【摘 要】
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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
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院; 西安邮电大学经济与管理学院;
【基金项目】
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工业和信息化部通信软科学项目(2017-R-22)资助;陕西省教育厅科学研究计划项目(12JK0733)资助;陕西省社会科学基金项目(2016N008)资助;西安市社会科学规划基金项目(17X63)资助;西安邮电大学研究生创(114-602080105)资助
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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.
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