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知识图谱补全任务研究如何补全知识图谱中的缺失关系。知识图谱补全任务有许多广泛的应用,例如可以应用到轨道交通运维知识库中以支撑轨道交通的系统设计、运维优化。现有的算法在用于现实的大规模知识图谱时时间开销巨大,并且无法很好地利用知识图谱外部的数据信息。针对以上两点局限性,提出了一种基于主动学习的知识图谱补全框架。该框架结合主动学习的思想,利用链接预测预先筛选缺失知识图谱中最有可能产生链接的前k对实体对,然后充分考虑知识图谱内部信息和外部信息,采用内外部数据相结合的方式实现知识图谱的缺失补全。基于Freebas