摘要
知识图谱作为人工智能领域的重要知识表示形式，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
面向知识图谱的推理旨在利用图谱中已有的知识推断出新的知识，是知识图谱构建和应用的核心问题之一。
本文首先介绍了知识图谱和推理的基本概念，然后从基于逻辑规则的推理、基于图结构的推理、基于嵌入学习的推理以及基于神经网络的推理等方面对现有的知识图谱推理方法进行了综述，并分析了各种方法的优缺点。
此外，本文还总结了面向知识图谱推理的应用领域，如问答系统、推荐系统和自然语言处理等。
最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望，并指出了一些潜在的研究方向。
关键词：知识图谱；推理；逻辑规则；图结构；嵌入学习；神经网络
随着互联网技术的飞速发展，人类积累的数据呈现爆炸式增长，如何高效地组织、管理和利用海量数据成为亟待解决的问题。
语义网技术的出现为解决这一问题提供了新的思路，其核心是构建机器可理解的知识图谱，并以此为基础实现智能化的信息处理。
知识图谱以结构化的形式存储实体、概念以及它们之间的关系，为知识表示、共享和推理提供了有效支撑。
知识推理作为从已有知识中发现新知识的过程，是实现知识图谱智能化的关键。
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