【摘 要】
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知识图谱的不确定性导致节点之间的语义关联性不高，抽取出的文本存在较多冗余和噪声，无法准确捕捉用户的查询意图。为解决上述问题，提出改进贝叶斯框架的知识图谱关联查询算法。通过将知识图谱中的文本输入深度卷积神经网络，编码处理获得文本表示，并在非对称映射的基础上获得结构表示，以此获得知识图谱关系与实体之间的关系。采用低秩矩阵映射补全知识图谱中的尾实体和头实体。优化贝叶斯推理框架对实体量化处理，挖掘知识图谱
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究计划项目（KJQN202101903）；
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知识图谱的不确定性导致节点之间的语义关联性不高，抽取出的文本存在较多冗余和噪声，无法准确捕捉用户的查询意图。为解决上述问题，提出改进贝叶斯框架的知识图谱关联查询算法。通过将知识图谱中的文本输入深度卷积神经网络，编码处理获得文本表示，并在非对称映射的基础上获得结构表示，以此获得知识图谱关系与实体之间的关系。采用低秩矩阵映射补全知识图谱中的尾实体和头实体。优化贝叶斯推理框架对实体量化处理，挖掘知识图谱中存在的数据集，并计算关系关联度和属性关联度，根据得分排序查询结果，完成知识图谱的关联查询。实验结果表明，所提算法的F1值在0.8以上，且准确率和召回率高，说明具有良好的查询性能。
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