【摘 要】
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由于数据来源不全面且知识抽取技术尚未成熟,人工或自动构建的知识图谱往往并不完善。知识图谱链接预测旨在基于已有知识推理预测新知识,从而实现知识图谱补全。本文针对大规模开放领域知识图谱的链接预测问题展开研究。现有链接预测算法中,路径排序算法应用于大规模知识图谱时会产生较大的时间开销。因此,本文提出一种基于双采样随机游走的路径排序算法,旨在提高算法的运行效率。在此基础上,针对基于转移的链接预测算法忽略了
【基金项目】
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国家重点研发计划（编号2019YFC1709202）:基于复杂网络的中医古籍数据库与共享服务平台构建研究（2019-2021年）；
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由于数据来源不全面且知识抽取技术尚未成熟,人工或自动构建的知识图谱往往并不完善。知识图谱链接预测旨在基于已有知识推理预测新知识,从而实现知识图谱补全。本文针对大规模开放领域知识图谱的链接预测问题展开研究。现有链接预测算法中,路径排序算法应用于大规模知识图谱时会产生较大的时间开销。因此,本文提出一种基于双采样随机游走的路径排序算法,旨在提高算法的运行效率。在此基础上,针对基于转移的链接预测算法忽略了多步关系路径及复杂推理模式的问题,本文提出一种将双采样随机游走生成的多步路径融合到转移算法中的改进思路,旨在提高链接预测准确率。本文主要研究内容如下:（1）提出一种双采样随机游走路径排序算法（Dual-Sampling Path Ranking Algorithm,DSPRA）。本文改进路径排序算法中的采样策略,提出一种基于双层采样机制的随机游走方法,该方法分别在关系层和实体层进行粒子采样,降低了基于随机游走的路径排序算法的时间复杂度,同时不会显著影响算法的预测准确率,为减小后续融合算法的时间开销奠定基础。（2）提出一种融合双采样路径约束的转移算法（Dual-Sampling Path based TransE,DSP-TransE）。本文提出路径置信度的定义并依据融合路径约束的转移假设将双采样随机游走挖掘出的多步路径融入TransE算法中,使得TransE算法可以同时利用直接关系与多步关系路径进行表示学习,从而得到更准确的知识表示向量,提高链接预测的准确率。同时,在DSPRA算法的高效性的影响下,融合算法的时间开销的增幅显著降低。本文在大规模开放领域知识图谱数据集上进行了链接预测实验,验证了 DSPRA算法和DSP-TransE算法的有效性。
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