基于贝叶斯网的知识图谱链接预测

发布时间：2018-01-04 19:40

本文关键词：基于贝叶斯网的知识图谱链接预测　出处：《计算机科学与探索》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：结合外部知识,使用特定方法进行知识图谱的链接预测,即知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域研究的热点和关键。以电子商务应用为背景,基于已经构建好的描述用户兴趣的知识图谱,结合外部数据集,以贝叶斯网这一重要概率图模型作为不同商品之间相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对商品属性进行统计计算,构建反映商品之间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量地判断商品节点与用户节点之间存在链接的真实性,得到真实和完整的知识图谱,为个性化推荐和关联查询提供依据。建立在真实数据上的实验结果表明,提出的模型和算法是有效的。
[Abstract]:Combination of external knowledge, use of specific methods of mapping knowledge link prediction, namely the lack of information in the discovery and mapping of knowledge reduction, is currently a hot research field and key knowledge map. Applying electronic commerce as the background, the knowledge map has been constructed based on the user interest description, combined with the external data set to the Bayesian network a probability graph model and as uncertainty representation and reasoning framework similar to the different commodity, through the statistics of the commodity attribute calculation, to construct a Bayesian network relationship between commodity and reflect similar, probabilistic reasoning mechanism based on quantitative estimation of real existence link between commodity nodes and user nodes, get real and knowledge map complete, provide the basis for personalized recommendation and related queries. Experimental results based on real data show that the proposed model and algorithm The law is effective.

【作者单位】：云南大学信息学院;云南大学信息技术中心;
【基金】：国家自然科学基金Nos.61472345,61562090,61402398 云南省应用基础研究计划No.2014FA023 云南大学创新团队培育计划No.XT412011;云南大学青年英才培养计划No.WX173602;云南大学研究生科研创新基金项目~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言由于数据来源广泛,尤其是Web数据更加杂乱,构建随着信息技术的不断发展和成熟,Web技术正在KG的源数据中往往存在大量错误及缺失信息。对从网页之间的链接向包含各种实体以及实体之间关于存储KG的知识库而言,尽管拥有大规模的数据,系的数据链接转变,传统的文本万维网逐步

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