知识图谱学习和推理研究进展

发布时间：2018-03-02 00:23

  本文关键词： 知识图谱 链接预测 实体解析 知识图谱完善　出处：《小型微型计算机系统》2016年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：知识图谱是在大数据时代背景下产生的一种新型知识表示方式和数据管理模式.学习和推理是知识图谱应用研究的核心内容之一,主要任务是链接预测、实体解析和基于聚类的链接等,它能够进一步完善知识图谱,并解决问题回答和信息检索等领域问题,因此,学习和推理的算法研究具有十分重要的意义.国内知识图谱研究和应用正处于开展阶段,学习和推理算法的中文文献相对较少,针对当前知识图谱的学习和推理算法进行了归纳总结和介绍,比较各种算法的优缺点,同时对当前研究中所面临的一些主要问题及发展方向进行了探讨.
[Abstract]:Knowledge map is a new type of knowledge representation and data management mode produced under the background of big data era. Learning and reasoning is one of the core contents of the applied research of knowledge map, and the main task is link prediction. Entity parsing and cluster-based links can further improve the knowledge map and solve problems in areas such as question answering and information retrieval. The study of learning and reasoning algorithms is of great significance. The research and application of knowledge map in China is in the process of being carried out, and the Chinese literature on learning and reasoning algorithms is relatively few. This paper summarizes and introduces the current learning and reasoning algorithms of knowledge atlas, compares the advantages and disadvantages of various algorithms, and discusses some main problems and development directions in the current research.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;厦门大学自动化系;台湾元智大学资讯学院;厦门理工学院计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(61202144)资助 福建省教育厅科技项目(JA14243,JA15082)资助 福建省引导性项目(2016Y0060)资助
【分类号】：TP391.1;TP18

【参考文献】

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1 杜亚军;吴越;;微博知识图谱构建方法研究[J];西华大学学报(自然科学版);2015年01期

2 金贵阳;吕福在;项占琴;;基于知识图谱和语义网技术的企业信息集成方法[J];东南大学学报(自然科学版);2014年02期

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1 胡芳槐;基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究[D];华东理工大学;2015年

【共引文献】

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2 董露露;;基于网络数据的企业知识图谱可视化[J];合肥师范学院学报;2016年03期

3 周湘超;詹磊;吴庆;陈义明;;专家知识图谱构建研究[J];电脑知识与技术;2016年07期

4 陆晓华;张宇;钱进;;基于图数据库的电影知识图谱应用研究[J];现代计算机(专业版);2016年07期

5 胡刚;王嘉梅;李炳泽;张建营;林碧彤;汤雪;;基于泰文社交网络的用户行为可视化方法探讨[J];网络安全技术与应用;2015年04期

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【二级参考文献】

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9 章成志,侯汉清,丁璇;中文Web概念挖掘系统设计与测评[J];上海交通大学学报;2003年S1期

10 潘虹;徐朝军;;LCS算法在术语抽取中的应用研究[J];情报学报;2010年05期

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本文编号：1554244