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摘要:
针对基于单一关系路径的链路预测方法无法挖掘知识图谱中不同路径之间影响的问题,提出了一种基于多关系路径的链路预测方法.首先,采用基于路径信息的相似性指标来计算所有关系路径之间的相似度.然后,将不同路径之间的关系投影延伸至新的路径投影和路径约束,并采用随机梯度下降执行训练过程,从而能够在隐式空间中通过低维表示学习筛选出不同路径之间的显式特征.在安然邮件数据集和美国国家自然科学基金会数据集上进行了验证分析.实验结果表明,相比于其他多种路径链路预测算法,该算法在MAP和AUC指标上的最大提升幅度约20%,表现出更高的预测精度.
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文献信息
篇名 知识图谱中基于多关系路径的链路预测方法
来源期刊 电子测量技术 学科
关键词 链路预测 知识图谱 多关系路径 路径投影
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 通信技术|Communication Technology
研究方向 页码范围 135-138
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.19651/j.cnki.emt.2105695
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
链路预测
知识图谱
多关系路径
路径投影
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
出版文献量(篇)
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