知识图谱中链接数据质量评价研究综述

发布时间：2019-01-02 08:00

【摘要】：链接数据为知识图谱的主要表现形式,但目前链接数据的发布缺少统一标准,导致数据质量参差不齐.本文回顾了链接数据质量评价的相关研究,并根据链接数据的发展过程,将衡量数据质量的维度划分为7个类型,分别描述每个数据质量维度的特性.同时,具体介绍了冗余度、可信性的量化评价方法及波动性对链接数据质量的影响.
[Abstract]:Link data is the main form of knowledge map, but the publication of link data is lack of uniform standard, which leads to the uneven quality of data. This paper reviews the related research on the quality evaluation of linked data, and according to the development process of linked data, divides the dimension of measuring data quality into seven types, and describes the characteristics of each dimension of data quality. At the same time, it introduces the quantitative evaluation method of redundancy, credibility and the influence of volatility on the quality of link data.
【作者单位】： 武汉科技大学计算机科学与技术学院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;湖北语言与智能信息处理研究基地(武汉大学);
【基金】：国家自然科学基金(61673304;61272110) 国家社会科学基金重大计划(11&ZD189) 武汉市科技攻关计划(201110821225) 软件工程国家重点实验室(武汉大学)开放基金SKLSE2012-09-07
【分类号】：TP18;TP311.13

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本文编号：2398233