大语言模型与知识图谱作为知识表示与计算的不同手段，二者的相互关系与协同作用已成为人工智能领域的研究热点。一方面，大模型展现了强大的推理能力，但面临着缺乏事实知识、存在幻觉和可解释性差等诸多问题；另一方面，知识图谱具有准确、可解释等优点，但存在图谱构建成本高，知识不完备，知识难以利用等问题。发挥大语言模型与知识图谱的各自优势，实现两个前沿领域的结合和交叉，为我们带来了新的机遇与挑战。
本刊以“大模型与知识图谱”为主题进行征文，旨在集中展示这一领域内的最新技术和理论研究成果。
专题主题：大模型与知识图谱
组稿专家：靳小龙 中科院计算所研究员
李紫宣 中科院计算所助理研究员
一、征稿范围
包括但不限于以下方面：
1) 大模型知识萃取技术；
2) 大模型知识编辑技术；
3) 大模型幻觉消除技术；
4) 大模型驱动的本体自动构建技术；
5) 大模型驱动的知识获取技术；
6) 大模型驱动的知识图谱补全技术；
7) 大模型驱动的知识图谱问答技术；
8) 知识图谱融合更新技术；
9) 知识增强的大模型推理技术；
10) 知识增强的大模型推理结果解释方法；
11) 知识图谱与大模型开放资源。
二、征稿要求
1、文稿应属于作者的原创性科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值；应未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投问题。
2、文稿应包括中英文题名、作者信息、摘要、关键词、基金项目名、参考文献，中文正文和作者简介（包括照片），文稿一律采用Word文档提交。文章字数6000~1万字，综述文章不限制字数。
3、投稿时，请注明作者联系方式（电子邮件、电话、邮寄地址）及“‘大模型与知识图谱’专题投稿”及所属方向。
4、文稿通过《大数据》官方网站http://www.j-bigdataresearch.com.cn/进行投稿，暂不支持其他投稿方式，投稿须知及文稿模板请参见网站说明。
三、重要日期
征稿截止日期：2024年7月31日
