一年一度的 IEEE 知识图谱国际会议（ICKG）为知识发现和图谱学习领域的原创研究成果展示、机遇与挑战探讨以及创新实践开发经验的交流与传播提供了一个重要的国际平台。会议涵盖数据知识发现的各个方面，尤其侧重于图谱学习和知识图谱，涵盖算法、软件和平台等。ICKG 2025 旨在吸引来自知识工程、表示学习、大数据分析、统计学、机器学习、模式识别、数据挖掘、知识可视化、高性能计算和万维网等广泛领域的研究人员和应用开发者，推广新颖、高质量的研究成果和创新解决方案，以应对处理具有依赖关系的数据学习各个方面的挑战。所有被录用的论文将由 IEEE 计算机学会出版在会议论文集中。

1、委员会
会议和地方组织主席
George A. Papadopoulos、塞浦路斯大学
会议联合主席
Dan Guo、 合肥工业大学
项目主席
Cesare Alippi、意大利瑞士大学
Shirui Pan、格里菲斯大学
地方组织副主席
Irene Kinlanioti、雅典国立技术大学
财务主席
Constantinos Pattichis、塞浦路斯大学
指导委员会主席
Xindong Wu、合肥工业大学

• 知识发现和图学​​习的基础、算法、模型和理论
• 大数据知识工程
• 数据科学与工程的机器学习、数据挖掘和统计方法
• 碎片化知识的获取、表征和演化
• 碎片化知识建模与在线学习
• 知识图谱和知识地图
• 图学习的安全性、隐私性、公平性和信任度
• 图学习中的解释、规则和关系发现
• 地理空间和时间知识发现与图形学习
• 本体论和推理
• 碎片化知识的拓扑与融合
• 知识图谱导航与交互的可视化、个性化与推荐
• 知识图谱系统和平台及其效率、可扩展性和隐私性
• 知识发现和图形学习在网络、医学、教育、医疗保健和商业等所有领域的应用和服务
• 大知识体系与应用
• 用于图形挖掘的众包、深度学习和边缘计算
• 大型语言模型及应用
• 支持知识和图形学习的开源平台和系统
• 图表的数据集和基准
• 神经符号和混合人工智能系统
• 图检索增强生成

特别专题

每个专题会议由各自的专题会议主席负责，论文也包含在会议论文集中。

• 特别专题 01：KGC 和知识图谱构建
• 特别轨道 02：KR 和 KG 推理
• 特别专题 03：KG 和大型语言模型
• 特别专题 04：GNN 和图学习
• 特别专题 05：问答和图形数据库
• 特别专题 06：KG 和多模态学习
• 特别轨道 07： KG 与知识融合
• 特别轨道08：行业与应用

1、重要日期

论文提交日期： 2025 年 6 月 20 日至 2025 年 7 月 4 日（AoE）
作者通知：2025 年 9 月 5 日
照相排版和版权表格：2025 年 9 月 20 日
作者注册截止日期：2025年9月20日
提前（非作者）注册：2025 年 10 月 10 日
会议：2025年11月13-14日

2、投稿指南

论文提交长度不得超过 8 页，采用 IEEE 双栏格式，包含参考文献和任何可能的附录。超过 8 页的论文将被拒稿，恕不审核。所有提交的论文将由程序委员会根据技术质量、原创性、重要性和清晰度进行审核。对于综述类论文，请在描述性论文标题前加上“Survey:”，后接实际论文标题。例如，一篇题为“A Literature Review of Streaming Knowledge Graph”的论文应更改为“Survey: A Literature Review of Streaming Knowledge Graph”。此举旨在方便审稿人和主席清晰地审阅和处理论文。论文被接受后，可从照相排版稿中删除“Survey:”等字样。

对于特殊轨道论文，请在描述性论文标题前添加“SS##:”，其中“##”为两位数的特殊轨道 ID。例如，一篇题为“增量知识图谱学习”的论文，如果申请的是特殊轨道 01（机器学习和知识图谱），则应改为“SS01：增量知识图谱学习”。

所有稿件均以全文形式提交，并根据其科学价值进行评审。评审流程为单盲，这意味着每篇投稿都应列出所有作者和所属机构。没有单独的摘要提交步骤。没有单独的工业、应用或海报提交环节。稿件必须通过在线提交系统以电子方式提交。不接受电子邮件提交。为确保格式正确，请使用美国信函格式文件作为投稿模板。这些文件包括 LaTeX 和 Word。

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