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基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测
1
作者
甄春成
王琼
+2 位作者
龚芝
李庆珍
周湘贞
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期295-302,共8页
为了提高挖掘超关系数据中的隐含关系的能力,提出一种基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测模型;所提模型不仅捕捉编码在三元组中知识图谱的主要结构信息,而且通过对三元组及其相关键值对进行学习,采集每个三元组及其相关联的...
为了提高挖掘超关系数据中的隐含关系的能力,提出一种基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测模型;所提模型不仅捕捉编码在三元组中知识图谱的主要结构信息,而且通过对三元组及其相关键值对进行学习,采集每个三元组及其相关联的键值对之间的相关性;通过最小值操作,对基本三元组、键值对以及相关性特征向量进行合并,利用全连接投影得到预测得分。结果表明,与其他预测模型相比,所提模型在JF17K数据集和WikiPeople数据集的键、值预测平均倒数排名表现更佳,在链接预测中排名分别小于10、1的三元组的平均占比的预测性能更优。
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关键词
知识图谱
链接预测
超关系学习
结构信息
键值对
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职称材料
题名
基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测
1
作者
甄春成
王琼
龚芝
李庆珍
周湘贞
机构
湖南信息学院计算机科学与工程学院
湖南信息学院管理学院
中国政法大学数据法治研究院
郑州升达经贸管理学院信息工程学院
马来西亚国立大学信息科学与技术学院
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期295-302,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61702026)
湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目(19B397)。
文摘
为了提高挖掘超关系数据中的隐含关系的能力,提出一种基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测模型;所提模型不仅捕捉编码在三元组中知识图谱的主要结构信息,而且通过对三元组及其相关键值对进行学习,采集每个三元组及其相关联的键值对之间的相关性;通过最小值操作,对基本三元组、键值对以及相关性特征向量进行合并,利用全连接投影得到预测得分。结果表明,与其他预测模型相比,所提模型在JF17K数据集和WikiPeople数据集的键、值预测平均倒数排名表现更佳,在链接预测中排名分别小于10、1的三元组的平均占比的预测性能更优。
关键词
知识图谱
链接预测
超关系学习
结构信息
键值对
Keywords
knowledge graph
link prediction
hyper-relation learning
structural information
key-value pair
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测
甄春成
王琼
龚芝
李庆珍
周湘贞
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
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