【摘 要】
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为了帮助中华全国工商业联合会对非公有制经济市场进行更好地监管和引导,面向人员、企业、机构等非公经济实体间可能存在的隐藏关系的挖掘越发必要。本文首先根据非公经济领域的数据特性以及后续的挖掘需求构建了知识图谱,然后利用该知识图谱对实体间可能存在的隐藏关系进行了多个维度上的挖掘。本文完成的主要工作有:（1）提出了基于繁杂数据构建非公经济领域知识图谱的方法。除了可以直接用于本体构建的结构化数据之外,文本等
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【基金项目】
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中华全国工商业联合会（简称全国工商联）由科技部所启动实施的《科技创新2030—“新一代人工智能”》重大项目的申报项目——《基于大数据智能的非公经济群体感知与服务辅助技术研究及应用》中的课题三——《研究基于知识图谱、深度学习的非公经济主体、活动、事件智能识别技术》（项目编号:2020AAA0105100）； 发改委“网上工商联”工程建设；
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为了帮助中华全国工商业联合会对非公有制经济市场进行更好地监管和引导,面向人员、企业、机构等非公经济实体间可能存在的隐藏关系的挖掘越发必要。本文首先根据非公经济领域的数据特性以及后续的挖掘需求构建了知识图谱,然后利用该知识图谱对实体间可能存在的隐藏关系进行了多个维度上的挖掘。本文完成的主要工作有:（1）提出了基于繁杂数据构建非公经济领域知识图谱的方法。除了可以直接用于本体构建的结构化数据之外,文本等半/非结构化数据的存储需要先进行命名实体识别、关系抽取、实体链接等步骤;此外,非公经济数据特性和后续的挖掘也对知识图谱的构建提出了挑战。综合考虑了以上两点,研究并构建了非公经济领域的知识图谱。（2）提出了基于Bi-LSTM和其他算法的非公经济实体识别与关系抽取方法。对于文本等非结构化信息,需要从中提取实体和关系,形成相应的知识存储到知识图谱中。该方法作为非结构化信息存储到知识图谱中的第一、二步,识别出文本中不同类型的实体以及实体间对应的关系以方便后续工作的进行。（3）提出了对非公经济隐藏关系的定义。将隐藏关系分为强关联实体间隐藏关系和弱/非关联实体间的隐藏关系,并对不同类别的隐藏关系选用不同维度的数据进行挖掘研究,形成了一套基本的方法论。（4）提出了基于路径推理的强关联实体隐藏关系挖掘方法。对于在知识图谱中相连接的节点对应的实体,利用两者间路径上的信息对实体间的关系进行概括总结以及查找发现。（5）提出了基于图嵌入的弱/非关联实体隐藏关系挖掘方法。对于在知识图谱中不直接相连的节点对应的实体,利用节点周围的相关信息对实体间各个维度上的相似度进行计算,从而发现两者之间的关联性;同时,利用该方法完成知识图谱构建和补全过程中的实体链接工作。
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