【摘 要】
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网络大数据时代的到来使得知识网络中时空信息越来越丰富.现有的知识网络描述模型对知识的时空信息的刻画不足.研究证明,利用网络中知识的时空信息以及相关性,能够提高网络中知识间的关系推断的准确率.针对以上问题,首先提出了一种包含时空信息的演化知识网络表示模型,然后研究在该网络模型上的关系推断问题,提出了一种基于背包问题的知识间关系推断方法.在多个数据集上的实验证明了所提出的关系推断方法的有效性以及对大规
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学和与技术重点实验室,北京100190;解放军信息工程大学,郑州450000
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网络大数据时代的到来使得知识网络中时空信息越来越丰富.现有的知识网络描述模型对知识的时空信息的刻画不足.研究证明,利用网络中知识的时空信息以及相关性,能够提高网络中知识间的关系推断的准确率.针对以上问题,首先提出了一种包含时空信息的演化知识网络表示模型,然后研究在该网络模型上的关系推断问题,提出了一种基于背包问题的知识间关系推断方法.在多个数据集上的实验证明了所提出的关系推断方法的有效性以及对大规模知识网络的适应性.
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