【摘 要】
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知识图谱查询是目前知识图谱研究中最广泛的应用,能够有效提高搜索引擎查询效率。然而,现有的知识图谱的查询研究多是基于节点标签的子图匹配。由于节点标签不能体现节点间的
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学海滨学院计算机科学系
【基金项目】
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河北省高等教育科技研究重点项目资助[ZD2017304]
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知识图谱查询是目前知识图谱研究中最广泛的应用,能够有效提高搜索引擎查询效率。然而,现有的知识图谱的查询研究多是基于节点标签的子图匹配。由于节点标签不能体现节点间的语义信息,导致查询结果的语义相关性不高。针对此问题,本文提出了一种基于本体和邻居信息的查询算法OAN（Ontology and Neighborhood）。首先,结合本体相似度和邻居相似度来确定查询节点的候选集,以此提高候选节点的语义相似度;其次,通过边检测算法移除那些不满足条件的查询节点候选集,以此减少查询规模;然后,在目标图上查找满足边标签同
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