（21）（ACMComputingSurvey2008）Survey of graph database models.pdf下载

weixin_39821228 2023-08-05 18:30:13

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本文综述了知识图谱推理（KGR）技术的最新研究进展，系统梳理了静态、时序和多模态三类知识图谱的推理方法，并提出了双层分类体系（图类型+技术场景）。文章指出当前KGR面临的七大挑战：分布外推理、大规模推理、多关系推理、多模态推理、可解释推理、实际应用落地，以及与大型语言模型（LLM）的协同。针对每个挑战，作者分析了现有解决方案的局限性和改进方向，例如采用小样本学习处理未见关系、图聚类优化大规模推理、自适应融合多模态信息等。研究还开源了包含180个KGR模型和67个数据集的资源库。未来研究方向包括开发更细粒度的

Sutton, S.Schuh, K.Lomeli, L.Mann, E.Perez, N.5547–5569.[Online].[152] J.Austin, A.Odena, M.I.Nye, M.353–355.[177] P.V.ACM, 2022.559–578.Drain, S.Fort, D.4582–4597.Yih, Eds.8410–8423.[240] Q.Zhang, M.Chen, A.He, Y.Cheng, W.

大型语言模型（LLMs）在软件漏洞检测与管理领域中，已成为变革性的工具，展现出识别、分析和缓解安全风险的复杂能力。本文深入探讨了LLMs的应用，审视其在革新传统软件漏洞检测方法中的作用。我们探索了多种类别的LLMs，例如基于transformers的双向编码器表示（BERT）和生成式预训练transformer（GPT），以及这些模型如何被用于提高漏洞检测的准确性和效率。本文回顾了LLMs如何被集成到现有的软件安全框架中，并综合了有关其在不同场景中表现的研究成果。文章提供了LLM方法如何补充静态分析和。

—Database and Artificial Intelligence (AI) can benefit from each other. On one hand, AI can make database more intelligent (AI4DB). For example, traditional empirical database optimization techniques (e.g., cost estimation, join order selection, knob tunin

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