【摘 要】
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二元关系通常指的是一对实体或者一个实体与一个字面量间的联系。现实世界中存在许多复杂关系涉及到不止两个实体,这样的关系称之为多元关系。对多元关系的识别有助于从更高的层次分析和利用知识。目前关于多元关系挖掘的研究主要集中于面向文本的多元关系抽取,然而以二元关系为基本结构的知识图谱中蕴含了丰富的多元关系知识,能够为多元关系挖掘提供大量结构化的素材。目前尚未有学者对知识图谱中的多元关系挖掘方法进行系统性研
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二元关系通常指的是一对实体或者一个实体与一个字面量间的联系。现实世界中存在许多复杂关系涉及到不止两个实体,这样的关系称之为多元关系。对多元关系的识别有助于从更高的层次分析和利用知识。目前关于多元关系挖掘的研究主要集中于面向文本的多元关系抽取,然而以二元关系为基本结构的知识图谱中蕴含了丰富的多元关系知识,能够为多元关系挖掘提供大量结构化的素材。目前尚未有学者对知识图谱中的多元关系挖掘方法进行系统性研究。在知识图谱中构成一个多元关系的二元子关系存在频繁共现的现象,因此本文利用频繁子图挖掘的思想在知识图谱中进行多元关系挖掘,提出了知识图谱中的多元关系挖掘方法:NR-Miner。本文的主要工作内容总结如下:1.提出了多元关系的模式扩展方法。针对知识图谱的多标签图特性,本文提出多标签模式的扩展方法。针对多元关系与频繁相关关系之间的差异性,本文首先提出关系节点的选择方法,其次通过对多元关系的分析,提出多元关系模式扩展方法。2.提出了多元关系的支持度计算方法。现有的支持度定义无法适应知识图谱的多标签图特性,本文首先提出一种多标签模式的支持度定义MMNI;多元关系与频繁相关关系之间存在差异性对支持度计算也存在影响,本文利用多元关系的特点,优化多标签模式支持度定义MMNI,提出多元关系支持度NMNI;接着从理论上证明MMNI与NMNI的性质;最后提出支持度计算过程中的实例枚举优化方法。3.提出了多元关系剪枝方法并进行多元关系模式闭合性研究。首先利用DFS编码的思想,提出多标签图的同构判断方法,并用以剪枝同构的多元关系模式;其次分析挖掘过程中的其他剪枝方法对于剪枝频繁相关关系起到的作用;最后对频繁多元关系挖掘模块得到的频繁模式进行闭合性分析,并设计非闭合模式过滤方法,得到满足闭合性、频繁性、连通性、整体性的频繁多元关系。在常见知识图谱数据集上的实验表明:本文提出的多元关系挖掘方法NR-Miner能够精确、全面、有效地挖掘出知识图谱中的多元关系,为多元关系挖掘的研究提供了一种新的思路。
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