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本書共分為7章，主要內容包括緒論、知識圖譜表示學習的現(xiàn)有研究綜述、基于超平面機制的時態(tài)知識圖譜表示學習模型、基于張量分解技術的時態(tài)知識圖譜表示學習模型、利用隱式類型信息增強現(xiàn)有靜態(tài)模型的普適性方法、類型增強的時態(tài)知識圖譜表示學習模型、總結與展望。知識圖譜是一種新型數據管理模式，對原本分散的多專業(yè)、多來源、多結構的專業(yè)知識進行科學分類、集成和高效利用，在大數據時代，被廣泛應用于包括智慧水利工程、大數據分析、人工智能在內的各個領域，可以更好的服務于知識驅動型應用。