多篇综述理清知识图谱现状这167篇论文值得一读！

　　《我是刑警》：本来冲着于和伟和富大龙去的，却万万没想到会被马苏狠狠惊艳

　　本文全面阐释了知识图谱构建的主要3个阶段★■★★■■，包括知识获取、知识精炼★■■、知识演化,对10个未来研究方向与挑战进行讨论。

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　　另外我还特地邀请了两次顶会大咖给大家做了两节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》◆■，时长2小时★◆◆■◆◆，干货满满。

　　我整理了23-24年最新5篇145页的LLM+知识图谱综述，非常值得一读。

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　　并非如此■■，大语言模型和知识图谱不是互相替代，而是相互依存的关系，知识图谱和大模型可以进行很好的结合，互相促进，提升知识利用的效果。

　　《知识图谱-概念与技术》是由复旦大学教授肖仰华所著，是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术★■◆。《知识图谱：概念与技术》可作为高年级本科生、硕士生或者博士生的教材，也适合企业与行业智能化的从业人员阅读。

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　　这篇综述是基于知识图谱的知识增强技术在LLM中的有效性进行了全面的回顾。论文探讨了这些技术所面临的挑战，并概述了未来研究在这个新兴领域中的潜在方向。

　　并且我还整理了10篇关于LLM大模型x知识图谱2024最新SOTA方案+152篇知识图谱论文合集（含经典论文、CCF2023、AAAI2023知识图谱论文），全是pdf格式，非常方便。

　　最新204篇论文综述★◆：大语言模型LLMs和知识图谱KGs的机遇和挑战。该文讨论社区内关于LLMs和知识图谱的一些常见争论点★◆■◆◆，并推测新的焦点带来的机会和愿景，以及相关的研究课题和挑战。

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　　这篇综述是 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展，也有用 LLM 增强知识图谱的研究成果，还有 LLM 与知识图谱协同的最近成果。

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