【摘 要】
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近年来,知识图谱的研究受到了广泛的关注。利用知识图谱,人们可以更好的组织、管理和理解互联网中的海量信息。然而,传统的三元组表达的知识图谱关注的是实体、实体间的联系,不能体现事实随着时间动态演化的过程。事实上,实体间的关系存在时效性,不同的时间内实体间的相互关系会发生变化,因而文中从时效和时序两个角度出发对传统知识图谱进行扩展,提出了一种事历型知识图谱。本文从四个方面开展面向事历型知识图谱查询的研究
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近年来,知识图谱的研究受到了广泛的关注。利用知识图谱,人们可以更好的组织、管理和理解互联网中的海量信息。然而,传统的三元组表达的知识图谱关注的是实体、实体间的联系,不能体现事实随着时间动态演化的过程。事实上,实体间的关系存在时效性,不同的时间内实体间的相互关系会发生变化,因而文中从时效和时序两个角度出发对传统知识图谱进行扩展,提出了一种事历型知识图谱。本文从四个方面开展面向事历型知识图谱查询的研究工作。第一、为了加快查询的效率,本文在提出事历型知识图谱存储结构的基础上,构建了 TV-tree索引和TP-hash索引,用于快速地检索实体和关系。第二、由于事历型知识图谱关注的是“事历”,即人、事物等在特定时间内的经历。为此,本文针对“事历”的获取,提出了一种簇查询,用于在事历型知识图谱中进行事历的查询。簇查询利用了图匹配技术,在事历型知识图谱中匹配出满足条件的三元组集合。由于三元组中融入了时间信息,因此簇查询的结果能反映某个时间段内事实随着时间而演变的过程。簇查询分为单元匹配和完全匹配。单元匹配是最小的匹配单元,完全匹配是单元匹配的组合。第三、针对事实间存在时间制约关系的查询,本文提出了有时间约束的事历型知识图谱簇查询方法。事历型知识图谱中关系存在时效性,查询图关系上可以包含时间的约束。本文从四个方面设计了有时间约束的簇查询方法,使得查询的语义更加丰富。第四、针对大规模知识图谱的查询在很多情况下未必需要全部准确的结果,而是更加注重时效的问题,本文对精度允许范围内的近似簇查询进行了研究。近似簇查询利用图嵌入方法将数据图向量化,从而可以通过向量计算快速的筛选出候选集,最终使用图匹配的方法在候选集中快速查询出近似结果。在簇查询的研究过程中,本文设计了相关的对比实验,分别对三种簇查询算法的有效性和效率进行了验证。在近似簇查询向量化数据图过程中,利用了几种经典的嵌入模型,如TransE、TransH和TransR模型,并对最终结果进行了分析。实验证明,本文提出的查询方法可以高效地完成对大型知识图谱的事历查询。
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