征稿截止：2020年06月15日

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近年來，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界領(lǐng)域都相繼構(gòu)建和發(fā)布了越來越多的大規(guī)模知識圖譜，如DBpedia、YAGO、Freebase、Wikidata、Google knowledge Graph、Microsoft Satori、Facebook Entity Graph等。事實(shí)上，來自不同領(lǐng)域的大規(guī)模知識圖譜本質(zhì)上是由具有不同表達(dá)能力的實(shí)體、屬性和語義關(guān)系組成的圖結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)。然而，大規(guī)模知識圖譜的本體結(jié)構(gòu)和圖譜內(nèi)部固有復(fù)雜性，對現(xiàn)有大數(shù)據(jù)管理和處理的相關(guān)理論和方法提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本?？荚跒榇髷?shù)據(jù)與知識圖譜的交叉研究提供一個(gè)平臺，希望針對包括大規(guī)模知識圖譜的構(gòu)建、大規(guī)模知識圖譜的數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模知識圖譜的數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模知識圖譜的推理、基于大規(guī)模知識圖譜的機(jī)器智能、大規(guī)模知識圖譜的表示學(xué)習(xí)、大規(guī)模知識圖譜的可視化，以及基于知識圖譜的大數(shù)據(jù)應(yīng)用等諸多挑戰(zhàn)，征集優(yōu)秀的研究論文。

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希望來自知識工程、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等領(lǐng)域的全球研究人員提交高質(zhì)量的論文，展示有效和高效的大規(guī)模知識圖譜數(shù)據(jù)模型、方法和實(shí)用工具，論文主題包括（但不限于）:

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• applications based on big knowledge graphs

• construction of big knowledge graphs

• data mining on big knowledge graphs

• data processing on big knowledge graphs

• data storage for big knowledge graphs

• machine intelligence based on big knowledge graphs

• natural language processing based on big knowledge graphs

• query processing on big knowledge graphs

• reasoning on big knowledge graphs

• representation learning on big knowledge graphs

• visualization of big knowledge graphs

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投稿網(wǎng)址https://www.editorialmanager.com/bdr

投稿時(shí)文章類型請選擇 “SI:?Big Data Meets KGs”.?

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重要日期（Important Date）：

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征稿截止: 2020年06月15日

接收通知: 2020年10月15日

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進(jìn)中文知識圖譜數(shù)據(jù)的開放與互聯(lián)，促進(jìn)知識圖譜和語義技術(shù)的普及和廣泛應(yīng)用。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

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