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SCI是一个索引，其下分很多学科门类，不同学科有各自的刊物，具可分类查询，每个刊物都有其侧重。
sci论文可以在期刊好的有：科学引文索刊物、工程索引刊物、科技会议录索引刊物等一些有名的期刊。科学引文索引是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库，其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物，尤其能反映自然科学研究的学术水平，是目前国际上三大检索系统中最著名的一种，其中以生命科学及医学、化学、物理所占比例最大,收录范围是当年国际上的重要期刊,尤其是它的引文索引表现出独特的科学参考价值，在学术界占有重要地位。更多关于sci论文在哪个期刊好，进入：查看更多内容
一区sci期刊有哪些如下：
一区sci期刊有Nature和Science，一区sci期刊还有Cell Metabolism 、Cancer Cell、Science Advances、Cell Reports、Nature Microbiology、Nature Biotechnology、Autophagy、Journal of Hepatology、Hepatology、Circulation等刊物，这些刊物在本专业中都是顶尖刊物，发表难度也是可想而知的。
国内也有很多优秀刊物被检索收录，这部分刊物也是国内作者发表sci论文选择刊物时首先会关注并选择的，包括Cell Research、Mol Cell、Cell Discovery、Fungal Diversity、Molecular Plant、Protein & Cell、Cellular & Molecular Immunology、Bone Research等等。
一区二区是sci期刊特有的期刊分类标准，sci将其检索的期刊按照影响因子高低分为四个区，也就是一区二区三区四区，四个区中对应不同的刊物，四个区中一区影响因子最高，四区最低，所以一区二区论文对应的就是发表在一区期刊和二区期刊的论文。
sci期刊涵盖：《北京科技大学学报》（MMM英文版）以及《地球物理学报》，还有《地质学报》（英文版）和《钢铁研究学报》（英文版），《高校化学学报》、《高校化学研究》（英文版）、《红外与毫米波学报》（中文版）、《化学学报》。
《数学学报》（英文版）、《世界胃肠病学杂志》（英文版）、《科学通报》（英文版）、《数学年刊B辑》（英文版）、《植物学报》（英文版）、《武汉工业大学学报》（材料科学英文版）、《中国海洋工程》（英文版）、《中国物理快报》（英文版）等。
用sci能够检索数学以及物理学，化学和天文学，生物学、医学、农业科学、材料科学、计算机科学等学科关键的学术成果相关信息，sci不单单能够检索学术期刊，还能检索学术会议，以及部分专利。
SCI论文的特点
一、创新性
创新性是学术论文的灵魂，sci刊物都是国际上的顶尖刊物，对文章的创新性是非常看重的，文章的创新性高主要取决于选题是否有创新性，sci论文的选题一般都是具有很高创新性的，除了选题，研究方法、研究结果也是具有很高创新性的，他们共同构成了sci论文的学术价值，因此创新性必不可少。
二、简洁凝练的英文表述
英文写作是sci论文的基本要求，这一点也是不少作者为之挠头的，国内不少作者英文基础不是特别扎实，如果想达到sci论文的英文写作要求，大多国内作者都是需要进行针对性的训练与提升的，sci论文的英文表述应当是简洁而清楚的，并且具有很强的可读性，没有过于啰嗦重复的部分。
三、符合科研伦理
一项研究从研究问题上就要符合科研伦理。比如符合受试者科研伦理，符合实验动物科研伦理。
114．挑战传统教学，引领教学创新——谈微课的内涵意义与建设应用．江苏教育，2015（10）． 113．混合学习中微信的支持功能与设计原则分析．中国教育信息化．2015年2月下． 112．开放教育资源促进教育教学变革．中国教育信息化．2015年2月． 111．课程与资源建设及应用的调查研究．教学与管理．2015年10月． 110．微课的评价指标体系研究．教育现代化．2015年5月． 109．基于混合学习的“现代信息技术课程”设计及应用研究——以iebook制作电子简历为例．数字教育．2015年12月． 108．认知负荷理论视域下教师网络研修平台的设计研究．中国教育信息化．2015年10月． 107．基于微信公众平台的混合学习设计与分析——以中职《AutoCAD制图》课程为例．职业技术教育，2015年12月． 106．基于QQ群的教师学习共同体的运行现状研究．开放教育研究，2015年10月． 105．基于CSSCI（1986-2014）的信息素养与媒介素养的比较研究. 现代远距离教育，2015年6月． 104．教师专业发展面临的信息化环境内涵解析．中国现代教育装备．2015年8月． 103．境外高等教育研究：进展与趋势——教育技术领域20种SSCI和A&HCI期刊的可视化分析．电化教育研究，2015年7月 102．信息化环境下教师专业发展模式探究——基于国内外典型模式的对比.中国教育信息化,2015年6月 101．中小学教师网络学习现状调查研究.中国远程教育，2015年6月 100．构建基于微信公众平台的混合学习模式.中国远程教育,2015年4月 99．关于“MOOCs”的六点质疑及思路．高教探索，2015年2月98．国外高等教育研究：进展与趋势——基于高等教育学领域12种SSCI期刊可视化分析的视角．高等教育研究，2015年2月97．媒体类型不同组合方式对大学生多媒体学习效果的影响．现代远距离教育，2015年2月 96．教育技术学研究的“类融合”现象及其价值探究．中国电化教育，2015年2月95．开放教育资源促进教育教学变革．中国教育信息化．2015（342）．94．微课ACTSER教学模式设计与应用．中国教育信息化，2014（22）．93．高中信息技术教师TPACK现状与发展策略研究——以南京市四城区教师为例．中国教育信息化．2014（22）．92．基于混合学习的微课教学应用研究．中国教育信息化，2014（20）．91．问题连续体在微课中的应用研究．中国医学教育技术，2014(6)．90．高校继续教育信息化教学资源建设的思路与对策．成人教育，2014（11）．89．高校教师使用微信辅助教学的影响因素研究．电化教育研究，2014（11）．88．论翻转课堂给我国教师带来的机遇与挑战——基地国内外典型案例的分析．中国医学教育技术，．87．显性隐性注释超链接对大学生英语阅读理解及词汇长短时记忆影响的实证研究．中国远程教育．2014,(8)86．信息化环境下的教师发展与教学创新．湖州师范学院学报．2014，（6）．85．信息素养与媒介素养的对比研究——基于知识图谱可视化分析的视角．现代远距离教育，2014（6）．84．网络3D游戏化学习：第二语言学习与研究的新领域．GCCCE2014年论文集． ．83．国内外教育技术新发展——基于WOS与Histcits知识图谱可视化分析．开放教育研究．2014，（6）．82．职业院校数字校园架构初探．中国教育信息化．2014，4月上．81．理解内涵抓住问题寻求对策——解读《江苏省教育厅关于加快推进职业教育信息化建设的意见》．江苏教育．2014，（2）．80．国外教育技术研究趋势管窥与反思——基于ET&S(SSCI)(2003-2012)中高被引论文分析．中国电化教育．2014，（03）．79．合理利用超媒体注释技术促进英语阅读理解及词汇习得——梅耶多媒体信息设计“临近原则”的实验验证.中国远程教育，2013，(9) ．78．Design and Implement of Mobile Learning Platform Based on Android．International Conference of Educational Innovation through Technology（EITT2013）．Society of International Chinese in Educational Technology (SICET) ．77．网络课程教育信息的S-P表分析——以《计算机应用基础》网络课程为例．农业网络信息．2013，（03）．76．微课建设研究与思考．中国教育网络．2013，（10）．75．时代信息化教学资源建设的路径与发展理念．现代远程教育研究，2012，（1）．74．打造智能化、信息化、人本化的多媒体教学环境——南京师范大学多媒体教室信息化管理的创新与实践．现代教育技术，2011，（9）．73．创新高校教学信息化建设内涵与发展战略．现代远程教育研究，2011，（4）．72．顶层设计确保高效的教育技术培训．中国教育网络，2011年1月．71．“药方”、“超市”、“包装”，教师教育技术培训三部曲．中国教育网络，2011年1月．70．iTunes U and the Construction of Open Educational Resources. Achievements in Engineering Materials, Energy, Management and Control based on Information Technology. 2011 International conference on Information Technology and Energy Engineering (ITEE 2011). Trans Tech Publications Ltd., ．The Evaluation of IT-Based Teaching Abilities Based on Niche Theory. Achievements in Engineering Materials, Energy, Management and Control based on Information Technology. 2011 International conference on Information Technology and Energy Engineering (ITEE 2011). Trans Tech Publications Ltd.., ．面向质量工程的高校教育信息技术人力资源管理研究．中国成人教育，2009，（22）67．A Research on the Model of E-Teaching Ability．2009 Second International Workshop on Computer Science and Engineering(WCSE 2009) Volume2．66．智能的高校教师教育技术能力发展支持系统的设计与实现．中国教育技术装备，2009，（27）．65．Bb推进南京师大质量工程建设．中国教育网络，2009，（5）．64．高校多媒体教学资源共建共享机制与系统研究．教育与职业．2009，（4中）．63．高校教师教育技术能力标准及培训策略．教育与职业，2009，（1中）．62．全面落实科学发展观，提高教师教育技术能力，为我省高校信息化建设与发展做出新贡献——2008江苏省高等学校现代教育技术培训中心工作报告．教育传播与研究，2008，（3，4）．61．关于高校信息化建设的思考．教育与职业，2008，（10中）．60．教师培训文化的现状及建设研究．软件导刊，2008，（3）．59．发挥精品课程优势，提升课程建设水平．南京师大学报，（社会科学版），2007．教育与教学研究专辑．58．信息化环境下的教师能力要求．教育传播与研究，2007，（1）．57．听力网络课程的设计与开发．中国教育技术装备，2006，（11）．56．加强网上学习支持服务系统建设提高远程教学质量．中国教育技术装备，2006，（11）．55．携手共进，开拓创新，打造江苏高校教师现代教育技术能力建设新平台．教育传播与研究，2006，（4）．54．高校教师教育技术能力标准与模型研究．教育传播与研究，2006，（2、3）．53．教师信息技术培训的学习管理．“海杰”杯全国教育技术征文一等奖．中国教育技术协会，2006，1152．谈教师信息技术培训中的学习．教育技术资讯，2006，(7) ．51．教师培训的行动星模式研究．教育传播与研究，2005，（3）．50．教师现代教育技术培训的学习观．南京师大学报，2005年6月，第28卷．49．教育技术对教师专业发展的影响．信息化进程中教育技术的创新与应用．吉林大学出版社，2004，6．48．高等学校教师教育技术能力发展及培训的调查研究．教育传播与研究，2004，（2）．47．超越培训，走向学习——谈教师专业发展必由之路．教育传播与研究，2004，（2）．46．高校教师教育技术能力标准的模型建构之研究．中国电化教育，2004，（5）．45．新闻传播中的网络调查技术研究．新闻知识，2004，（2）．44．教育技术研究中的网络调查技术．现代远程教育研究，2003，（4）．43．联结主义模型及其对网络教学的影响．第七届全球华人计算机教育应用大会论文集，2003．12．42．论教育技术与教师专业发展．中国电化教育，2003，(11) ．41．谈教育技术的发展与“教育技术中心”建设．教育技术新进展．上海交通大学出版社，2003．9．40．网络媒体与网络新闻传播．新闻知识，2003，（10）．39．网络教学中科学与人文的哲学思考．中国电化教育，2003，（6）．38．知识管理技术与e-learning资源库建设研究．电化教育研究，2003，（5）．37．网络教学中的VOD系统应用研究．电化教育研究，2003，(4) ．36．高校多媒体课件制作的现状与问题分析．教育传播与研究，2003，（1）．35．信息技术培训中的知识观．南京师范大学学报，（自然科学版），2002年25卷．34．KM技术与教学资源库建设研究．信息技术与课程整合研讨会论文集．上海交通大学，2002，11．33．网络教学中的视频点播技术应用研究．第六届全球华人计算机教育应用大会论文集．北京师范大学，2002．6．32．利用微格教学发展电教学生的教学技能．教育传播与研究，2002，（1）．31．经济欠发达地区中小学组建校园网之策略研究．中国远程教育，2001，（4）．30．谈教学媒体的使用策略．教育探索，2001，（2）．29．高校教学质量评估．教育与现代化，2000，（1）．28．谈小学多媒体课件的设计与制作．中国电化教育，1999，（7）．27．利用电教媒体，优化小学作文教学．中国电化教育，1999，（4）．26．谈教学媒体的使用策略．中小学电教．1999，（2）．25．走出教学媒体使用的误区．江苏教育报，1999．3．2．24．网络教育前景广阔．江苏教育报，1999．1．19．23．从女娲补天看儿童多媒体教学软件的设计与制作．江苏省高校教育技术理论与实践研讨会论文集，1999．122．现代教育技术与未来学校教育．江苏省高校教育技术理论与实践研讨会论文集，1999．1．21．计算机技术与未来高等教育．高教研究与探索，1999，（1、2合刊）．20．谈教学的优化与改革．红烛新辉，南京师范大学出版社，1997．19．《教育技术研究方法》课程多媒体组合教学实验与研究．江苏电教．1997，（2）．18．关于电教专业实习改革的思考．江苏电教，1997，（1）．17．谈教育领域中的虚拟环境技术．南京师大学报，1995增．16．电化教学其器其用．江苏教育报，1996．3．25，第366期．15．虚拟实境．外语电化教学，1996，（4）．14．超媒体的教学应用问题初探．教育传播与技术，1996，（9）．13．电化教育专业的改革与发展．江苏电教，1996，（3）．12．远距离交互式信息网络与成人教育事业的发展．南师大学报，1996增．11．谈苏南经济发达地区农村中小学电化教育的开展．教育现代化，1996，（1）．10．多媒体技术与教育现代化．南师大学报，1995增．9．虚拟环境技术及其在教学中的应用．江苏电教，1995，（4）．8．《英语学习》光盘的结构和功能．外语电化教学，1995，（4）．7．录像出版业的一次革命——谈高速录像带复制机．电教世界．1995，（1）．6．谈教学领域的多媒体系统．教育传播与技术，1995，（1）．5．谈个别化教育与多媒体技术．江苏电教，1995，（1）．4．多媒体技术及应用进展．江苏电教，1994，（4）．3．从哲学角度论电化教学过程中的信息．江苏电教，1994，（2）．2．CD-ROM光盘及其在外语学习中的应用．外语电化教学，1994，（2）．1．加快农村电教机构建设．成人教育，1994，（2）．
前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：
（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；
（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。
以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。 通过 已获取的知识 来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。 整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助， 私信备注【05】添加领取
知识图谱补全分为两个层次： 概念层次的知识补全 和 实例层次的知识补全 。 往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。 但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。
例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。 在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。 实体类型的概念层次模型 在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题 正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。 （1）基于描述逻辑的规则推理机制。 本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。 例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。 描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。 比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。 （2）基于机器学习类型推理机制 经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。 对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。 此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。 （3）基于表示学习类型推理机制 将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。
2、实例层次的知识补全 可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。 事实上， 很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的 ，有时这个过程也被称为 链接预测 。 注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。 （1）基于随机游走的概率补全方法 （2）基于表示学习的补全方法 知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法
（3）其他补全方法 跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全
面临的挑战和主要发展方向： （1）解决长尾实体及关系的稀疏性。 知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。 （2）实体的一对多、多对一和多对多问题。 对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。 （3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。 新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。 （4）KG中关系预测路径长度会不断增长。 关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。
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可以把它理解为这篇论文的祖先们 这些是图表中最常被引用的论文，它们是该领域重要的开创性工作。 选择这些论文的时候，有引用关系的论文会被高亮。
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知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。《计算机科学》创刊于1974年1月，是由重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）主管、主办的学术期刊，是中国计算机学会（CCF）会刊。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。故知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。
前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：
（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；
（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。
以上都会导致知识图谱是不完整的，所以 知识图谱补全 在构建知识图谱中日益重要。 通过 已获取的知识 来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。 整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助， 私信备注【05】添加领取
知识图谱补全分为两个层次： 概念层次的知识补全 和 实例层次的知识补全 。 往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。 但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以 映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多 。
例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。 在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。 实体类型的概念层次模型 在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题 正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。 （1）基于描述逻辑的规则推理机制。 本体论和模式 ：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。 例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。 描述逻辑 是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。 比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例 ，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。 （2）基于机器学习类型推理机制 经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时 不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测 。 对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。 此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。 （3）基于表示学习类型推理机制 将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。
2、实例层次的知识补全 可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。 事实上， 很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的 ，有时这个过程也被称为 链接预测 。 注意 ：有时知识不是缺失的，而是 新出现 的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形 不是传统意义的补全 。 （1）基于随机游走的概率补全方法 （2）基于表示学习的补全方法 知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法
（3）其他补全方法 跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全
面临的挑战和主要发展方向： （1）解决长尾实体及关系的稀疏性。 知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。 （2）实体的一对多、多对一和多对多问题。 对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。 （3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。 新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。 （4）KG中关系预测路径长度会不断增长。 关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。
本文主要内容整理自知识图谱两篇代表性综述： 1. 徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳. 知识图谱技术综述[J]. 电子科技大学学报(4期):589-606. 2. 刘峤, 李杨, 段宏, et al. 知识图谱构建技术综述 [J]. 计算机研究与发展, 2016(3):582-600,共19页. 文章从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底向上的全面解析。本文是对涉及技术点的罗列，后续会针对单个技术点一一梳理。 所解决的问题 如何从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息。 涉及的关键技术 实体抽取 Entity Extraction 也称命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），指从文本数据集中自动识别出命名实体。 关系抽取 Relation Extraction 指从相关语料中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体（概念）联系起来。 属性抽取 Attribute Extraction 指从不同信息源中采集特定实体的属性信息，例如抽取某个公众人物的昵称、生日、国籍、教育背景等信息。 所解决的问题 将现实世界中的各类知识表达成计算机可存储和计算的结构。 涉及的关键技术 传统的知识表示方法主要是以RDF(Resource Description Framework资源描述框架)三元组SPO(subject,property,object)来符号性描述实体之间的关系，近年来，以深度学习为代表的表示学习技术也取得了重要的进展。 所解决的问题 信息抽取结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性，通过知识融合，可以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，确保知识质量。 关键技术 实体链接 Entity Linking指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。主要涉及两方面： ▪ 实体消歧Entity Disambiguation 用于解决同名实体产生歧义问题的技术。例如“李娜”（指称项）可以对应于作为歌手的李娜这个实体，也可以对应于作为网球运动员的李娜这个实体。 ▪ 共指消解Entity Resolution 也称实体对齐（object alignment）、实体匹配（entity matching）、实体同义（entity synonyms）等，用于解决多个指称项对应于同一实体对象的问题。例如在一篇新闻稿中，“Barack Obama”，“president Obama”，“the president”等指称项可能指向的都是“奥巴马”这同一个实体。 知识合并 指从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。 所解决的问题 信息抽取和知识融合可以得到一系列基本的事实表达。但事实不等于知识，要想最终获得结构化、网络化的知识体系，还需要经历知识加工的过程。 涉及的关键技术 本体构建 Ontology Extraction 本体（ontology）是对概念进行建模的规范，是描述客观世界的抽象模型，以形式化方式对概念及其之间的联系给出明确定义。 知识推理 Knowledge Inference 指从知识库中已有的实体关系数据出发，经过计算机推理，建立实体间的新关联，从而拓展和丰富知识网络。 质量评估 Quality Evaluation 对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，保障知识库的质量。 所解决的问题 知识图谱的内容需要与时俱进，其构建过程是一个不断迭代更新的过程。主要包括概念层的更新和数据层的更新。 ▪ 数据层更新： 主要是新增或更新实体、关系和属性值等。 ▪ 模式层更新： 指新增数据后获得了新的模式，需要自动将新的模式添加到知识库的模式层中。
知识图谱的构建形式： 自顶向下：先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。 自底向上（常用） ：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。 （1）语义信息抽取； （2）多元数据集成与验证（知识融合）； （3）知识图谱补全
知识库分类： 开放链接知识库：Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO。包含大量半结构化、非结构化数据。 垂直行业知识库（特定领域）：IMDB（影视）、MusicBrainz（音乐）、ConceptNet（概念）等。
基于规则与词典的方法（为目标实体编写模板，然后进行匹配）：编写大量规则或模板，覆盖领域有限，难以适应新需求 基于统计机器学习的方法（机器学习，训练模型，识别实体）：监督学习算法受训练集限制，准确率和召回率不够理想 （ 召回率：真阳性 / 真阳性 + 假阳性；准确率：真阳性 + 真阴性 / 真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性 ） 面向开放域的抽取方法（面向海量的Web语料）：通过少量实体实例建立特征模型，再通过它应用于新的数据集，给新实体做分类与聚类。（迭代扩展）
早期：人工构造语义规则以及模板的方式； 实体间的关系模型代替了早期的人工构造； 面向开放域的信息抽取框架（OIE）：对隐含关系抽取性能低下。 （ 隐含关系抽取：基于马尔科夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含关系抽取方法 ）
可以将实体属性的抽取问题转换为关系抽取问题
分布式表示 目的在于用 一个综合的向量来表示实体对象的语义信息 ，这种形式在知识图谱的计算、 补全 、推理等方面起到重要的作用： 1、语义相似度计算：实体间的语义关联程度，为自然语言处理（NLP）等提供了极大的便利 2、
消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一致性问题。 （1）待对齐数据分区索引； （2）利用相似度函数或相似性算法查找匹配实例； （3）对齐算法（成对实体对齐、全局（局部）集合实体对齐）进行实例融合。
经过实体对齐后得到一系列的基本事实表达，然后事实并不等于知识，它只是知识的基本单位。
本体相当于知识库的模具，使其具有较强的层次结构和较小的冗余程度。
可分为人工构建和数据驱动自动构建。 数据驱动的本体自动构建： ①纵向概念间的并列关系计算：计算两个实体间并列关系的相似度，辨析他们在语义层面是否属于同一个概念。 ②实体上下位关系抽取。 ③本体生成：对各层次得到的概念进行聚类，并为每一类的实体指定1个或多个公共上位词。
通常是与实体对齐任务一起进行：对知识可信度进行量化，保留置信度较高的，舍弃置信度较低的。
主要包括模式层的更新与数据层的更新。
一阶谓词逻辑、描述逻辑以及规则等 （1）一阶谓词逻辑：以命题为基本，命题包含个体（实体）和谓词（属性或关系）。 （2）基于描述逻辑的规则推理：在（1）的基础上发展而来，目的是在知识表示能力与推理复杂度之间追求一种平衡。 （3）通过本体的概念层次推理。
一些算法主要是 利用了关系路径 中的蕴涵信息： 通过图中两个实体间的多步路径来预测它们之间的语义关系，即从源节点开始，在图上根据路径建模算法进行游走，如果能够到达目标节点，则推测源节点和目标节点间存在联系。 （ 关系路径的建模研究仍处于初期阶段，需要进一步探索完成 ）
参考文献： [1]徐增林,盛泳潘,贺丽荣,王雅芳.知识图谱技术综述[J].电子科技大学学报,2016,45(04):589-606.
这是一款阿里员工业余时间设计的论文相似性可视化的工具 功能是查找相似论文，并用图表的形式展现这些论文之间的关系。
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我认为这款工具理论上非常适合用于辅助论文中Related Work，和Literature Review部分，比如下面这部分是对Related Work部分如何完成的指导，可以看出需要10到20个相关工作，借助CONNECT PAPERS（以下简称CP）可以很直观地获取更多的相似论文。找到该主题的“先祖“或者“后代”。
sci查重如下：
sci期刊查重都是在作者将sci论文提交给杂志社后，杂志社会对sci论文进行三审，三个审分为：初审、复审和终审。Sci论文查重是在初审阶段进行的，往往是将sci查重放在初审的第一位。只有sci论文查重率符合投稿要求后，才会进行接下来的审稿流程。
反之，对于超出且超出范围不大的sci论文，要求作者对重复的部分进行修改;对于那种超出且查重范围过高的论文，会被杂志社直接拒稿，甚至会被杂志社列入黑名单中。SCI即《科学引文索引》，是由美国科学信息研究所创建的，SCI是一部国际性的检索刊物。
包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字。SCI期刊的分区主要是根据刊物的影响因子来划分的，国内和国外都有SCI期刊的分区划分。
二者是不同的，不少作者看到发表要求中对SCI期刊的分区也有要求，顿时觉得有点蒙圈，SCI期刊是如何划分的呢SCI期刊主要有两种划分方式，SCI官方的划分方式和中科院的划分方式，作者要搞清楚要求中的划分方式是哪一种，再选择合适的刊物。
国外SCI期刊查重要求是比较严格的，大家检测SCI论文的重复率可以使用中国知网论文查重软件，现在CNKI旗下的查重系统有多种版本，比较常见的如VIP(学术不端文献检测系统)、TMLC(学位论文学术不端行为检测系统)、AMLC(科技期刊学术不端检测系统)、SMLC(社科期刊学术不端检测系统)、英文检测系统、中英文对照检测系统等。CNKI的系统被国内广大院校和核心期刊报社所采用，主要是用于检测硕博论文的原创性和真实性，此查重系统中的数据库资源海量且全面，检测核心期刊的准确率比较高，因此也很适合查重SCI论文。当然对于SCI论文论文来说，使用专门的英文论文查重系统效果更佳，在英文论文查重系统中最为权威的莫过于Turnitin，收录的英文数据资源最为全面海量，此系统在国际上使用也很广泛，很多投稿SCI论文的人都会使用这个软件来进行查重。
论文查重已经成为国内外学术界的普遍做法，随着学术界对学术不端的严厉打击，对论文进行查重也是大势所趋，SCI论文如何自己查重?很多作者为了提高文章中稿几率会先行自己查重，这是非常好的习惯，SCI论文查重系统与国内论文有所不同，SCI论文查重系统也是国际通用的，常用的如Plagiarism Checker， PaperPass,，iThenticate，turnitin等等，我们重点介绍一下iThenticate和turnitin。iThenticate，也叫Crosscheck，俗称查重专业版。目前为止，其权威性在所有查重软件中是最高的，包含的数据库非常全面且更新及时，包括绝大部分数据库(爱思唯尔、斯普林格出版社等)的期刊论文，会议论文，博士论文，网页数据等，都是千万级乃至亿级的论文数据(如图3所示)。因此，想逃脱它的火眼金睛，除非有高超的改写技巧，否则几乎不可能。同时，它也是目前最受国际SCI期刊认可的查重软件。在Papergoing分析过的SCI论文审稿意见中，如果涉及到被查重，使用的软件都是iThenticate。第二个查重软件是跟iThenticate同属于一家公司的Turnitin。我们用两个系统对同一篇论文进行查重后并对比结果发现，二者的主要差别是数据库的范围。Turnitin由于主要用于国外大学在校生的作业和毕业论文检查，因此没有包含英文博士论文数据库ProQuest，而iThenticate则包括ProQuest。图4是利用iThenticate查重的某篇英文论文的查重结果，该结果显示论文中有38个单词与西澳大学的博士论文(7)重复。很多作者还是首次或第二次投稿SCI论文，还没意识到被查重的严重性，但是一旦被SCI期刊抽查到，那就是无情的拒稿或大改，而且在日益注重学术声誉的今天，重复率过高带来的后果，往往是研究者难以承担的，注重论文查重原理和机理的分析，因为这是有效避免论文重复的前提，只有把握查重背后的原理，才能做到在平时撰写英文论文时避免重复，在重复率过高需要改写时游刃有
当然会查重啊 ，发表论文首先就是要查重的……遇到好的编辑他会给你把重复的地方标出来发你， 你再修改了发过去。答：肯定会查重的呀，一般来说在40%以上，基本上是不可能通过的，要降到20%左右，才能保证安全，你可以去找清北医学翻译机构，让他们帮你查重问：sci查重吗答：sci论文查重通常是国内高校或者期刊对于即将发表的论文或者毕业论文进行原创性审核以及打击学术论文创作过程中可能存在的学术不端行为而采取的一种审核制度，论文查重一般是通过将检测的论文与查重软件数据库中所收录的论文文献，根据一定科学且严格的重复内容识别规则，将论文中发现的重复内容识别出并最终统计出其重复文字占全文字数占比。无论是本科、硕博士还是职称论文，只有通过了查重，文章才能算是合格的。问：sci在proof阶段查重吗答：不查重。Proof是修改作者的机会之一。sci期刊查重都是在作者将sci论文提交给杂志社后，杂志社会对sci论文进行三审，三个审分为：初审、复审和终审。Sci论文查重是在初审阶段进行的，往往是将sci查重放在初审的第一位。只有sci论文查重率符合投稿要求后，才会进行接下来的审稿流程。反之，对于超出且超出范围不大的sci论文，要求作者对重复的部分进行修改;对于那种超出且查重范围过高的论文，会被杂志社直接拒稿，甚至会被杂志社列入黑名单中。问：SCI论文查重多少钱答：按照字数，一次约45。SCI论文查重是按照字数的多少来进行的，一次约为45，如果是多次查重可能会更便宜，不过还是建议在进行修改大面积之后再进行二次查重。sci投稿文章需要查重，这基本算是一个共识了，但想要确认本sci是否真有sci查重要求或者sci投稿查重率多少合格，可以通过多个渠道了解到。一般常见的是sci作者须知，sci文章发表要求以及评审单位认可sci的要求。问：SCI论文投稿前需要做哪些准备呢？答：SCI论文投稿前需要做一些准备，就是说一个科目的准备，还有一些资料和材料的审核准备，这些都是要准备的。答：应该做很多的，准备，首先你应该把这个材料先检查一下，然后再过滤一下，看看能否有不一样的事项，这样的话你应该就更加的有信心了。