KG20C

displayName: KG20C (A scholarly knowledge graph benchmark dataset)
license:
- KG20C Custom
mediaTypes:
- Graph
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1909.08191v1.pdf
publishDate: "2019"
publishUrl: https://github.com/tranhungnghiep/KG20C
publisher:
- National Institute of Informatics
- The Graduate University for Advanced Studies, Japan
tags:
- Knowledge graph
taskTypes:
- Link Prediction
- Recommendation Systems
- Visual Question Answering
- Knowledge Graphs
- Graph Embedding
- Knowledge Graph Embedding

---
# 数据集介绍
## 简介
KG20C 是关于来自 20 个顶级计算机科学会议的高质量论文的知识图谱。它可以作为学术数据分析中多个任务的标准基准数据集，包括知识图谱嵌入、链接预测、推荐系统和问答。
有关更多信息和下载，请参阅数据集主页。
## 引文
```
@inproceedings{tran2019exploring,
title={Exploring scholarly data by semantic query on knowledge graph embedding space},
author={Tran, Hung Nghiep and Takasu, Atsuhiro},
booktitle={International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries},
pages={154--162},
year={2019},
organization={Springer}
}
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

displayName: KG20C（学术知识图谱（Knowledge Graph）基准数据集）
license:
- KG20C 专属许可
mediaTypes:
- 图数据（Graph）
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1909.08191v1.pdf
publishDate: "2019年"
publishUrl: https://github.com/tranhungnghiep/KG20C
publisher:
- 日本国立情报学研究所
- 日本综合研究大学院大学
tags:
- 知识图谱（Knowledge Graph）
taskTypes:
- 链接预测（Link Prediction）
- 推荐系统（Recommendation Systems）
- 视觉问答（Visual Question Answering）
- 知识图谱
- 图嵌入（Graph Embedding）
- 知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）

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# 数据集介绍
## 简介
KG20C 是基于20个顶级计算机科学会议的高质量学术论文构建的知识图谱，可作为学术数据分析领域多项任务的标准基准数据集，涵盖知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）、链接预测（Link Prediction）、推荐系统（Recommendation Systems）与问答任务。
有关更多信息或下载数据集，请参阅数据集主页。
## 引文

@inproceedings{tran2019exploring,
title={Exploring scholarly data by semantic query on knowledge graph embedding space},
author={Tran, Hung Nghiep and Takasu, Atsuhiro},
booktitle={International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries},
pages={154--162},
year={2019},
organization={Springer}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

KG20C是一个关于20个顶级计算机科学会议论文的高质量知识图谱数据集，适用于知识图谱嵌入、链接预测、推荐系统和问答等多种学术数据分析任务。该数据集由日本国立信息学研究所和综合研究大学院大学发布，相关论文发表于2019年。