基于B-CNN模型的异构网络大数据知识扩充算法研究

摘要：

在B-CNN模型各个特征通道内引进比例因子,结合正则化激活方式构建稀疏层,完成特征通道筛选,利用改进B-CNN构建异构网络大数据知识表示模型,通过维度变换方式增加卷积滑动窗口的滑动步数,提高数据内实体与关系的信息共享作用,利用可变粒度策略分割有效数据知识三元组的细粒度数据,实现异构网络大数据知识扩充.实验证明:该算法在表示数据知识时三元组预测准确比例较高,归一化互信息与调整兰德指数均较高,收敛速度较快,数据知识表示效果和扩充效果较好.

关键词：B-CNN模型、异构网络、大数据、知识扩充、比例因子、可变粒度

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关计划项目;郑州商学院新工科创新融合团队项目

在线出版日期：2022-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：290-294