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【英文篇名】 |
Knowledge graph completion algorithm based on similarity between entities |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
王子涵;
邵明光;
刘国军;
郭茂祖;
毕建东;
刘扬; |
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【英文作者】 |
WANG Zihan;
SHAO Mingguang;
LIU Guojun;
GUO Maozu;
BI JiANDong;
LIU Yang;
College of Computer Science and Technology;
Harbin Institute of Technology;
Beijing Key Laboratory of Intelligent Processing for Building Big Data;
Beijing University of Civil Engineering and Architecture; |
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【作者单位】 |
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室; |
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【文献出处】 |
计算机应用
, Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱
2018年 11期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
知识图谱;
链接预测;
嵌入向量;
神经网络;
相似度; |
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【英文关键词】 |
knowledge graph;
link prediction;
embedding vector;
neural network;
similarity; |
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【摘要】 |
为了解决知识图谱的链接预测问题,提出了一种共享变量的神经网络模型(LCPE),该模型通过将实体和关系嵌入到向量空间中实现对链接的预测。通过分析Unstructured Model,推导出在向量空间中两个有关系的实体嵌入距离更近,即相似的实体之间更可能具有关系,LCPE模型将ProjE模型和实体之间的相似度信息进行融合,在判断两个实体是否有关系的基础上判断具体关系类型。三元组预测实验中,LCPE模型在与ProjE模型参数规模相同的情况下,在公开数据集WN18中,正例三元组的平均得分排名(Mean Rank)比ProjE提前了11,而正例三元组在前10名中出现的概率Hit@10比ProjE提升了0.2个百分点;在FB15k中,Mean Rank提前了7.5,Hits@10平均提升了3.05个百分点:证明了LCPE模型能够将实体相似度信息融入ProjE中并有效提升预测准确度。 |
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【英文摘要】 |
In order to solve the link prediction problem of knowledge graph,a shared variable network model named LCPE( Local Combination Projection Embedding) was proposed,which realized the prediction of links by embedding entities and relationships into vector space. By analyzing the Unstructured Model,it was derived that the distance between related entities' embedding was shorter in the vector space,in other words,similar entities were more likely to be related. In LCPE model,ProjE model was used based on similar... |
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【基金】 |
国家自然科学基金资助项目(61671188,61571164,61502122);
国家重点研发计划项目(2016YFC0901902)~~ |
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【更新日期】 |
2018-11-28 |
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【分类号】 |
TP18 |
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【正文快照】 |
0引言在知识图谱中,知识以三元组〈头实体,关系,尾实体〉的形式存储,使得知识能够得到结构化整理[1],但是知识图谱中的知识称不上完善,尤其是在大规模知识图谱中,需要不断补充实体关系进行知识图谱补全[2],而由于信息量过大,实体之间的关系多且复杂,传统的利用链接预测的方法已 |
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