大规模演化知识网络中的关联推理

被引：13

作者：

赵泽亚 ^{[1
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贾岩涛 ^{[1
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王元卓 ^{[1
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靳小龙 ^{[1
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程学旗 ^{[1
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机构：

[1] 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所)

[2] 解放军信息工程大学

[3] 中国天绘卫星中心

来源：

计算机研究与发展 | 2016年 / 02期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

关联推理; 演化知识网络; 背包问题; 链接延展模式; 知识库;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

网络大数据时代的到来使得知识网络中时空信息越来越丰富.现有的知识网络描述模型对知识的时空信息刻画不足.研究证明,利用网络中知识的时空信息以及相关性,能够提高网络中知识间的关联推理的准确率.针对以上问题,首先提出了一种包含时空信息的演化知识网络表示模型,然后研究在该网络模型上的关联推理问题,提出了一种基于背包问题的知识间关联推理方法.在多个数据集上的实验证明了所提出的关联推理方法的有效性以及对大规模知识网络的适应性.

引用

页码：492 / 502

页数：11

共 7 条

[1]

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[2]

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[3]

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