基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法

摘要：

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考.但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显.提出一种基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法,并以泛娱乐领域相关数据为例,对该方法的有效性进行验证.构建基于泛娱乐知识特点的泛娱乐领域知识图谱,并在该知识图谱上进行验证实验.实验结果表明,提出的方法能够很好地推理出知识图谱中的隐含与遗漏路径,有效地实现知识图谱补全,从而发现具有丰富价值的隐含知识.

关键词：知识图谱补全、情报获取、知识表示、推理路径分析

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;北京市教委科技面上项目;网络文化与数字传播北京市重点实验室开放基金;北京信息科技大学勤信人才培育计划;国家重点实验室基金

在线出版日期：2021-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：4999-5004