一种采用贝叶斯推理的知识图谱补全方法

被引：18

作者：

翟社平 ^{[1
]}

郭琳 ^{[1
]}

高山 ^{[1
]}

段宏宇 ^{[1
]}

李兆兆 ^{[1
]}

马越 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安邮电大学计算机学院

[2] 西安邮电大学经济与管理学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2018年 / 39卷 / 05期

关键词：

知识图谱补全; 链接预测; 贝叶斯推理; RDFS蕴含模式; 图数据库;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TP393.09 [];

学科分类号：

081203 ; 0835 ; 080402 ;

摘要：

为了适应Web数据信息高度动态化的发展趋势,针对知识图谱的补全更新实时性欠佳的问题,提出一种知识图谱补全的链接预测方法.该方法运用贝叶斯网络概率推理图模型优势并结合本体推理规则,对知识图谱节点间依赖程度进行定量分析,旨在充分挖掘模型潜在因素,实现正确预测.实验结果表明,该方法能有效提升知识图谱的链接预测效率,保证较高的预测准确度,并及时更新知识图谱.

引用

页码：995 / 999

页数：5

共 5 条

[1]

贝叶斯网络应用基础研究.[D].董立岩.吉林大学.2007, 03

[2] 知识图谱研究进展 [J].