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基于概率推理的知识图谱中实体间关联度计算
1
作者
李宁静
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第5期1463-1471,共9页
针对知识图谱中实体间的关联关系存在不确定性、实体间关联度计算复杂度高等问题,提出一种基于贝叶斯网的实体间关联度的计算方法。针对知识图谱做预处理,利用剪枝后获取的核心子图构建贝叶斯网,提出基于知识图谱的贝叶斯网构建方法;利...
针对知识图谱中实体间的关联关系存在不确定性、实体间关联度计算复杂度高等问题,提出一种基于贝叶斯网的实体间关联度的计算方法。针对知识图谱做预处理,利用剪枝后获取的核心子图构建贝叶斯网,提出基于知识图谱的贝叶斯网构建方法;利用贝叶斯网作为知识图谱中实体之间关联关系的量化和推理框架,基于贝叶斯网的概率推理,提出知识图谱中实体间关联度的定量计算方法。建立在真实数据之上的实验结果验证了方法的有效性。
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关键词
知识
图
谱
实体间关联度
贝叶斯网
核心子图
概率推理
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题名
基于概率推理的知识图谱中实体间关联度计算
1
作者
李宁静
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第5期1463-1471,共9页
文摘
针对知识图谱中实体间的关联关系存在不确定性、实体间关联度计算复杂度高等问题,提出一种基于贝叶斯网的实体间关联度的计算方法。针对知识图谱做预处理,利用剪枝后获取的核心子图构建贝叶斯网,提出基于知识图谱的贝叶斯网构建方法;利用贝叶斯网作为知识图谱中实体之间关联关系的量化和推理框架,基于贝叶斯网的概率推理,提出知识图谱中实体间关联度的定量计算方法。建立在真实数据之上的实验结果验证了方法的有效性。
关键词
知识
图
谱
实体间关联度
贝叶斯网
核心子图
概率推理
Keywords
knowledge graph
entities correlation
Bayesian network
core subgraph
probabilistic inferences
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于概率推理的知识图谱中实体间关联度计算
李宁静
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
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