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基于知识表示学习的实时语义数据流推理
被引量：
1
1
作者
高峰
熊辉
顾进广
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第2期26-31,94,共7页
传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则...
传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。
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关键词
实时
语义
推理
语义数据流
处理
知识表示学习
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职称材料
基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理
2
作者
高峰
姚光涛
顾进广
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期55-64,共10页
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示...
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。
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关键词
语义数据流
数据流
引擎
推理
知识表示学习
知识图谱
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职称材料
定义及验证UML Statechart图中的数据流语义
被引量：
1
3
作者
陆公正
吴澜波
张广泉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第24期56-59,共4页
在传统的UML Statechart图中加入了数据流对象后,因为UML Statechart图缺乏精确的数据流语义,所以不适合应用UML Statechart图对工作流中的数据流进行建模并验证其正确性。为了解决这一问题,选择标记转换系统(LTS)作为语义域,并用结构...
在传统的UML Statechart图中加入了数据流对象后,因为UML Statechart图缺乏精确的数据流语义,所以不适合应用UML Statechart图对工作流中的数据流进行建模并验证其正确性。为了解决这一问题,选择标记转换系统(LTS)作为语义域,并用结构化操作语义(SOS)分两步定义了UML Statechart图的数据流语义,为工作流中的数据流正确性验证奠定了基础。在此基础上,使用时序逻辑公式表示数据流所需满足的性质,在验证数据流的正确性之前,给出了将它的UML Statechart图模型转化为可达状态迁移图的算法,最后通过模型检测算法验证数据流的正确性。
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关键词
统一建模语言(UML)
UML
Statechart图
数据流
语义
时序逻辑
验证
模型检测
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职称材料
题名
基于知识表示学习的实时语义数据流推理
被引量：
1
1
作者
高峰
熊辉
顾进广
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第2期26-31,94,共7页
基金
国家自然科学基金项目(U1836118,61673304)
国家社科基金重大计划项目(11&ZD189)
湖北省自然科学基金项目(2018CFB194)。
文摘
传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。
关键词
实时
语义
推理
语义数据流
处理
知识表示学习
Keywords
Semantic stream reasoning
RDF stream processing
Knowledge representation learning
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理
2
作者
高峰
姚光涛
顾进广
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学大数据科学与工程研究院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期55-64,共10页
基金
国家自然科学基金(U1836118)
国家社会科学基金重大计划(11&ZD189)
湖北省自然科学基金(2018CFB194)。
文摘
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。
关键词
语义数据流
数据流
引擎
推理
知识表示学习
知识图谱
Keywords
semantic data flow
data flow engine
reasoning
knowledge representation learning
knowledge graph
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
定义及验证UML Statechart图中的数据流语义
被引量：
1
3
作者
陆公正
吴澜波
张广泉
机构
苏州市职业大学计算机工程系
苏州卫生职业技术学院检验药学系
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第24期56-59,共4页
基金
国家自然科学基金No60073020
江苏省高校自然科学研究项目No05KJB520119~~
文摘
在传统的UML Statechart图中加入了数据流对象后,因为UML Statechart图缺乏精确的数据流语义,所以不适合应用UML Statechart图对工作流中的数据流进行建模并验证其正确性。为了解决这一问题,选择标记转换系统(LTS)作为语义域,并用结构化操作语义(SOS)分两步定义了UML Statechart图的数据流语义,为工作流中的数据流正确性验证奠定了基础。在此基础上,使用时序逻辑公式表示数据流所需满足的性质,在验证数据流的正确性之前,给出了将它的UML Statechart图模型转化为可达状态迁移图的算法,最后通过模型检测算法验证数据流的正确性。
关键词
统一建模语言(UML)
UML
Statechart图
数据流
语义
时序逻辑
验证
模型检测
Keywords
Unified Modeling Language（UML）
UML Statecharts
semantics of data flow
temporal logic
verification
model checking
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识表示学习的实时语义数据流推理
高峰
熊辉
顾进广
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理
高峰
姚光涛
顾进广
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
定义及验证UML Statechart图中的数据流语义
陆公正
吴澜波
张广泉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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