基于知识图谱的地点检索技术研究

发布时间：2022-10-17 13:20

　　随着互联网的日渐普及,信息检索成为当今生活中不可或缺的部分,其中与空间信息相关的地点检索更是用户日常检索中的重要组成部分。然而随着数据量的急剧增大,传统基于文本的关键词检索方式在检索速度和准确度方面都受到了巨大的挑战。为了解决大数据背景下检索速度和检索准确度较低的问题,知识图谱应运而生。基于知识图谱的地点检索以用户语义为核心,将知识抽象为实体,并利用用户的查询时间、空间位置等信息试图理解用户在某个时刻某个地点的查询语义和期望需求,从而有效的提升地点检索的速度和准确度。知识图谱地点检索方法主要分为图数据库检索和RDF（Resource Description Framework）数据检索。图数据库检索方式具有较高的检索速度,但是无法充分综合用户语义和空间信息进行结果筛选和排序,检索准确度不高,另外用户需要了解底层存储结构和查询语言,不能适用广大的普通用户;基于RDF数据的检索方法能较好的表达语义信息,其中KSP（Top-K Relevant Semantic Place Retrieval）是一种目前在小规模RDF有向图上具有较好效果的检索方法,然而为了表达更完整的语义信息需要将RDF有... 

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 知识图谱存储形式的研究现状
        1.2.2 知识图谱检索方法的研究现状
        1.2.3 空间文本信息技术的研究现状
        1.2.4 研究现状总结
    1.3 研究目标与意义
    1.4 研究内容
    1.5 论文组织结构
第2章 知识图谱的预处理与索引构建
    2.1 知识图谱的预处理与索引构建架构
    2.2 预处理与问题模型
        2.2.1 相关定义
        2.2.2 关键词倒排索引
        2.2.3 问题模型
    2.3 语义距离索引
        2.3.1 相关定义
        2.3.2 实体标记索引
        2.3.3 轻量级语义距离索引
    2.4 空间索引
        2.4.1 相关定义
        2.4.2 线性四叉树索引
        2.4.3 线性均匀四叉树索引
    2.5 空间语义混合索引
    2.6 小结
第3章 地点检索查询算法与排序模型
    3.1 地点检索查询算法与排序模型架构
    3.2 排序模型
        3.2.1 排序算法
        3.2.2 Top-K最小堆
    3.3 模糊查询阶段
        3.3.1 模糊查询算法模型
        3.3.2 动态界限查询算法
    3.4 精确查询阶段
    3.5 小结
第4章 系统测试与分析
    4.1 系统设计与架构
        4.1.1 知识图谱检索系统简介
        4.1.2 系统架构
    4.2 实验环境
    4.3 实验数据集
    4.4 系统测试
        4.4.1 参数确认实验
        4.4.2 索引性能与代价实验
        4.4.3 查询算法实验
        4.4.4 检索系统性能实验
    4.5 小结
第5章 结束语
    5.1 论文总结
    5.2 论文展望
致谢
参考文献
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于压缩实体摘要图的RDF数据关键词查询[J]. 林晓庆,马宗民.  东北大学学报(自然科学版). 2017(01)
[2]融合知识图谱的查询扩展模型及其稳定性研究[J]. 郝林雪,张鹏,宋大为,候越先.  计算机科学与探索. 2017(01)
[3]基于KD树和R树的多维云数据索引[J]. 何婧,吴跃,杨帆,尹春雷,周维.  计算机应用. 2014(11)



本文编号：3692143