一种采用贝叶斯推理的知识图谱补全方法

摘要：

为了适应Web数据信息高度动态化的发展趋势,针对知识图谱的补全更新实时性欠佳的问题,提出一种知识图谱补全的链接预测方法.该方法运用贝叶斯网络概率推理图模型优势并结合本体推理规则,对知识图谱节点间依赖程度进行定量分析,旨在充分挖掘模型潜在因素,实现正确预测.实验结果表明,该方法能有效提升知识图谱的链接预测效率,保证较高的预测准确度,并及时更新知识图谱.

关键词：知识图谱补全、链接预测、贝叶斯推理、RDFS蕴含模式、图数据库

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：工业和信息化部通信软科学项目2017-R-22;陕西省教育厅科学研究计划项目12JK0733;陕西省社会科学基金项目2016N008;西安市社会科学规划基金项目17X63;西安邮电大学研究生创新基金项目114-602080105

在线出版日期：2018-07-11（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：995-999