【摘 要】
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关联实体是知识的直观表达方式,知识图谱（Knowledge Graph,KG）包含大量三元组形式的关联实体,为知识驱动的应用提供结构化资源。给定查询,KG关联实体排序通过量化评价关联强度,明确候选实体的先后顺序。KG关联实体排序是实体链接、实体推荐、关联查询和关联实体推理等面向实体应用的重要环节。同时,KG关联实体排序是增强智能系统在知识发现、融合和计算过程中关联分析能力的关键要素,具有重要意义。
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关联实体是知识的直观表达方式,知识图谱（Knowledge Graph,KG）包含大量三元组形式的关联实体,为知识驱动的应用提供结构化资源。给定查询,KG关联实体排序通过量化评价关联强度,明确候选实体的先后顺序。KG关联实体排序是实体链接、实体推荐、关联查询和关联实体推理等面向实体应用的重要环节。同时,KG关联实体排序是增强智能系统在知识发现、融合和计算过程中关联分析能力的关键要素,具有重要意义。KG显式的链接数据及规范的实体描述,是关联实体排序的主要依据,然而,KG存在封闭性和不完备性。Web环境下,动态演变的数据蕴含着类型丰富、实时新颖的关联特征,为精准衡量关联强度提供了外部资源。频繁模式挖掘是基于共现原理,面向依赖分析的典型算法,结合Web来源数据可有效发现KG外隐含、潜在的关联特征。频繁模式挖掘算法采用自底向上方式,适用于多种数据类型,是融合KG和Web资源的技术基础。同时,图模型具备简练高效的关联表达和信息建模能力,是整合多类型关联特征的可行框架。因此,本文提出基于频繁模式挖掘的实体依赖图模型（Entity Dependency Graph Model,EDGM）,通过图表示学习获取关联强度,进而实现关联实体排序。本文的主要研究内容可以概括如下:（1）针对KG和Web中多源异构数据形式不统一、实体存在歧义、关系不明确等问题,定义EDGM,借助KG关联特征召回候选实体,提出基于频繁模式挖掘对图模型结构进行学习的算法,将不同来源的关联实体整合到统一框架。（2）针对基于局部共现和单一关联因素方法存在的局限性,综合频率、共现和KG类型相似度等不同层面的关联特征,通过定义EDGM权重的性质,给出一种从全局视角融合多种特征的关联强度量化计算方法,增强了模型的全面性和可扩展性。（3）根据EDGM的属性和特点,改进原有节点序列采样机制,提出一种带扩展队列的随机游走采样算法,提升实体向量对EDGM图结构上下文关联性质的表征能力。（4）基于真实世界数据集,选择多组对比方法,对EDGM的排序结果进行有效性测试,并分析超参数对图结构学习和排序指标的影响。实验结果表明,本文提出的基于EDGM的关联实体排序结果,与金标准保持较高的一致性,也具备较好的稳定性。
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