KG-MM-Survey

一张清单看懂知识图谱+多模态，快速入门不迷路

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 26 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 508
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

KG-MM-Survey 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队zjukg
GitHubhttps://github.com/zjukg/KG-MM-Survey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型awsome,awsome-list,cross-modal-retrieval,entity-alignment,entity-linking,image-classification,image-generation,information-extraction,knowledge-graph,knowledge-graph-embeddings,large-language-models,multi-modal-fusion,multi-modal-knowledge-graph,multi-modal-learning,paper-list,survey,surveys,visual-question-answering
GitHub 星标★ 508
上线时间2024-01-29 00:00:00
代码更新2026-03-02
仓库体积84.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

KG-MM-Survey 是一份关于知识图谱与多模态学习交叉领域的系统性综述列表。它整理了知识图谱如何与图像、文本等多模态数据结合的研究工作，覆盖跨模态检索、实体对齐、实体链接、图像分类、图像生成等方向。项目以 awesome-list 形式组织，收录了相关论文、数据集和工具，帮助研究者快速了解该领域的研究脉络、关键技术和最新进展。它解决了知识图谱与多模态学习融合中资料分散、入门门槛高的问题，核心能力在于提供结构化、可检索的文献索引，并持续更新。适合作为该交叉领域的入门导航和文献调研工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 508

使用教程

难度：入门 约 22 分钟 部署方式：无需部署 4 步

环境要求

  • 无需部署

安装与启动步骤

  1. 1认清它是清单

    汇总的是多模态知识图谱相关论文。

  2. 2按任务类型分组看

    构建、对齐、推理、应用各成一块。

  3. 3挑带数据集的条目

    多模态图谱没有数据就没法复现。

  4. 4注意模态覆盖差异

    图、文、视频的组合方式差别很大。

如何确认成功

能说清多模态知识图谱相对纯文本图谱在构建上的两个额外难点，并挑出两篇带公开数据的工作

注意事项

  • 这是多模态知识图谱的综述与论文清单，不是代码库。
  • 比纯文本图谱多出的难点在实体对齐与跨模态对齐两层。
  • 带公开数据集的条目才方便复现。
  • 清单欢迎补漏，读的时候注意收录截止时间。

核心亮点

  • 覆盖跨模态检索、实体对齐、图像生成等核心方向，分类清晰
  • 持续更新，收录最新论文和数据集，紧跟研究前沿
  • 作为综述列表，节省大量文献检索和筛选时间

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅提供论文索引，不包含代码实现或实验复现

适用场景

  • 科研人员快速调研知识图谱与多模态交叉领域
  • 学生入门学习，寻找关键论文和数据集
  • 工程师了解技术趋势，寻找可借鉴的模型方法

替代项目

Awesome Knowledge Graph、Awesome Multimodal Learning、Awesome Cross-Modal Retrieval

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