一种采用贝叶斯推理的知识图谱补全方法

• 作者: 李兆兆 段宏宇 翟社平 郭琳 马越 高山
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 995-999
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.05.023

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟社平	西安邮电大学计算机学院	35	109	7.0	8.0
2	郭琳	西安邮电大学计算机学院	11	32	4.0	5.0
3	李兆兆	西安邮电大学计算机学院	7	32	3.0	5.0
4	段宏宇	西安邮电大学计算机学院	6	30	3.0	5.0
5	高山	西安邮电大学计算机学院	7	54	4.0	7.0
6	马越	西安邮电大学经济与管理学院	2	10	1.0	2.0