基于本体分割的语义图概要方法

摘要：

语义图概要的目的是提取语义图的关键信息,形成原数据集的概要模型以解决大规模语义图的理解、查询、应用难题.为提升现有语义图概要方法效率,提出一种基于本体分割的概要方法.通过本体分割算法对语义图进行分割生成扩展子图.采用形式概念分析对每个扩展子图生成元素的偏序格(又称特征集格).在此基础上,由所有子图的特征集格形成了原语义图的概要.在关联开放数据集和Berlin SPARQL Benchmark数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的可扩展性,有效提高了概要方法的效率.

关键词：语义图;知识图谱;关联开放数据;语义图概要;形式概念分析

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：西南大学教育教学改革研究项目;第47批留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：67-74