6.6 本章小结

知识图谱是一种重要的组织知识的方式，知识图谱上的推理任务在其生命周期的各个阶段都存在，基于知识图谱的推理方法可大致分为基于演绎的推理和基于归纳的推理，而这两种不同的推理策略都包含了多种推理方法。

（1）基于演绎的知识图谱推理可能有以下发展趋势：

●演绎推理方法的效率是阻碍它们被广泛应用的瓶颈之一，通过并行技术、模块化技术、递增式推理技术和其他优化技术，实现高效推理机是演绎推理研究的趋势。

●目前的演绎推理方法在处理流数据和移动数据方面还缺少完善的理论以及实用化算法，如何处理流数据的动态性以及时序性是值得研究的方向。

（2）基于归纳的知识图谱推理可能有以下发展趋势：

●尽管归纳推理主要是基于对已有数据的观察总结，但在归纳推理中也将逐渐融入先验的语义信息，例如规则等，使得归纳推理不仅仅是基于大量数据的观察，同时也包含先验知识的约束，从而达到更精准的推理。

●不同的归纳推理方法，例如基于图结构、基于规则学习和基于表示学习的推理应该互相融合，形成优势互补，完成更智能的推理。

（3）整体来说，知识图谱推理可能有以下发展趋势：

●演绎和归纳两种不同的推理方式将逐渐融合，充分发挥各自的优势并互相补充，两者同时作用能完成更复杂、多样的知识图谱推理任务。

●任何知识图谱都具有不完整性，仅仅基于知识图谱本身的推理无法突破不完整性的限制，因此外部信息，例如文本、图像等信息可能是很好的补充。