基于概率推理的知识图谱链接预测方法 |
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引用本文: | 姚建军,李剑宇,岳昆,段亮,付晓东.基于概率推理的知识图谱链接预测方法[J].计算机集成制造系统,2023(10):3483-3495. |
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作者姓名: | 姚建军 李剑宇 岳昆 段亮 付晓东 |
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作者单位: | 1. 云南大学信息学院;2. 云南大学云南省智能系统与计算重点实验室;3. 昆明理工大学信息工程与自动化学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(62002311);;云南省重点实验室建设资助项目(202205AG07003);;云南省基础研究资助项目(202201AT070394); |
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摘 要: | 为了有效发现实体间隐含的关联关系并对其进行量化,以全面准确地进行知识图谱(KG)链接预测,提出基于概率推理KG链接预测方法。该方法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,进一步构建描述不同实体依赖关系的规则链接贝叶斯网(RLBN),将KG的链接预测任务转换为RLBN的概率推理任务来计算实体间的关联度,从而预测实体间的链接关系。实验结果表明,基于RLBN的KG链接预测精确率和召回率优于其他方法,验证了所提模型的有效性与高效性。
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关 键 词: | 知识图谱 链接预测 贝叶斯网 Horn子句 概率推理 |
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