基于链接预测模型的融合研究

知识图谱技术在信息检索、智能问答领域有着重要作用.为了解决大型知识图谱中的有效实体缺失问题,需要使用链接预测手段自动预测实体之间缺失的链接,完善知识图谱中缺失的实体.现在有许多链接预测的方法,其中基于神经网络的Grail模型侧重于对局部子图进行推理,具有很强的归纳倾向,但在语义层次建模方面存在不足.因此,提出了Grail&HAKE融合模型,通过将Grail模型与HAKE模型进行融合,解决了Grail模型在语义层次建模方面存在的不足.实验结果表明,Grail&HAKE的融合模型比单独使用Grail和HAKE模型的MRR值分别高出0.1005和0.3063,并且在部分数据集上优于其他融合模型.说明Grail&HAKE融合模型在知识图谱的有效实体链接预测方面是有效可用的.