【摘 要】
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随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院,中南财经政法大学统计与数学学院,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“大数据环境下基于领域知识获取与对齐的观点检索研究”(71373286),国家自然科学基金重大课题“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”(71790612)
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随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通
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