【摘 要】
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针对目前知识图谱查询中节点之间语义关联性不高、查询效率低等问题,提出了一种实体关联的查询方法,然后以此为基础设计并实现了基于知识图谱的企业查询系统。所提查询方法采用四层过滤模型,首先通过路径搜索找到目标节点的公共路径,从而过滤掉关联程度较低的查询节点,得到过滤集合;然后在中间两层分别对过滤集合的属性和关系计算关联度,再基于动态阈值完成图集过滤;最后综合实体关联度和关系关联度得分并排序得到最终的查询
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省教育信息化工程技术研究中心（湖北大学）,武汉城市职业学院计算机与电子信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1003801),国家自然科学基金资助项目(61977021),湖北省技术创新专项(重大项目)(2018ACA13)。
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针对目前知识图谱查询中节点之间语义关联性不高、查询效率低等问题,提出了一种实体关联的查询方法,然后以此为基础设计并实现了基于知识图谱的企业查询系统。所提查询方法采用四层过滤模型,首先通过路径搜索找到目标节点的公共路径,从而过滤掉关联程度较低的查询节点,得到过滤集合;然后在中间两层分别对过滤集合的属性和关系计算关联度,再基于动态阈值完成图集过滤;最后综合实体关联度和关系关联度得分并排序得到最终的查询结果。基于真实企业数据进行的实验结果表明,与Ness、NeMa等传统图查询方法相对比,所提方法在查询时间
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