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基于贝叶斯网的知识图谱链接预测

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结合外部知识,使用特定方法进行知识图谱的链接预测,即知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域研究的热点和关键.本文以电子商务应用为背景,基于已经构建好的描述用户兴趣的知识图谱,结合外部数据集,以贝叶斯网这一重要概率图模型作为不同商品之间相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对商品属性进行统计计算,构建反映商品之间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量地判断商品节点与用户节点之间存在链接的真实性,得到真实和完整的知识图谱,为个性化推荐和关联查询提供依据.建立在真实数据之上的实验结果表明,本文提出的模型和算法是有效的.

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来源
《第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）》|2016年|1-13|共13页
会议地点深圳
作者
Han Lu; 韩路; Yin Zidu; 尹子都; Wang Yujie; 王钰杰; Hu Kuang; 胡矿; Yue Kun; 岳昆;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
知识图谱; 链接预测算法; 贝叶斯网;

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