基于知识图谱的模糊推理与应用研究

发布时间：2021-04-30 04:49

　　文章以课程网络学习资源为例,研究了多元化课程资源知识图的构建、个性化特征模型与数据挖掘、知识推理查询及剪枝与防过度剪枝的算法设计,最后实验验证了引入模糊推理对提高查全率具有贡献作用。 

【文章来源】：安徽职业技术学院学报. 2020,19(04)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 相关理论
    1.1 知识图谱
    1.2 模糊理论
2 知识图谱模糊推理
    2.1 知识判断模糊集与逻辑运算
    2.2 模糊推理规则
        (1）同一论域上的推理
        (2）不同论域上的推理
        (3）似然推理与条件推理
    2.3 推理过程
3 应用研究
    3.1 环境搭建
        3.1.1 在线课程资源知识图谱构建
        3.1.2 个性化特征模型及数据挖掘
            （1）特征模型
            (2）数据计算与挖掘
    3.2 个性化知识查询
        3.2.1 个性特征值单位化处理与模糊判定推理
        3.2.2 知识查询过程
4 实验结果与分析
5结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]融合知识图谱与用户评论的商品推荐算法[J]. 汤伟韬,余敦辉,魏世伟.  计算机工程. 2020(08)
[2]大规模企业级知识图谱实践综述[J]. 王昊奋,丁军,胡芳槐,王鑫.  计算机工程. 2020(07)
[3]融合关系挖掘与协同过滤的物品冷启动推荐算法[J]. 任永功,石佳鑫,张志鹏.  模式识别与人工智能. 2020(01)



本文编号：3168867