谱补全任务所存在的问题和挑战，并探索了该领域的应用方向和发展前景；综上所述，深度学习在知识图谱补全中具有巨大的发掘价值，亟待学者们进行更深入的研究和进一步地创新。