关系数据库的实体间关系提取方法的研究

• 作者: 何亦征 杨卫东 王嘉庆
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 关系数据 实体间关系提取 知识图谱
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 10-16,38
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 5382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.003

摘要

知识图谱需要从大量文本、图像、数据库等信息源中提取知识,而关系数据库是其中一个重要的数据源,存储了大量高质量数据.目前,有许多研究工作集中于从关系数据库到RDF的转换,主要考虑结构信息的转换,较少研究实体间语义关系的发现.提出一种基于随机森林的数据库实体间语义关系发现与转换方法,将关系数据转换为RDF,能够有效地发现数据库中实体之间的隐含语义关系.该方法构建融合数据库模式和数据内容的特征向量,设计并实现基于随机森林的实体间语义关系发现算法;基于发现的语义关系,实现多对多、一对多等实体语义关系的转换.实验结果表明,相对于传统的直接映射算法,该方法有更高的提取质量,减少了最终生成知识图谱中的冗余与错误.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨卫东	复旦大学计算机科学与技术学院	25	185	7.0	13.0
2	何亦征		25	210	8.0	14.0
3	王嘉庆	复旦大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0