基于实体相似度信息的知识图谱补全算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 13次 | 上传用户：xxw1314159

【摘要】

：

为了解决知识图谱的链接预测问题,提出了一种共享变量的神经网络模型(LCPE),该模型通过将实体和关系嵌入到向量空间中实现对链接的预测。通过分析Unstructured Model,推导出在向量空间中两个有关系的实体嵌入距离更近,即相似的实体之间更可能具有关系,LCPE模型将ProjE模型和实体之间的相似度信息进行融合,在判断两个实体是否有关系的基础上判断具体关系类型。三元组预测实验中,LCPE模型

【作者】

：

王子涵邵明光刘国军郭茂祖毕建东刘扬

【机构】

：

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2018年11期

【关键词】

：

知识图谱链接预测嵌入向量神经网络相似度

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61671188,61571164,61502122),国家重点研发计划项目(2016YFC0901902)

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