【摘 要】
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知识图谱（Knowledge Graph,KG）以强大的语义处理能力与开放互联能力成为人工智能领域研究的热点。然而,KG中的知识并不完善,部分实体之间缺少链接,导致KG的使用受到极大的限制。KG的链接预测任务旨在为实体间缺失的链接进行预测,其中,根据KG中的知识计算实体间存在链接的可能性,预测缺失的实体链接,是KG链接预测的核心任务之一,也是本文研究的链接预测问题。KG中的实体之间存在着相互依赖关
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知识图谱（Knowledge Graph,KG）以强大的语义处理能力与开放互联能力成为人工智能领域研究的热点。然而,KG中的知识并不完善,部分实体之间缺少链接,导致KG的使用受到极大的限制。KG的链接预测任务旨在为实体间缺失的链接进行预测,其中,根据KG中的知识计算实体间存在链接的可能性,预测缺失的实体链接,是KG链接预测的核心任务之一,也是本文研究的链接预测问题。KG中的实体之间存在着相互依赖关系,且具有不确定性,如何描述不同实体间的隐含链接关系、并对其存在的可能性进行定量度量,是准确预测实体间存在链接的重要保证。基于规则挖掘发现缺失链接是一种有效的KG链接预测方法,然而,该方法不能有效发现实体间隐含的关联关系并对其进行量化,难以全面准确地实现KG的链接预测任务。为此,本文以描述实体间隐含关联关系并度量链接存在的可能性为目标,基于AMIE算法挖掘KG中的规则,并将其转换为Horn子句。进一步,以贝叶斯网（Bayesian Network,BN）这一概率图模型作为描述KG实体间不确定依赖关系的表示和推理框架,利用Horn子句构建描述实体间相互关联的规则链接贝叶斯网（Rule-Link Bayesian Network,RLBN）。把KG的链接预测任务转换成RLBN的概率推理任务、计算实体间的关联度,作为链接存在的依据从而实现链接预测任务。本文的主要工作概括如下:（1）针对查询实体,利用AMIE算法挖掘KG中描述查询实体与候选实体集依赖关系的逻辑规则,设计加权函数计算规则的权值,并提出了抽取最优规则关联实体集的分支限界算法,获取与查询实体关联的实体集。（2）为了构建RLBN的结构,将查询实体的规则关联实体集表示为Horn子句并等价地转换为有向无环图。此外,提出概率分配函数并利用Horn子句中的逻辑约束来计算各节点的条件概率表。（3）为了高效地完成链接预测任务,本文基于BN推理机制提出RLBN的近似推理算法,计算实体间的关联度,并将其作为预测链接存在性的依据。（4）基于不同规模、类型的数据集上,选择多组对比方法,对RLBN的链接预测方法及模型的构建进行了实验测试,实验验证了模型的有效性和高效性,并且为了更加直观地展示RLBN模型,本文设计并实现了简单的模型原型系统。
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