知识图谱实体对齐研究综述：从传统方法到前沿技术

来源：计算机工程与应用杂志2026年第1期北京时间：

作者：丛烁, 苏贵斌, 柳林, 王海龙

单位：内蒙古师范大学 计算机科学技术学院，呼和浩特 010022

摘要：随着互联网和大数据技术的发展，知识图谱作为一种描述实体及其关系的重要结构化工具，已经在多个领域中得到广泛应用，知识图谱中的实体对齐任务，旨在整合来自不同知识图谱的实体信息，解决数据孤岛问题，对于提升知识图谱的构建质量和支持跨领域应用具有重要意义。全面综述了知识图谱实体对齐的研究进展，介绍了知识图谱的基本概念和类型，详细探讨了传统实体对齐方法，包括基于特征相似度计算、基于机器学习和基于推理的技术手段。重点介绍了基于知识表示学习技术的实体对齐方法，探讨了多模态知识图谱和时序知识图谱的实体对齐问题。还讨论了实体对齐在自然语言处理和智能应用中的广泛前景，以及结合现有方法与新兴技术以提升对齐精度和效率的可能性。

关键词：知识图谱,实体对齐,自然语言处理,知识图谱融合