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摘 要：
知识推理作为知识图谱补全中的一项重要任务，受到了学术界的广泛关注。为了提高模型的推理效果和可解释性，将强化学习与知识推理的结合是一种可行的解决方法。基于强化学习的知识推理方法将知识图谱研究的问题建模成路径或序列决策问题，能够更好地利用实体、关系等语义信息来提高推理效果和可解释性。首先，对知识图谱和知识推理的基本概念进行了叙述，阐述了近年来的研究进展。（剩余25797字）
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基于强化学习的知识图谱推理研究综述
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