【摘 要】
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以电子商务应用为背景,以贝叶斯网作为知识表示和推理的框架,研究基于贝叶斯网的知识图谱(KG)关联查询处理技术,提出将KG中描述的领域知识与用户行为记录中蕴含的知识进行有
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472345,61562090,61662087,61462093);云南大学青年英才培育计划资助项目(WX173602);云南大学科研基金资助项目(2017YDJQ06,2018YDJQ016)
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以电子商务应用为背景,以贝叶斯网作为知识表示和推理的框架,研究基于贝叶斯网的知识图谱(KG)关联查询处理技术,提出将KG中描述的领域知识与用户行为记录中蕴含的知识进行有效融合的方法,从而构建描述商品间关联关系及其不确定性的贝叶斯网;基于贝叶斯网的推理算法来计算商品间的间接关联关系,旨在为商品分类、用户定向和个性化推荐等典型应用提供解决方案。针对大规模KG和海量的用户行为记录,基于Spark给出模型构建和概率推理的并行算法。基于真实数据的实验结果表明,提出的KG关联查询处理方法能以接近90%的召回率发现KG中未直接表示的关联关系,且对于包含超过1亿条边的KG也能高效地实现关联查询处理。
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