知识图谱中的关联实体发现

来源 :云南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:hongxu815
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知识图谱(Knowledge Graph,KG)中的关联实体发现任务旨在为用户输入的查询实体推荐一组最相关的实体集合.许多实体在KG中没有显式地链接,但隐式地关联在用户生成的数据中.因此,引入用户数据可得到更加丰富的实体关联信息,利用用户与实体的交互信息(记为用户?实体数据)可提高KG关联实体发现的准确性.基于用户?实体数据中挖掘到的频繁项,首先,构建实体关联规则(Entity Association Rule,EAR)对实体间的关联信息建模,并利用置信度评估实体间的关联强度;然后,基于分支限界法算法获得最优的实体关联规则,得到与查询实体最相关的关联实体集合.在两个真实世界数据集上的实验结果表明,相较于传统基于KG结构的方法,EAR发现top 1关联实体的准确率分别提高了10.7%、4.1%.
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