研究人员引入了“本体连续统”的概念，以更好地理解和管理知识图谱（KG）建模实践的多样性。该理论框架以语义与语用、属性与可供性之间的区别为特征，旨在提供一种结构化的方式来描述、比较和转换知识图谱。该方法是经验性的，通过观察现实世界的知识图谱工程来构建形式理论，并通过一个关于溯源知识的案例研究来展示其应用。 AI
影响 提供了一个改进知识图谱集成和重用的理论框架，有可能增强神经符号AI和GenAI应用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍知识图谱新理论框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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