【摘 要】
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知识图谱是一种语义化知识库,其中实体被表示成节点,关系则由边表示。一个典型的知识图谱通常将知识描述为多关系数据,并以三元组（头实体,关系,尾实体）的形式表示。虽然知识图谱存在大量的实体和事实数据,但是许多大规模知识库仍不完整,并且缺少大量的真实三元组。针对大型知识库中常见的事实三元组缺失问题,研究学者提出很多知识图谱补全模型。本文主要研究知识图谱补全技术,通过对国内外相关知识图谱补全工作的全面考察
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（批准文号:61976032）“多目标协同下语义化扩展的知识图谱补全机理及应用模式”；
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知识图谱是一种语义化知识库,其中实体被表示成节点,关系则由边表示。一个典型的知识图谱通常将知识描述为多关系数据,并以三元组（头实体,关系,尾实体）的形式表示。虽然知识图谱存在大量的实体和事实数据,但是许多大规模知识库仍不完整,并且缺少大量的真实三元组。针对大型知识库中常见的事实三元组缺失问题,研究学者提出很多知识图谱补全模型。本文主要研究知识图谱补全技术,通过对国内外相关知识图谱补全工作的全面考察,现有知识图谱补全模型分为嵌入表示模型和神经网络模型两类,并针对其中的神经网络模型进行重点研究,本文的主要内容如下:（1）为了补全知识图谱中缺失的事实三元组,本文提出一种卷积神经网络知识图谱补全方法（CNN-KGC）。该方法利用卷积神经网络高效强大的特征提取能力,深层次挖掘三元组各维度的特征信息,能够学习实体和关系嵌入向量间的深层关联。（2）为了提高知识库中真实三元组的预测精度,本文提出一种胶囊网络知识图谱补全方法（Cap Net-KGC）。该方法利用胶囊网络强有力的空间特征提取能力,可以捕获实体和关系在低维空间中的关联。不同于现有方法只关注三元组结构信息,胶囊网络模型能够在嵌入三元组中编码更多特征,深层次挖掘各维度属性信息。最后,为了评估本文提出的方法,在WN18RR、FB15k-237、WN11、FB13和SEARCH17基准数据集上进行链接预测、三元组分类和个性化搜索任务。实验结果表明,本文方法在平均排名、倒数平均排名和分类准确率等指标上均优于现有模型。
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