知識圖譜以三元組形式組織現(xiàn)實世界的各種事實，并通過圖的形式揭示事實間語義關(guān)聯(lián)，由于其完善的知識組織和存儲方式，且建模更加靈活、表達能力更強，逐漸拓展到語言理解、智能問答、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域應(yīng)用。工程應(yīng)用場景中時序信息相關(guān)的動態(tài)性是知識圖譜關(guān)鍵及主要特征，融合時序相關(guān)信息的動態(tài)知識推理對于提高知識圖譜推薦、問答等應(yīng)用的精準性、實時性以及可擴展性具有重要意義。同時，傳統(tǒng)的知識圖譜推理，如基于GNN的鏈接預(yù)測等，是典型的“黑盒”系統(tǒng)，顯著約束了其可解釋性，降低了用戶對于知識圖譜推理及應(yīng)用系統(tǒng)的可信任水平，直接阻滯了其應(yīng)用推廣范圍及深度的拓展。本專著聚焦知識圖譜動態(tài)性特征及解釋需求，系統(tǒng)闡述融合時序信息的動態(tài)知識圖譜推理及可解釋性概念，以智能問答、推薦系統(tǒng)等為典型知識圖譜應(yīng)用場景，分析基于知識圖譜的動態(tài)推薦、基于圖匹配的時序知識問答以及面向GNN知識推理的解釋方法等關(guān)鍵技術(shù)解決方案，為讀者呈現(xiàn)動態(tài)知識圖譜工程實踐應(yīng)用方法及知識推理解釋方案構(gòu)建的全景圖。

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