[发明专利]一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法有效

专利信息
申请号: 201710488750.1 申请日: 2017-06-23
公开(公告)号: CN107038263B 公开(公告)日: 2019-09-24
发明(设计)人: 段玉聪;邵礼旭 申请(专利权)人: 海南大学
主分类号: G06F16/36 分类号: G06F16/36;G06F16/33
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 570228 海*** 国省代码: 海南;46
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摘要: 发明是一种面向事务计算效率的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法,并给出了数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示,属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。主要用于通过数据图谱、信息图谱和知识图谱对以数据、信息和知识形态存储的资源进行搜索,计算在不同层次图谱上搜索资源时的效率和所要花费的代价。通过对搜索过程进行参数化,衡量在数据图谱、信息图谱和知识图谱上搜索资源的效率和每一步搜索的代价,使用户花费最少代价而能获得相对有效和准确的资源,提高搜索效率。
搜索关键词: 一种 面向 事务 计算 效率 基于 数据 图谱 信息 知识 搜索 优化 方法
【主权项】:
1.一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法,其特征在于对搜索事件性资源的搜索效率和搜索代价的计算,根据搜索效率和搜索代价综合考虑在哪一层次的图谱上进行遍历,假定知道用户的搜索目标属于哪种资源类型,根据搜索效率确定在三层图谱上搜索的优先顺序,具体实现步骤为:步骤1)根据用户搜索的需求确定搜索目标集合,包括资源类型和资源总量|Initial_res|;步骤2)对用户提出的查找需求,在图谱上采用遍历查找算法,根据公式1和公式2计算在不同图谱上查找资源所要花费的代价SearchCost:其中scale表示图谱的规模,即节点数和边的个数,ReasoningCost表示知识推理要花费的代价,λ表示能在图谱上直接找到答案,无需推理的概率,α和β分别表示图谱规模和推理代价占搜索代价的权重,均可通过数据训练得出,Ncost和Ecost分别表示通过结点链接和关系推理得到新的结点和边的代价,GraphDIK表示图谱标识;步骤3)根据公式3计算在不同图谱上查找资源的效率SearchEfficiency:其中Resource表示在该层图谱上搜索到的资源量;步骤4)根据查找效率由高到底进行排序,确定要优先遍历的图谱;步骤5)遍历各个图谱,并将搜索到的与用户搜索目标集合最匹配的资源返回给用户。
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