基于时变半边图的知识图谱补全系统

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伴随着互联网的飞速发展,如何表示与规划互联网中的知识成为了当下研究的焦点,这使得知识图谱应运而生。但是,目前的知识图谱仍旧处于发展阶段,尚未达到完善的程度。虽然知识图谱中含有大量的知识,但对于一些冷门的或者不常用的知识,其覆盖率依旧不足。目前的知识图谱中的知识均使用RDF三元组——即<头实体,关系,尾实体>——的形式表示,无法使用这个形式表示的知识就无法加入知识图谱中,这使得知识图谱的刚性非常大,因为现实生活中存在着许多无法用这个方式表示的知识。同时,目前的知识图谱对知识的时效性的处理工作并未做充足的研究。针对以上问题,本文提出了基于时变半边图的知识图谱补全系统,其主要内容如下:第一,本文介绍了知识图谱的研究背景,剖析了当前知识图谱存在的上述两个问题,确立了本文研究的必要性,进而引出参考半边和引入时变半边图的方法来解决这些问题。第二,本文提出了使用动态知识图谱、半边和静态知识图谱三者相结合的基于时变半边图的知识图谱补全算法。动态知识图谱中的三元组可以使用Con Mask*算法进行常规补全,也可以使用半边的分解重构算法进行补全。其中的三元组可以分解为半边用以表示三元组无法表示的知识,半边也可以重构为三元组来实现知识图谱的动态分解重构。静态知识图谱中储存带有时间范围的过时三元组和半边,以实现知识的时效性处理。三个部分相辅相成,共同构成本文的理论核心。第三,在算法的理论基础上,本文设计并实现了基于时变半边图的知识图谱补全系统。系统主要模块分为动态知识图谱模块、半边模块、静态知识图谱模块和查询模块。主要数据库为动态知识库、半边和静态知识库。系统使用Java语言开发,实验采用的数据集为FB15k、DBpedia50k和DBpedia500k。从系统实验测试结果看,本文提出的基于时变半边图的知识图谱补全算法的效果足以满足用户的需求。
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